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大数据DMP画像系统

1 - (免费) 01什么是画像结合阿里达摩盘讲解 00:20:34分钟 |
2 - 02画像功能介绍 00:23:41分钟
3 - 03腾讯画像dmp介绍 00:09:30分钟
4 - 04画像课程目录和目标 00:06:21分钟
5 - 05画像基础指标性别预测方案-补录 00:18:36分钟
6 - 06生产用户行为日志以及导入hive和数据处理(有点小延迟关问题不大) 00:21:34分钟
7 - 07用户app安装应用数据处理以及特征组合 00:10:39分钟
8 - 08用户交易数据mysql同步hive 00:28:00分钟
9 - 09用户画像性别预测spark代码01 00:32:13分钟
10 - 10用户画像性别预测-spark代码02 00:20:29分钟
11 - 11用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写 00:28:23分钟
12 - 12基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数 00:20:20分钟
13 - 13用户消费能力等级划分代码编写01 00:15:29分钟
14 - 14用户消费能力等级划分代码编写02 00:14:54分钟
15 - 15TF-IDF算法介绍 00:11:29分钟
16 - 16手写TF-IDF,以及后续sparkAPI调用 00:27:29分钟
17 - 17利用TF-IDF思想进行画像偏好计算 00:20:35分钟
18 - 18实时模型信用评分架构介绍 00:16:31分钟
19 - 19节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍 00:22:02分钟
20 - 20flume安装以及java代码RPC发送数据 00:08:47分钟
21 - 21离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍看后面19节补录 00:14:25分钟
22 - 22实时模型预测和实时画像总结 00:12:13分钟
23 - 23lookalike几种常见方法介绍 00:20:31分钟
24 - 24局部敏感哈希(LSH)和相似度计算几种常见方法 00:08:21分钟
25 - 25spark计算LSH采用杰卡德相似度 00:12:33分钟
26 - 26lookalike大赛介绍以及LR来做预测 00:20:43分钟
27 - 27DMP功能介绍、以及架构设计-补录 00:11:22分钟
28 - 28技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲 00:25:58分钟
29 - 29elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装 00:12:53分钟
30 - 30画像数据处理、画像指标合并成宽表 00:35:42分钟
31 - 31画像的脚本调度编写 00:07:34分钟
32 - 32画像数据写入es代码编写 00:06:01分钟
33 - 32利用es做下钻查询以及多维度分析mp4 00:10:43分钟
34 - 33项目总结 00:10:52分钟
35 - 34面试总结、怎样打造你的简历mp4 00:09:44分钟

大数据DMP画像系统

优惠价: 699

难    度:高级

课    时: 35

讲    师:小树

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课程大纲
  • 第1节

    01什么是画像结合阿里达摩盘讲解

    [免费观看]
    00:20:34分钟 |
  • 第2节

    02画像功能介绍

    00:23:41分钟 |
  • 第3节

    03腾讯画像dmp介绍

    00:09:30分钟 |
  • 第4节

    04画像课程目录和目标

    00:06:21分钟 |
  • 第5节

    05画像基础指标性别预测方案-补录

    00:18:36分钟 |
  • 第6节

    06生产用户行为日志以及导入hive和数据处理(有点小延迟关问题不大)

    00:21:34分钟 |
  • 第7节

    07用户app安装应用数据处理以及特征组合

    00:10:39分钟 |
  • 第8节

    08用户交易数据mysql同步hive

    00:28:00分钟 |
  • 第9节

    09用户画像性别预测spark代码01

    00:32:13分钟 |
  • 第10节

    10用户画像性别预测-spark代码02

    00:20:29分钟 |
  • 第11节

    11用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写

    00:28:23分钟 |
  • 第12节

    12基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数

    00:20:20分钟 |
  • 第13节

    13用户消费能力等级划分代码编写01

    00:15:29分钟 |
  • 第14节

    14用户消费能力等级划分代码编写02

    00:14:54分钟 |
  • 第15节

    15TF-IDF算法介绍

    00:11:29分钟 |
  • 第16节

    16手写TF-IDF,以及后续sparkAPI调用

    00:27:29分钟 |
  • 第17节

    17利用TF-IDF思想进行画像偏好计算

    00:20:35分钟 |
  • 第18节

    18实时模型信用评分架构介绍

    00:16:31分钟 |
  • 第19节

    19节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍

    00:22:02分钟 |
  • 第20节

    20flume安装以及java代码RPC发送数据

    00:08:47分钟 |
  • 第21节

    21离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍看后面19节补录

    00:14:25分钟 |
  • 第22节

    22实时模型预测和实时画像总结

    00:12:13分钟 |
  • 第23节

    23lookalike几种常见方法介绍

    00:20:31分钟 |
  • 第24节

    24局部敏感哈希(LSH)和相似度计算几种常见方法

    00:08:21分钟 |
  • 第25节

    25spark计算LSH采用杰卡德相似度

    00:12:33分钟 |
  • 第26节

    26lookalike大赛介绍以及LR来做预测

    00:20:43分钟 |
  • 第27节

    27DMP功能介绍、以及架构设计-补录

    00:11:22分钟 |
  • 第28节

    28技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲

    00:25:58分钟 |
  • 第29节

    29elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装

    00:12:53分钟 |
  • 第30节

    30画像数据处理、画像指标合并成宽表

    00:35:42分钟 |
  • 第31节

    31画像的脚本调度编写

    00:07:34分钟 |
  • 第32节

    32画像数据写入es代码编写

    00:06:01分钟 |
  • 第33节

    32利用es做下钻查询以及多维度分析mp4

    00:10:43分钟 |
  • 第34节

    33项目总结

    00:10:52分钟 |
  • 第35节

    34面试总结、怎样打造你的简历mp4

    00:09:44分钟 |
课程介绍

一、课程目标  

1、掌握画像标签开发技巧

 2、掌握数据挖掘技巧

 3、了解业内画像和DMP系统的架构和开发

 4、大数据结合业务场景落地 




、系统开发要求 

涉及的技术要点:spark 、elasticsearch、hadoop 、hive 、LR GBDT等机器学习算法 开发工具:idea、eclipse 开发环境:spark2.2、hadoop2.7、hive1.2、hbase、redis 开发语言:scala、java、python、shell、sql

三、课程目录 

课程一览 

1、用户画像概述 什么是用户画像,为什么要用户画像,画像的场景应用 业内,facebook,阿里巴巴(达摩盘),腾讯(广点通)分析 打造自己的内部达摩盘,基本功能跟达摩盘一致 

 2、画像指标整理 

   2-1.基础属性。人的基础属性标签,包括地域、年龄、性别等。

   2-2.兴趣偏好。这部分是投放端已有的定向能力,后期可规划更细的基于宝贝、店铺或行业的搜索选择,特定兴趣的定向功  能。

   2-3.行为轨迹。基于兴趣偏好更细的行为(包括浏览、点击、成交、收藏、复购等),及不同时间段的行为交叉(包括1天、7天、30天的行为)。

   2-4.消费能力。基于平台的支付交易,购物行为、交易额计算高中低,及类目上的高消费偏好。  

   2-5.好友关系。基于平台的关系链数据,推荐偏好该宝贝、店铺、行业的好友用户。  

   2-6.自定义人群。支持上传自定义人群包,lookalike扩展包的大小。 

 3、 画像标签体系建设和开发 

   3-1)基本属性 地域、年龄、性别、学历、职业 

   3- 2)兴趣偏好 品牌、 店铺、一级类目、场景、行业 

   3-3)消费能力 能力等级开发 

   3-4)特征人群 划分一些特定的人群,高活跃,低活跃,有车一族,奶爸一家 

   3-5)LBS属性 长居住地 

   3-6)用户轨迹 交易、浏览,收藏等 

四、画像系统架构 

 功能:画像多维度分析、画像指标下钻分析、投放效果追踪分析 技术:基于es 、spark、hadoop 建设画像计算,以及数据存储和计算 模块:用户人群包(交集并集)、追踪分析、人群画像、人群对比模块开发

五、画像系统应用案例 

  用户精准营销 

  用户商品推荐   

六、大数据面试技巧

  hadoop、hive、spark常见面试问题以及解答


课程大纲
  • 第1节

    01什么是画像结合阿里达摩盘讲解

    [免费观看]
    00:20:34分钟 |
  • 第2节

    02画像功能介绍

    00:23:41分钟 |
  • 第3节

    03腾讯画像dmp介绍

    00:09:30分钟 |
  • 第4节

    04画像课程目录和目标

    00:06:21分钟 |
  • 第5节

    05画像基础指标性别预测方案-补录

    00:18:36分钟 |
  • 第6节

    06生产用户行为日志以及导入hive和数据处理(有点小延迟关问题不大)

    00:21:34分钟 |
  • 第7节

    07用户app安装应用数据处理以及特征组合

    00:10:39分钟 |
  • 第8节

    08用户交易数据mysql同步hive

    00:28:00分钟 |
  • 第9节

    09用户画像性别预测spark代码01

    00:32:13分钟 |
  • 第10节

    10用户画像性别预测-spark代码02

    00:20:29分钟 |
  • 第11节

    11用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写

    00:28:23分钟 |
  • 第12节

    12基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数

    00:20:20分钟 |
  • 第13节

    13用户消费能力等级划分代码编写01

    00:15:29分钟 |
  • 第14节

    14用户消费能力等级划分代码编写02

    00:14:54分钟 |
  • 第15节

    15TF-IDF算法介绍

    00:11:29分钟 |
  • 第16节

    16手写TF-IDF,以及后续sparkAPI调用

    00:27:29分钟 |
  • 第17节

    17利用TF-IDF思想进行画像偏好计算

    00:20:35分钟 |
  • 第18节

    18实时模型信用评分架构介绍

    00:16:31分钟 |
  • 第19节

    19节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍

    00:22:02分钟 |
  • 第20节

    20flume安装以及java代码RPC发送数据

    00:08:47分钟 |
  • 第21节

    21离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍看后面19节补录

    00:14:25分钟 |
  • 第22节

    22实时模型预测和实时画像总结

    00:12:13分钟 |
  • 第23节

    23lookalike几种常见方法介绍

    00:20:31分钟 |
  • 第24节

    24局部敏感哈希(LSH)和相似度计算几种常见方法

    00:08:21分钟 |
  • 第25节

    25spark计算LSH采用杰卡德相似度

    00:12:33分钟 |
  • 第26节

    26lookalike大赛介绍以及LR来做预测

    00:20:43分钟 |
  • 第27节

    27DMP功能介绍、以及架构设计-补录

    00:11:22分钟 |
  • 第28节

    28技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲

    00:25:58分钟 |
  • 第29节

    29elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装

    00:12:53分钟 |
  • 第30节

    30画像数据处理、画像指标合并成宽表

    00:35:42分钟 |
  • 第31节

    31画像的脚本调度编写

    00:07:34分钟 |
  • 第32节

    32画像数据写入es代码编写

    00:06:01分钟 |
  • 第33节

    32利用es做下钻查询以及多维度分析mp4

    00:10:43分钟 |
  • 第34节

    33项目总结

    00:10:52分钟 |
  • 第35节

    34面试总结、怎样打造你的简历mp4

    00:09:44分钟 |

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讲师简介

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