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Java视频教程名称：基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统视频教程 大数据视频教程 , l- m/ V. @4 c1 ]! l& _
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集数合计：101讲
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, r7 {6 h) s: V X) W1 H3 VVIP说明： 月度VIP：使用期限30天5 @) r! ^% {4 x R
年度VIP：使用期限365天
# V/ X# t! d1 g' t3 W' n4 M 终身VIP：使用期限永久& a/ H9 X" I% G- [5 `+ I( ^8 C
+ L2 L; M' ~: B7 G) c7 q4 a# J
Java视频教程详情描述：
# a6 e# T# V: l9 p7 \6 OA0357《基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统视频教程》用户画像作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。9 o5 r, s& H0 d& g+ R+ x& Z$ Q
5 y6 I5 p+ a% j# | ]) H8 N6 `9 u' X7 Q
Java视频教程目录：
$ N+ N5 ]0 Q4 f01 课程介绍.mp4$ t( A& }6 Z$ Q' @3 v/ h
02 项目价值说明.mp42 R; v3 |4 ^5 o! n
03 项目架构讲解.mp4
7 j5 D% A% N; x6 [1 b04 数据来源说明 .mp4
q8 n! D( R8 K& {4 E05 静态信息和动态信息说明.wmv' Q+ I, J- ?9 w: n
07 用户画像之flink画像分析模块项目构建.wmv
& ]* A4 i/ [' ~: Q- S08 用户画像之hadoop环境搭建.wmv
$ u" _1 h4 C9 F09 用户画像之hbase环境搭建.wmv2 ]5 w) b/ P3 ]
10用户画像之mongo环境搭建.wmv
* b; g7 L8 r8 L11用户画像之年代标签代码编写1.wmv
( h P7 m, }$ S8 Q2 L) O12用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写.wmv! L3 C5 K+ q9 f" Y1 u; ]
13用户画像之年代群体数量统计代码编写1.wmv
, P, g$ r- ]8 f6 K# H) L14用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量.wmv1 w$ }' G9 V8 P. H" A" u
15用户画像之手机运营商标签代码编写1.wmv5 M9 ?" u4 q m4 J3 }- l/ c8 d. h, |+ c
16用户画像之手机运营商标签代码编写2.wmv
% K" Y9 M' |" N5 @) M. V17用户画像之邮件运营商标签代码编写1.wmv
/ d) d) G8 x0 d18用户画像之邮件运营商标签代码编写2.wmv
" A. r, q, {- V0 f( i& A19用户画像之还原真实消费信息表结构定义.wmv
1 \! x$ M- b: m, s& T# B0 A20用户画像之败家指数计算规则定义.wmv! w. k0 q* R8 `% Z6 I: _' M
21用户画像之败家指数代码编写1.wmv
8 \3 m9 K( o# p. K: P22用户画像之败家指数代码编写2.wmv( }$ G% {" z6 s( l( i( V# X$ w1 e
23用户画像之败家指数代码编写3.wmv. L1 D# @0 z B6 t7 u0 W+ [7 x6 G
24用户画像之败家指数代码编写4.wmv, O0 }% P2 u) E) V- P- Z
25用户画像之败家指数代码编写5.wmv
, v' ?6 y& l: T1 g6 L26用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写.wmv
! @1 z- k' i/ U) l8 ]27用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写.wmv+ C; A$ J8 s0 { t" ^9 H! O
28用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义.wmv9 Y2 U, l( e6 g5 n0 g
29基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心代码编写1.wmv
h0 J& y* Q2 X/ s30基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心补充.wmv6 G' m! b0 X; a W H
31基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之服务搭建代码编写.wmv
( N( t% Y% F( @ u/ i. K32用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务代码编写.wmv6 S f1 E: E, I9 L: {$ \( d1 @6 ^
33用户画像之kafka环境搭建.wmv
+ V2 R1 J8 {3 G& A2 H; I( ?34用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写1.wmv- w/ g& v, l6 }! u4 ^* D
35用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写2.wmv
) s: a8 P/ b6 X' j& X! D36用户画像之实时品牌偏好设计以及代码编写实现实时更新用户品牌偏好.wmv; I6 T) n6 V" k3 @, P! O
37用户画像之实时品牌偏好代码编写2.wmv
* z5 d+ q% B! I' H38用户画像之实时品牌偏好代码编写3.wmv$ o7 ]2 I* K7 J* B8 W& V' |" x
39-41用户画像之实时终端偏好代码编写123.wmv
) p/ e j: o- u# [( a5 [. t42用户画像之flume环境搭建.wmv
9 m2 I5 E6 l* x43用户画像之梯度下降法大白话讲解.wmv
& z. r. `7 T! I# ^44用户画像之结合数据微分以及数学公式讲解梯度下降法.wmv; X+ W G4 ^; [5 p. S
45用户画像之java实现逻辑回归算法.wmv
8 b2 f! w& ]* o6 z/ C& x* G46用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写1.wmv/ ~% U0 T1 d* c c) [
47用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2.wmv
8 d4 N! K v, f& D! _7 _48用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写1.wmv# _6 G# }- ]( G: n
49用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写2.wmv8 Q* d1 f5 }/ o. h
50用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写3.wmv3 i& \9 C7 [8 s4 i- u
51用户画像之kmeans之原理讲解.wmv
% H. S! } t! A7 E9 B% o52用户画像之java实现kmeans代码编写.wmv
2 P: q9 f7 \5 S* P: q53用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写.wmv
& S- V, s! d- c54用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写2.wmv
# M' p3 L9 ^6 |7 M4 O- d55用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写3.wmv
. l: z! M# `+ d- J/ u8 o56用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写4.wmv
! K! f) y' c* ^( D" Q# M57用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写1.wmv
# n T; ]! {* v* }4 Z" ^# D58用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写2.wmv
6 W5 E) {. {6 s59用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写3.wmv7 [# b- s _) ~) f
60用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写4.wmv
: |1 z- d) O7 Y$ @61用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写5.wmv6 v; b. \/ k: E( u; b" I
62用户画像之潮男族潮女族标签代码编写1.wmv: ~ `1 i4 [1 _5 c$ l2 d
63用户画像之潮男组潮女族标签代码编写2.wmv t1 g |) r+ l% _. L
64用户画像之潮男族潮女族标签代码编写3.wmv9 e' G& {) v4 V4 h. I; j
65用户画像之潮男族潮女族标签代码编写4.wmv
! A) o7 e6 \' N0 J66用户画像之消费水平标签代码编写1.wmv
) ?% h( }% t0 J& R, Z67用户画像之消费水平标签代码编写2.wmv
) Q% ?. q. P7 l68用户画像之消费水平标签代码编写3.wmv4 a1 C. }- d0 i( o4 V
69用户画像之vuejs+nodejs构建前端项目讲解.wmv* I+ I2 t1 V+ o9 h6 @5 v
6用户画像之还原真实场景表结构定义讲解.wmv
/ R. q8 Y( r% M6 s) X70用户画像之vuejs+highcharts构建图表代码编写.wmv p0 g/ [( S& y4 H1 s, L
71用户画像之vuejs+hightcharts构建图表效果演示.wmv
* [, F/ t- A9 B+ j/ r+ ~# X4 j5 M% u72用户画像之接口查询服务构建.wmv5 E4 D7 |% Q- S) E& u8 V% j
73用户画像之年代接口代码编写.wmv* `% C: h$ \ `8 H# W8 x0 S- K
74用户画像之前端查询服务构建.wmv) l8 T" K* [+ Q' v8 e
75用户画像之基于springcloud+Feign服务调用代码编写.wmv
* H. D+ U/ X) u76用户画像之基于springcloud+Feign服务调用代码编写2.wmv
. P8 S! B! \% y9 |& N- ~0 m77用户画像之vuejs整合前端查询接口代码编写.wmv% L7 R, H8 s8 o
78用户画像之vuejs整合前段查询接口之跨域问题解决.wmv
! ~# T, M" p" @% {0 x79用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写.wmv
& a3 ~+ v# r6 H1 s1 U/ \80用户画像之接口重构代码编写.wmv
9 o3 ?4 I* M. K9 ^# r7 V3 h/ b% X81用户画像之前端查询接口重用改造代码编写.wmv, c% y, p! q! \% F! M- u+ s' l
82用户画像vuejs完善剩余图表代码编写1.wmv
4 }2 B8 f: E. C, ^9 [1 _3 F83用户画像之vuejs完善剩余图表代码编写2.wmv
0 X. P+ X1 S, p+ e9 H84用户画像之vuejs完善剩余图表代码编写3.wmv) G, }( K7 Q6 Q* }. S% J
85用户画像之vuejs配置路由代码编写.wmv o2 M( _" }5 x' o' ^* p0 u
86用户画像之接口服务前端查询服务以及前端展示服务联调以及效果展示.wmv
9 S" U+ A/ [0 m3 Q, X* z" n87、用户画像之TF-IDF通俗讲解.wmv7 u" a% p- | @, r, j W2 C0 W( I" ]
88、用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写.wmv
1 X W) c3 K* A1 j# m89、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写1.wmv! W2 t7 }1 v- }- @
90、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写2.wmv0 F( u3 b& r5 U# f5 p6 K
91、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写1.wmv# j2 B$ o! j) X/ o1 F
92、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写2、.wmv( E1 s% O: V8 F! [ t# c' T
93、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写1.wmv
0 E( p0 g, B/ P* C3 @. D. E94、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写2.wmv$ p6 k6 [; Z5 R( w' q
95、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写3.wmv! r M, u4 q% m* k. b4 b8 ?
96、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写4.wmv
; I0 b. ]6 z: |' s97用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写.wmv" u5 v6 w% L5 C Y2 l! B4 P
98用户画像之全部标签接口代码编写.wmv
. [6 ^% d1 N7 S9 x3 O; N V99用户画像之前端标签查询服务代码编写.wmv) Q# F( X7 y$ X* b/ q
100用户画像之vue.js标签显示代码编写1.wmv
' s3 X- ?' {; O8 R- e |( U) h6 F101用户画像之vue.js标签显示代码编写2以及效果演示.wmv
9 P. d0 Y) w) p! e! |$ x* k7 a用户画像课程资料.rar" f' i- R9 I! G. v7 M' c2 j R3 D! |/ Y
用户画像课程最终代码.rar0 Z. |: w1 o! t* [
4 l+ ^4 X P, r. r% @3 Z F0 @& }, U% i
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) T2 O- S5 u2 A. E/ {
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发表于 2019-3-9 23:11:49
发表于 2019-3-10 02:15:17
