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Java视频教程名称：用户画像解决方案视频教程 大数据 2019 大数据视频教程; i. L* w5 O1 n# |# B7 e
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集数合计：10章5 K3 |( ]. e, Z
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% ~; i4 \6 c6 x# A3 z+ aJava视频教程详情描述： / j; a5 |, [0 c
A0337《用户画像解决方案视频教程》规划全面：内容涵盖用户标签指标体系、数据分析、数据开发、ETL、搭建开发环境、kafka和hbase等常用大数据组件的介绍、画像的产品形态、打通数据服务层、以及如何应用用户标签和效果评估；实操性强：每章案例都进行详细的分析和开发过程讲解，附有相应的分析报告、文档以及代码。通过在搭建的虚拟机环境中执行任务，帮助学习者更好地理解工程上的实现方式和实现细节。
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( `- ^" k3 l: z7 UJava视频教程目录：
# p8 Q& f' Y0 H4 V, f章节1： 用户画像基础知识7 X% V! W* n z
课时1：开发用户画像需要掌握的能力 08:23
i8 v" a- E; _0 {1 k7 [. b% y 课时2：用户画像及其应用规划说明 12:395 \! K9 B4 ?7 Z9 q" B
课时3：用户标签应用实施方案说明 12:431 w# ^) Z: d) C- }
课时4：工程开发代码 07:36! r) U$ ]# z! r+ X. c6 W
课时5：需要开发的表及表结构设计 07:57: y, r- `6 \2 W7 [4 D
章节2： 用户标签指标体系
6 |5 F3 |6 t0 f( B2 X 课时6：用户属性维度指标体系 07:06
2 _0 d2 ]) c/ ^. V) ? 课时7：用户行为维度指标体系 05:59! f$ x {& f4 B2 C7 \4 [
课时8：用户消费维度指标体系 03:19& z9 W, W' p/ g- u2 Y
课时9：用户风控维度指标体系 04:294 X% j4 z2 {8 U( ^4 f0 f
课时10：标签口径及数据调研分析 13:20. }. K% P! m: z' O; f
课时11：标签命名方式小结 10:53
- b4 F5 F$ E% i+ ~& r) n3 V章节3： 搭建开发环境2 H5 W" D9 p' u9 U+ k; q
课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信 07:184 b- e2 f7 k5 Q, p
课时13：HDFS的安装及应用场景 10:21* ]9 g* o8 y) m8 V. n& m& ~4 }
课时14：zookeeper的安装及应用场景 07:25
/ [; z: w7 z2 S0 T: S6 Z# G9 S 课时15：MySQL的安装及应用场景 06:10/ ~% ?6 Y( t( x
课时16：Hive的安装及应用场景 07:511 z. {6 a4 p: l
课时17：Hbase的安装及应用场景 08:265 ?: l' {5 Y: R; b& ^ R
课时18：sqoop的安装及应用场景 03:385 H5 [9 @1 W! }# e# m/ z
课时19：kafka的安装及应用场景 10:15
7 n' e+ q( U& @& W9 ] 课时20：Spark的安装及应用场景 03:46
( W: _8 R* S3 n章节4： 标签数据存储
0 |. Y! E1 }! a 课时21：Hive存储及应用特点 15:46
# H4 @# @# y, k7 y" Y/ E 课时22：MySQL存储及应用特点 10:150 U. S2 d$ E0 }2 S9 v! R
课时23：Hbase存储数据及应用特点 09:17
4 S( [/ k3 R3 k 课时24：为什么用不同数据库存储标签数据 02:09
( H6 e2 p" s0 S% V& Q& f章节5： 标签数据开发
% M0 i/ H( n2 K& S7 k; } 课时25：数据仓库基础知识 11:05! R. J% [! N7 x
课时26：统计类标签开发案例 09:29
" [6 K2 ]/ T2 z" e. R 课时27：规则类标签开发案例 08:37
; C* T, |' \; j 课时28：挖掘类标签开发案例 10:25
0 M. K$ b0 |$ g 课时29：流式计算标签开发—kafka介绍 09:01! N: M+ o# B! w8 w
课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式 09:38$ b. k# P d* S& q5 n/ M
课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset 06:278 _0 G& X. T C. L0 \: J% j- p* V
课时32：流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化 08:31( ]/ a, v8 m+ f. Y3 j7 _7 B& t
章节6： 开发性能调优
; ~, _1 ~' a$ k6 z 课时33：数据倾斜调优 07:57
S0 N3 a, E- K$ u: f" o z 课时34：Hive合并小文件 03:25 h) R9 A, b; P8 F3 F8 ^/ l5 \; ]& Q9 ]
课时35：使用Spark缓存 05:03
5 n# @) j/ i$ A! D4 D# ` 课时36：开发中间表 08:29
4 n- X" d, C1 A章节7： 作业流程调度
% k% r: K2 @. q& d3 m( R 课时37：Crontab命令调度 04:07
8 E( ]6 y4 M# ?/ D, f 课时38：Airflow基础概念 11:22. n, U; K1 q S0 H8 n1 e
课时39：Airflow安装 02:06. g3 {- k( c, V% t1 t# L
课时40：Airflow主要功能模块 15:29
. Z( N' Y9 R6 D* U. C( j2 ?. w4 x 课时41：Airflow工作流调度 12:27- U& d. G' @' Q
课时42：Airflow工程案例 11:36% ]5 E$ K6 Q( P; ^; `% C* ^
课时43：标签数据监控预警 10:299 D" e. i7 g0 ~+ t0 @$ C
课时44：ETL异常问题排查及解决方案 08:03
3 R, D( r- |) d" v$ j) {5 N6 L章节8： 用户画像产品化
6 ?" `: Q/ W% x 课时45：标签视图与标签查询 09:517 E" o. d# M* ~$ U3 z- J5 D7 ~
课时46：标签编辑管理 03:25
! T- F# M. p5 ?/ W" ] 课时47：用户分群 11:40
8 b1 `8 P2 Q6 c9 @8 W P 课时48：多维透视分析 06:43
* e" f! m) [' c5 g章节9： 用户画像应用" R; P5 C! S9 n" c* r& k% R
课时49：业务数据分析 02:56- m7 R# Y6 J7 I9 k$ L% J* j
课时50：精准营销(短信、邮件) 05:104 C$ I5 _3 @) {
课时51：push推送、广告位分群展示、站内信 03:090 O9 ~2 ]* U" V6 ~, B; r+ g( M7 `
课时52：应用效果评估及迭代 03:09
9 B0 m, b% j! d3 D# i章节10： 案例讲解 人群计算
- F/ q4 _2 g) g; S) e# o 课时53：人群计算
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发表于 2018-5-25 23:32:11
发表于 2018-5-26 00:46:26
