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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. [0 M" u2 k8 P, f+ P$ J
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集数合计：10章
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1 J! D V. e2 A如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/tpgao_wmcard-wmcard.html: k0 \$ I( C7 F* d1 F; ^
VIP说明： 月度VIP：使用期限30天
) Y% e) R9 h7 C2 X; v# N 年度VIP：使用期限365天
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Java视频教程详情描述：
4 I) U3 }( J3 L* q! w' D9 w5 E. Z6 T0 JA0337《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。 p: y; t$ [; i" J9 K
5 T* x9 e, p# R- w
* b+ l: {* V7 Z8 s% q* LJava视频教程目录：
( _, U5 W3 c0 N! n; @1 n, Z章节1： 用户画像基础知识. A' ^8 i2 ^1 w9 v1 z" ~* P2 T
课时1：开发用户画像需要掌握的能力 08:23" a4 ]- @2 m. r
课时2：用户画像及其应用规划说明 12:39
5 T' J$ `" M5 f/ C; R 课时3：用户标签应用实施方案说明 12:43 _2 F% s4 m7 }; p/ ^- C
课时4：工程开发代码 07:36
. r$ |4 o) p( N6 K; _0 u 课时5：需要开发的表及表结构设计 07:57& r8 e8 i# }5 O( t) ~
章节2： 用户标签指标体系- w+ J( b# l1 Q5 ?* z0 K
课时6：用户属性维度指标体系 07:06
: m0 f% i( p( T6 U% X9 A 课时7：用户行为维度指标体系 05:59
" T+ D/ h' l& H 课时8：用户消费维度指标体系 03:19
* e+ V6 O! l& z 课时9：用户风控维度指标体系 04:29( _" B6 s- l& x5 K9 I
课时10：标签口径及数据调研分析 13:200 j5 u! n+ j. o- {( {& a& {. l9 K @
课时11：标签命名方式小结 10:534 Y V' H W+ ^ g' | ?
章节3： 搭建开发环境
+ V0 f+ |! |% P1 [: G 课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信 07:18
8 j7 K) \- a% G" m3 y 课时13：HDFS的安装及应用场景 10:21) b2 f" E4 q2 P% l% h$ S( b
课时14：zookeeper的安装及应用场景 07:25- o& n `0 I5 E3 `6 n6 {
课时15：MySQL的安装及应用场景 06:10# l! M3 ^' z3 W& u4 w: e; u5 u2 ^
课时16：Hive的安装及应用场景 07:51* T$ P3 ~0 _" p D& G7 I
课时17：Hbase的安装及应用场景 08:26
3 u( Q% N& h' S( S. A 课时18：sqoop的安装及应用场景 03:38
1 Q( q1 Z1 q' m" d+ l 课时19：kafka的安装及应用场景 10:15
2 v& |# q: T. L; v+ I; Z 课时20：Spark的安装及应用场景 03:46
2 e- B# D. W. A. a% \章节4： 标签数据存储
* b0 H# k# `& V! ?8 X 课时21：Hive存储及应用特点 15:46
4 |! u) Y9 E/ v! z3 y 课时22：MySQL存储及应用特点 10:15; v* X3 L5 z+ {( P, q8 T% c% L$ V
课时23：Hbase存储数据及应用特点 09:17
, b, V" x7 ~7 ]& x 课时24：为什么用不同数据库存储标签数据 02:09
* d7 S8 e# }/ P& B3 t章节5： 标签数据开发
5 l. z+ R4 U& b. M3 b- f2 f/ P9 M 课时25：数据仓库基础知识 11:05
7 g6 W- i* s4 k s6 o 课时26：统计类标签开发案例 09:291 g: v" F, O: k
课时27：规则类标签开发案例 08:37& z$ S& h+ b5 H0 g
课时28：挖掘类标签开发案例 10:25
2 @2 O* Q% N8 X q, B8 \/ z 课时29：流式计算标签开发—kafka介绍 09:01
( C9 {4 y- R/ S- M 课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式 09:38
7 G0 F3 A: ^4 }: F' K& S 课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset 06:27
1 B! j c4 G2 j: l 课时32：流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化 08:31
2 b9 E* Q' \: B- b$ e6 @; v章节6： 开发性能调优- ~, P% d; I! d! X) K' e6 M# Q% r
课时33：数据倾斜调优 07:57: x/ T g( ~' o% L
课时34：Hive合并小文件 03:25. I' _# t- v0 }7 {8 G. r4 H) B, s
课时35：使用Spark缓存 05:03
& b9 N9 S7 M3 f 课时36：开发中间表 08:291 o9 C- N' [8 |7 I5 K3 N) L
章节7： 作业流程调度3 u3 X- p! D" p5 J0 D+ k$ ~
课时37：Crontab命令调度 04:07
! F' T8 j6 u+ k4 P- W; z* I/ m* J! O 课时38：Airflow基础概念 11:22; k$ K. _0 D6 q7 L$ j) K1 ^2 e6 R
课时39：Airflow安装 02:063 q9 K2 B' J3 p$ F8 M( _
课时40：Airflow主要功能模块 15:29
; l" L2 o2 \5 I) A 课时41：Airflow工作流调度 12:27" w0 D$ c. f0 h1 O9 z4 w6 a
课时42：Airflow工程案例 11:36
# K2 U9 H1 q6 J 课时43：标签数据监控预警 10:29# w5 W! N( ? I V. p: r
课时44：ETL异常问题排查及解决方案 08:03
6 s4 [) V6 C. f% B0 }! N章节8： 用户画像产品化. g9 L( ~( h5 J: \9 `' i0 l
课时45：标签视图与标签查询 09:51
4 \& x- ^% B/ ?4 } 课时46：标签编辑管理 03:251 r+ K8 F: x; `8 v
课时47：用户分群 11:40
% e3 }- ?+ J: j1 ]( w 课时48：多维透视分析 06:43
& \" H$ X, b" @! [章节9： 用户画像应用' }% Y3 k, a$ m- F Q$ M6 l
课时49：业务数据分析 02:56+ _1 A3 ^6 U, p2 O* v }
课时50：精准营销(短信、邮件) 05:10
- T# c4 m: i1 H' P0 _ 课时51：push推送、广告位分群展示、站内信 03:09+ _. U7 P1 a2 H% L1 I# n$ r5 R
课时52：应用效果评估及迭代 03:090 g* k& I4 J/ {4 V; F, [- A v# i
章节10： 案例讲解 人群计算
. S( a1 z% b+ L2 p# L" A 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
