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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
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6 [: O, l9 [- G* p" T2 l4 ?. T密码: meaw 【解压密码：7T4OtVqoxJOKd1mO】
9 }& W5 J) I5 z集数合计：10章+ ?- X. K7 y6 x* ^* O5 j6 o4 M; o" c
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" Y6 R. v: _1 z( q/ `, R0 DJava视频教程详情描述： 4 r' W! M& I- q3 f
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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Java视频教程目录：! J0 l! B3 g! k4 Q t" I
章节1： 用户画像基础知识
8 T9 k8 ?3 }/ D$ l8 a) w. R8 b 课时1：开发用户画像需要掌握的能力 08:23
' t. v' n! A. ?( x5 a. A( j 课时2：用户画像及其应用规划说明 12:39, d. A5 T, B, g8 }) ]
课时3：用户标签应用实施方案说明 12:43$ n) P) [2 r! I& d
课时4：工程开发代码 07:36
6 ?- `! ~$ e3 I- e7 ` 课时5：需要开发的表及表结构设计 07:579 d- N6 f) Z0 L" J
章节2： 用户标签指标体系' T6 L ^ f& G; W7 ~
课时6：用户属性维度指标体系 07:06
# W; P6 Z; V% \' o% C 课时7：用户行为维度指标体系 05:59; z( ^" _. D5 [- V. S
课时8：用户消费维度指标体系 03:19
4 `" H1 L2 z7 }9 T 课时9：用户风控维度指标体系 04:295 y3 }8 p; c0 t9 l& z
课时10：标签口径及数据调研分析 13:20 V9 |! y0 H+ P) `8 e9 U
课时11：标签命名方式小结 10:53
" ~3 P9 O! g; g0 X5 [章节3： 搭建开发环境
- f- h( B8 q$ r- X1 S9 h 课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信 07:182 b/ a6 w$ | i) H% f- {+ Y
课时13：HDFS的安装及应用场景 10:21
8 P6 E2 y+ ~0 }# L( Y8 t! K( y1 q 课时14：zookeeper的安装及应用场景 07:25. i$ m2 }; T: g- _' O- t
课时15：MySQL的安装及应用场景 06:10
/ N5 d) m5 x: \$ M 课时16：Hive的安装及应用场景 07:51
" z- {2 |7 z* L! q9 R% j* z! V 课时17：Hbase的安装及应用场景 08:26% w) n. B |+ ?9 _4 x+ W' _
课时18：sqoop的安装及应用场景 03:38
9 u5 Y* Y. h2 F 课时19：kafka的安装及应用场景 10:15
% L* r8 X; ~1 c( }" V5 t 课时20：Spark的安装及应用场景 03:46
' j7 _* `6 ^! h w6 {/ z! U章节4： 标签数据存储
8 t8 t! }% m) k k# c 课时21：Hive存储及应用特点 15:46
2 U$ L) o9 Y c. J) E 课时22：MySQL存储及应用特点 10:15
9 D7 M4 B$ a$ C 课时23：Hbase存储数据及应用特点 09:17
8 v' l8 H; X* ^# y 课时24：为什么用不同数据库存储标签数据 02:097 A R: [; u3 L9 o/ e
章节5： 标签数据开发
& ], S( d* P1 O7 c' C9 S 课时25：数据仓库基础知识 11:05' N1 ?8 ^7 d" Y; f& a" l8 a
课时26：统计类标签开发案例 09:29
" K3 e; I7 |+ i' W% G( P 课时27：规则类标签开发案例 08:37
7 K6 _( D+ w5 N, R+ q; ^ 课时28：挖掘类标签开发案例 10:25
& U/ }! O* y9 I4 Y" t, a7 C/ @- d 课时29：流式计算标签开发—kafka介绍 09:01- D: q0 R5 k5 ` R# M
课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式 09:38
9 C3 G4 U6 H9 v3 i9 j( t/ I: b 课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset 06:27
* i( q7 h, m( b: g- C3 ^" \- z 课时32：流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化 08:317 v8 K/ @- \5 v1 u5 H- X& E7 `
章节6： 开发性能调优
" `6 l5 N, b5 O; U, l; M0 ~& ] 课时33：数据倾斜调优 07:57+ Q* u; Z' X0 i2 Q9 d, X
课时34：Hive合并小文件 03:25) ~) p$ j: K$ b
课时35：使用Spark缓存 05:037 J3 _3 `+ T* a; \3 W
课时36：开发中间表 08:29
# V# p- \0 D7 T3 \) j- u' g% K* p章节7： 作业流程调度( d5 S* p) @4 M2 x( j5 s
课时37：Crontab命令调度 04:07$ I" {$ a' _4 p& {6 Y6 J
课时38：Airflow基础概念 11:22% G% F' A/ \7 w9 b4 C/ g, w x
课时39：Airflow安装 02:06( E- I+ A" l7 p4 J0 |
课时40：Airflow主要功能模块 15:29; T1 Y" ?7 c7 }! C0 O: x: l
课时41：Airflow工作流调度 12:27# {" i1 Y: i- _5 j6 a& p* }; p9 r3 p
课时42：Airflow工程案例 11:36
0 B k, z7 t4 Q! s$ L. N 课时43：标签数据监控预警 10:29
2 `) r8 K$ z: w2 `8 V5 o1 n2 b 课时44：ETL异常问题排查及解决方案 08:03
: p# {# q+ _! }$ J9 @章节8： 用户画像产品化) J/ C# O. }2 Y0 f0 h5 |2 y
课时45：标签视图与标签查询 09:51, e( a% b- C. K) ~9 i5 [
课时46：标签编辑管理 03:25
2 j, D; a9 n/ u 课时47：用户分群 11:40
; |# [ }$ p: k2 o/ o6 ~ 课时48：多维透视分析 06:43
; J+ B+ I3 ~3 h- I章节9： 用户画像应用
: ?" b0 R( M, P+ v5 N" z3 ^1 c/ \! w 课时49：业务数据分析 02:56
6 u2 P% `4 u6 g 课时50：精准营销(短信、邮件) 05:10
* ~( u( I: h9 r5 ^ 课时51：push推送、广告位分群展示、站内信 03:09
& V/ W- l$ G- u7 m" J% b 课时52：应用效果评估及迭代 03:09" s( v5 }7 ?4 s x o% o j
章节10： 案例讲解 人群计算( o# }! W! ]3 o* g: K
课时53：人群计算/ g* U+ h6 K" l* y- Z s- w5 s' h
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发表于 2018-5-25 23:32:11
发表于 2018-5-26 00:46:26
