大数据用户画像解决方案视频2019新

资源介绍

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大数据视频教程目录：

章节1： 用户画像基础知识

  课时1：开发用户画像需要掌握的能力 08:23

  课时2：用户画像及其应用规划说明 12:39

  课时3：用户标签应用实施方案说明 12:43

  课时4：工程开发代码 07:36

  课时5：需要开发的表及表结构设计 07:57

章节2： 用户标签指标体系

  课时6：用户属性维度指标体系 07:06

  课时7：用户行为维度指标体系 05:59

  课时8：用户消费维度指标体系 03:19

  课时9：用户风控维度指标体系 04:29

  课时10：标签口径及数据调研分析 13:20

  课时11：标签命名方式小结 10:53

章节3： 搭建开发环境

  课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信 07:18

  课时13：HDFS的安装及应用场景 10:21

  课时14：zookeeper的安装及应用场景 07:25

  课时15：MySQL的安装及应用场景 06:10

  课时16：Hive的安装及应用场景 07:51

  课时17：Hbase的安装及应用场景 08:26

  课时18：sqoop的安装及应用场景 03:38

  课时19：kafka的安装及应用场景 10:15

  课时20：Spark的安装及应用场景 03:46

章节4： 标签数据存储

  课时21：Hive存储及应用特点 15:46

  课时22：MySQL存储及应用特点 10:15

  课时23：Hbase存储数据及应用特点 09:17

  课时24：为什么用不同数据库存储标签数据 02:09

章节5： 标签数据开发

  课时25：数据仓库基础知识 11:05

  课时26：统计类标签开发案例 09:29

  课时27：规则类标签开发案例 08:37

  课时28：挖掘类标签开发案例 10:25

  课时29：流式计算标签开发—kafka介绍 09:01

  课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式 09:38

  课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset 06:27

  课时32：流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化 08:31

章节6： 开发性能调优

  课时33：数据倾斜调优 07:57

  课时34：Hive合并小文件 03:25

  课时35：使用Spark缓存 05:03

  课时36：开发中间表 08:29

章节7： 作业流程调度

  课时37：Crontab命令调度 04:07

  课时38：Airflow基础概念 11:22

  课时39：Airflow安装 02:06

  课时40：Airflow主要功能模块 15:29

  课时41：Airflow工作流调度 12:27

  课时42：Airflow工程案例 11:36

  课时43：标签数据监控预警 10:29

  课时44：ETL异常问题排查及解决方案 08:03

章节8： 用户画像产品化

  课时45：标签视图与标签查询 09:51

  课时46：标签编辑管理 03:25

  课时47：用户分群 11:40

  课时48：多维透视分析 06:43

章节9： 用户画像应用

  课时49：业务数据分析 02:56

  课时50：精准营销(短信、邮件) 05:10

  课时51：push推送、广告位分群展示、站内信 03:09

  课时52：应用效果评估及迭代 03:09

章节10： 案例讲解 人群计算

  课时53：人群计算

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