用户画像人工智能解决方案

用户画像人工智能解决方案

课程目录

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 22:08

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