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用户画像人工智能解决方案

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发表于 2019-4-4 21:39:00 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式

课程目录# O$ u8
g! c; c7 O' i
   章节1: 用户画像根本常识5 r# ~, k; T# C4 h8 a0 m8 M
     课时1:开辟用户画像需要把握的才能 08:23
     课时2:用户画像及其利用计划说明 12:39
     课时3:用户标签利用实施计划说明 12:43+ w; {& M; J" S6 {7 ~
     课时4:工程开辟代码 07:36  q( k+ _, l5 O% l9 c6 L4 z7 H
     课时5:需要开辟的表及表结构设想 07:576 R# @2 U& C& T% }9 ~1 S* ?+ D
   章节2: 用户标签目标系统
     课时6:用户属性维度目标系统 07:06
     课时7:用户行为维度目标系统 05:59  L" ~( ^; K- L- y% X
     课时8:用户消耗维度目标系统 03:19: q/ r/ n6 ], m* Y5 b
     课时9:用户风控维度目标系统 04:29, ]* L3 d% x" Q& k" o4 \
     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# C) I4 l$ }4 [# B; K
   章节3: 搭建开辟情况' g7 @  u4 ]+ [0 x
     课时12:搭建虚拟机开辟情况及节点间互信 07:18
     课时13:HDFS的安装及利用处景 10:21
     课时14:zookeeper的安装及利用处景 07:25% J$ X5 ^! U+ J& T' q
     课时15:MySQL的安装及利用处景 06:10
     课时16:Hive的安装及利用处景 07:51
     课时17:Hbase的安装及利用处景 08:26
     课时18:sqoop的安装及利用处景 03:38
     课时19:kafka的安装及利用处景 10:15
     课时20:Spark的安装及利用处景 03:46
   章节4: 标签数据存储$ g3 [0 M$ J9 n- A; S& Y
     课时21:Hive存储及利用特点 15:46
     课时22:MySQL存储及利用特点 10:15$ E- @: a) f% G4 R( o% d  Z# j+ z
     课时23:Hbase存储数据及利用特点 09:17
     课时24:为什么用分歧数据库存储标签数据 02:09' F+ W6 p) r  l2 p
   章节5: 标签数据开辟
     课时25:数据仓库根本常识 11:05( q% R& v) ]$ [1 `& ]3 b8 C
     课时26:统计类标签开辟案例 09:29
     课时27:法则类标签开辟案例 08:37
     课时28:挖掘类标签开辟案例 10:25. \2 o5 ~! Q3 m& l% m
     课时29:流式计较标签开辟—kafka先容 09:01
     课时30:流式计较标签开辟-streaming的receiver形式与direct形式 09:38- U+ m" t; C' \- i
     课时31:流式计较标签开辟-记录消耗的offset 06:27
     课时32:流式计较标签开辟-Spark Streaming上线工程化 08:31
   章节6: 开辟性能调优
     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:利用Spark缓存 05:03( t! Z, k8 i* t9 _' F4 Y
     课时36:开辟中心表 08:29
   章节7: 作业流程调剂, c2 E' K1 _( `1 D7 M8 w0 b. }
     课时37:Crontab号令调剂 04:07
     课时38:Airflow根本概念 11:22
     课时39:Airflow安装 02:065 L, F3 \$ q/ {0 M# {1 U
     课时40:Airflow首要功用模块 15:29
     课时41:Airflow工作流调剂 12:27
     课时42:Airflow工程案例 11:36
     课时43:标签数据监控预警 10:292 `6 v! q# C8 c  {- _
     课时44:ETL异常题目排查及处理计划 08:03
   章节8: 用户画像产物化
     课时45:标签视图与标签查询 09:512 d9 i2 S4 ?: r7 G6 t$ f  h) s
     课时46:标签编辑治理 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: 用户画像利用+ ?3 X  ?( R; j' B, K, E
     课时49:营业数据分析 02:560 w9 P" N0 \9 r1 y% n; ?
     课时50:精准营销(短信、邮件) 05:10
     课时51:push推送、广告位分群展现、站内信 03:096 C2 U8 _; ~- {  C3 }( I# Q, o
     课时52:利用结果评价及迭代 03:09
   章节10: 案例讲授 人群计较
     课时53:人群计较 22:08
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