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大数据人工智能用户画像解决方案视频

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大数据人工智能用户画像解决方案视频教程


【价值399】大数据人工智能用户画像解决方案人工智能培训视频教程下载。用户画像实战派,原理案例思路方法工具开发优化一站通!课程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。


人工智能培训特色:

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。


讲师介绍:

Watermelon《数据化运营 系统方法与实践案例》作者,数据开发工程师,曾负责过竞品爬虫、业务数据分析、数据开发、及多家公司用户画像从0到1的搭建。对业务分析、流量分析、用户画像建模开发方面有些总结可以分享。


课程章节:

章节01:用户画像基础知识

课时01:开发用户画像需要掌握的能力

课时02:用户画像及其应用规划说明

课时03:用户标签应用实施方案说明

课时04:工程开发代码

课时05:需要开发的表及表结构设计


章节02:用户标签指标体系

课时06:用户属性维度指标体系

课时07:用户行为维度指标体系

课时08:用户消费维度指标体系

课时09:用户风控维度指标体系

课时10:标签口径及数据调研分析

课时11:标签命名方式小结


章节03:搭建开发环境

课时12:搭建虚拟机开发环境及节点间互信

课时13:HDFS的安装及应用场景

课时14:zookeeper的安装及应用场景

课时15:MySQL的安装及应用场景

课时16:Hive的安装及应用场景

课时17:Hbase的安装及应用场景

课时18:sqoop的安装及应用场景

课时19:kafka的安装及应用场景

课时20:Spark的安装及应用场景


章节04:标签数据存储

课时21:Hive存储及应用特点

课时22:MySQL存储及应用特点

课时23:Hbase存储数据及应用特点

课时24:为什么用不同数据库存储标签数据


章节05:标签数据开发

课时25:数据仓库基础知识

课时26:统计类标签开发案例

课时27:规则类标签开发案例

课时28:挖掘类标签开发案例

课时29:流式计算标签开发—kafka介绍

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

课时31:流式计算标签开发-记录消费的offset

课时32:流式计算标签开发-Spark Streaming上线工程化


章节06:开发性能调优

课时33:数据倾斜调优

课时34:Hive合并小文件

课时35:使用Spark缓存

课时36:开发中间表


章节07:作业流程调度

课时37:Crontab命令调度

课时38:Airflow基础概念

课时39:Airflow安装

课时40:Airflow主要功能模块

课时41:Airflow工作流调度

课时42:Airflow工程案例

课时43:标签数据监控预警

课时44:ETL异常问题排查及解决方案


章节08:用户画像产品化

课时45:标签视图与标签查询

课时46:标签编辑管理

课时47:用户分群

课时48:多维透视分析


章节09:用户画像应用

课时49:业务数据分析

课时50:精准营销(短信、邮件)

课时51:push推送、广告位分群展示、站内信

课时52:应用效果评估及迭代


章节10:案例讲解 人群计算

课时53:人群计算


  • 商品评价
暂无商品评价
  • 购买记录
暂无购买记录
  • 交易规则



1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。


1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);

2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;

4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);

5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!


1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。


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