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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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