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标题: Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像 - [打印本页]

作者: admin 时间: 2024-5-10 09:02
标题: Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像 -
Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像
大数据主流技术，数据挖掘核心算法，用户画像完整知识轻松掌握

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行业竞争越来越激烈，精细化经营成为各企业取胜的秘籍。用户画像系统作为提供精准用户数据的重要来源，已经成为企业必备的核心平台，人才缺口大，薪资高。本课程将基于大数据主流技术，数据挖掘核心算法，带你打造企业实用的用户画像平台，提升你的个人竞争力。

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系统掌握用户画像完整知识，跨入大数据新宠领域
营销增长是企业的永恒使命，选对业务风口，技术变现更快速
带你从营销全局视角，分析用户
画像系统业务线条及关联逻辑，
并进行合理的架构设计。
只有经过挖掘整理的数据，才能
成为有价值的信息。TF-IDF、
FM算法、朴素贝叶斯、GBDT算
法，助力数据筛选。
工欲善其事，必先利其器。Spark
整合Clickhouse，ES，Hbase 等
大数据组件，开发顺畅无忧。
Spark ml包向量和mllib包向量的互换
Spark Pipeline如何实现特征工程流
程化
ES标签表结构的设计
ES+Hbase实现Hbase复杂查询
· 标签管理
从用户属性到消费行为、偏好预测，
支持多种标签创建及维护管理，快速
构建标签体系。
· 用户分群
支持不同标签组合圈选，进行多种用
户分群，帮助运营人员轻松完成用户
筛选。
第1章 DMP用户画像项目介绍
本章将向大家介绍什么是DMP，并辅以行业数据说明DMP的重要性和行业前景，并介绍课程讲解项目所会使用到的大数据技术，框架、版本以及推荐得学习方法。
第2章项目环境搭建
本章将带领大家一起来学习，如何用 docker 一键部署开发环境；如何实现 Hive 数仓的数据导入；实用工具类的代码编写等，完成开发前得准备工作。
第3章 DMP和用户画像
本章会介绍，用户画像的生成流程，画像的标签维度，用户画像和特征工程的关系。带领大家了解什么样的画像才是高质量的用户画像，以及DMP用户画像的使用场景。
第4章用户画像搭建之特征工程
本章会详细的讲解数值型特征，类别型特征，文本型特征的特征处理，以及特征交叉的算法 FM，特征筛选的算法 gbdt 和 xgboost。并会带领大家应用 Spark 代码实现商品评论的情感提取，以及基于 xgboost 的特征筛选。
第5章用户画像搭建之标签体系构建
本章会详细的讲解，如何通过TF-IDF生成标签的权重；用户行为偏好标签的计算；标签在Hbase的存储格式；以及如何使用ES存储Hbase的索引，进而提高复杂组合标签的查询效率。
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