Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像|完结无秘

Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像|完结无秘课程介绍(A00062( c L [ . ! s8)：

第1章 DMP用户画像项目介绍试看5 节 | 33分钟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。

视频：1-1 关于这门课，你需要知道G 5 = .的 (08:34)试看

视频：1-2 DMP项目的意义和课程的侧G : 2 I ;重点 (09:46)

视频：1-3 DMP项目架构及各个模块介绍 (09:35)

视频：1-4 项目技术选型及各组件版本 (04:30)

图文：1-5 【知识点梳理】本章重难点总结

第I e P 3 1 ` R 6 g2章= t I ` * S t 项目环境, a 7 I ? j k r p搭建试看16 节 | 152分钟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。

视频_ ( # m：2-1 本C 4 X g i章重点及学习计划 (01:59)

视频：2-2 基于docker一键部署大数据开发环境 (12:34)试看` ] T 1 . 7 X 1

图文：2-3 【项目文档】环境部署步骤

视频：2-^ X r n 0 s4 环境搭建的常见问题及解决方案 (05:18)

视频：2-5 数据准备：表结构和数据导入Hive数仓 (16:06)

图文：2-6 【. d ] | % S Z项目文档】表结构和数据导入步骤

视频：2-7 数据准备：Hive数仓和Hbase同步标签数据 (15:50)

图文：2-8 【项目文档】( B 7 N 6Hive，ES，ClickHouse导入人群标签数据步骤

图文：2-9 【项目文档】 项目整体架构及整体流程

图文：2-10 【项目文档】Hive、Hbase、ES、clickhouse表结构

视频：2-11 Springboot+JdbcTem} / { @ 8 Z #plate+drC % m w H d 2uid整合Hive（上） (11:58)试看

视频：2-12 Springboot+JdbcTemplate+dr: F 3uid整合Hive（下） (13:26)

视频：2-13 Springboo u yot+Mybatis+phoenix整合Hbase (30:48)

视频：2-14 Spring% 0 Eboot整合ClickHouse（上） (17:00)

视频：2-15 Springboot整合ClickHouse（下） (06:32)

视频：2-16 Spark+phoenix整合Hbase (19:53)

第3章 DMP和用户画像7 节 | 27分钟$ d j 5 8本章会介绍，用户画像的生成流程) n / – * ; ^，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2 h 5 \ _ 2 @ i P的使用场景。

视频：3-1 本章重点及学习计划 (01:39)

视频：3-2 用户画像是如何生成的 (05:Z M z v D % = 1 p34)

视频：3-3 用户画像的标签维度 (04:12)

视频：3-4 如何构建高质量的用户画像v + . (062 : = v r M:31)

视频：3-5 用户画像和特征工程 (03:30)

视频x 5 6 E y C c *：3-6 DMP用户画像b ~ Y的正确使用场景 (04:49! B D)

图文：3-7 【知识点梳理】本章重难点总结

第4章 用户画像搭建之特征工程16 节 | 189分钟本章会详细的讲解o u V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。

视频：4-1 本章重点及学习计划 (02:59)

视频：4-2 特征工程流程 (06:08)

视频：4-3 数值型数据的特征提取 (07:32)

视频：4-4 文本型数据的特征提v h G + _ I b t取 (07:48)

视频：4-5 使用Spar? l ; tkL g ~ w T M 2 k e实现中文分词+TF-IDF (17:34)

视频：4-6 Spark基于TF-IDF+0 ` O 9 5 . )SVM实现电商商品评论情感提取（上） (15:32)

视频：4-& 0 J7 SparB T U . Vk基于TF-IDF+SVM实现电商商品k / ?评论情感提取（下） (E T V m w a b F ^13:57)

视频：4-8 类别型和时间型数据的特征提取 (06:48)

视频：4-9 构建新特征之特征交叉 (04:50)

视频：4-10 基于FM的特征交叉 (10:22)

视频：4-11l k O Spark实现基于FM的特征交叉 (41:32)

视频：4-12 特征筛选之GBDR f cT和xgboost (14:16)

视频：4-13 Spark实现基于Xgboost的特征筛选（上） (19:56)

视频：4-14N I U s Spark实现基于Xgboost的特征筛选（下8 { V 9） (13:41)

视频：4-15 特征监控方案设计 (05:27)

图文：4-16 【知识点梳理】本章重难点总结

第5章 用户画像搭建之标签体系构建11 节 | 139分钟本章会详细的讲? [ 9 b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Er Z F G ! RS存储Hbase的索引，进而提高复杂组合标签的查询效率。

视频：5-1 本章重点及w ! 9学习计划 (01:38)

视频：5-2 电商行业的Y ( : /标签体系以及reachCTR曲线? c L @ f c D c b (11:24)X C , /

视频：5-3 用户行为标签的ES存储 (27:21)

视频：5-4 基于TF-IDF的标签权重算法（上） (13:19)

视频：5-5 基于TF-IDF的标签权重算法（中） (11:06)

视频：5-6 基于TF-IDF的标签权重算法（下） (10:32)

视频：5-7 时间衰减因子和用户偏好标签的计算（上） (18:35)

视频：5-8 时间衰减因子和用户偏好标签的计算（下） (20:58)

视频：5-9 ES构建Hbase二级索引对标签进行组合查询 (19:36)

视频：5-10 商品标签与用户画像标签的匹配度 (04:10)

图文：5-11 【知识点梳理】本章重难点总结

第6章 用户画像搭建之群体用户画像构建1= \ 0 x2 节 | 142分钟本章会讲解，如何通过朴素贝叶斯，实现用户性别预测，基于RFM模型对A w . % u k [用户价值进行分群，基于K-Means对用户的消费等级进行分群，并会带领大家认识用户分群的时间衰减因素。

视频：6-1 本章重点及学习计划 (01:21` 9 C *)

视频：6-2 朴素贝叶斯分类算法 (09:2& C 1 * G h y 05)

视频：6-3 使用m , i ) 7Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（上） (18:23)

视频：6-4 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（中） (19:55)

视频：6-5 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（下） (05:05)

视频：6-6 基于RFM模型的用户价Z m t ) u k & W值H j t b d划分及Spark代码（上） (06:03)

视频：6-7 基于R: C . { Y Q a + kFM模型的用户价值划分及` Q Y $Spark代码（下） (21:38)

视频：6-8 使用Spark-ml实现基于Kmeans的用户消费分群 (26:16)

视频：6-9 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（上） (15:42)

视频：6-10 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（下） (08:19)

视频：6-11 DMP的用户分群 (09:38)

图文：6-12 【知识点梳理】` i V p o A i V本章重难点总结

第7章 用户画像搭建之DMP人群管理15 节 | 149分钟本章会通过 DD 5 / U q z 0 @ mMP 演示如何管理人群标签，生成人群包数据，人群圈选，以及人群K _ o d扩展。并且使用 Clickhouse 做人群洞察分析。

视频：7-1 本章重点及学习计划 (01:33)

视频：7-2 通过不同算法给用户打上标签后的业务应用 (04:38)

视频：7-3 ES，ClickHouse导入万级人群标签数据 (17:18)

视频：7-4 Mysql导, 8 m r入标签数据 (06:18)

视频：7-v 5 b S 7 p V S .5 DMP的标签管理 (12:53)

视频：7-6 DMP生成人群包数据 (19:16)

视频：7-7 人群组合和人群去重 (22:56)

视频[ V ]：7-8 lK a aookao ) u e L y 4like的主要算法 (04:14)

视频：7-9 ClickHouse和ES在人群圈选上的对比 (v [ 7 X / v n I05:40)

视2 U $ c 9 ] U p频：7-10 ClickHouse集成Bitmap (10:50)

视频：7-11 基于宽表的ClickHouse人群圈选 (04:40)

视频：7-12 将Hive数据导入到ClickHous_ R 5 \ : 6 \ n de (10:33)

视频：7-13 将Hive数据转换为ClickHouse的Bitmap (11:33)

视频：7-14 基于Bitmap的ClickHouse人群圈选 (16:05)

图文：7-15 本章t % : A 0知识点梳理

第8章 项目展示及版本升级解决方案7 节 | 90分钟本章会模拟生产环境集群的形式，展示项目实际运行效果，并结合框架版本升级，讲解踩坑\ 6 ? ( [ I H秘笈。

视频：8-1 项目完整演r % {示（上） (14:55)

视频：8-2 项目完整演示（下） (12:51)

视频：8-3 Spark模块本地运行完整演示 (05:58)

视频：8-4 Spark模块集群运行完整演示（上） (16:56)

视频：8-5 Spark模块集群运行完整演示（下） (14:27)

视频：8-6 版本升级解决方案 (04:14)

视频：8-7 课程总结 (20:05)

文件目录：

Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像完结无秘

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├─第1章 DMP用U & | H R * g ;户画像项目介绍

│ 1-1 关于这( / l门课，你需要知道的.mp4

│ 1# S t 3 T ~ M p-2 DMP项目的意义和课程的侧重点.mp4

│ 1-3 DMP项目架构及各个模块介N Z p l $ ; 9 k `绍.mp4

│ 1-4 项目技术选型及各组件版本.mp4

│ 1E M Y 5 } M-5 【知识点梳理本章重难点总结.jpg

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├─第2章 项目环境搭建

│ 2-U / j \ ] Q @ %1 本章重点及学习计划.mp4

│ 2-10 Spri: Q 0 : `ngboot整合ClickHouseH m Y c i（下）.mp4

│ 2-11 Spark+phoenix整合Hbase.mp4

│ 2-12 【项目文R ) O | u档本章重难点–环境部署步骤.jpg

│ 2-13 【项目文档本章重难点–表结构和数据导入步骤.jpg

│ 2-14 【项目文档Ha y % k 1 h z Eive，ES，Cly [ O = –ickHouse导入人群^ , = ^ 1 ~ ] *标签数据步骤.jpg

│ 2-15 【/ u ? ) T d项目文档Hive、Hbase、ES、clickhouse表结构.jpg

│ 23 ? * h ] { 6-2 基于docker! } j 4 u s一键部署大数据开发环境.mp4

│ 2-3 环境搭建的常见问题及解决方案.mp4

│ 2-4 数据准备：表结构和数E O ] p A B \ s $据p } 2 , Q T w x 3导入Hive数仓.mpP b 5 f a m H o K4

│ 2-5 数据准] M S O Q e k e W备：Hive数仓和Hbase同步标签数据.mp4

│ 2-6 Springboa ? &ot+JdbcTemplate+druid整合Hive（上）.mp4

│ 2-7 Springboot+Jdb[ & , ) 1cTemplate+druid整合Hive（M n \ R q D z下）.^ i S ? R k Zmp4

│ 2-8 Springboot8 K Q u B 4 h+Mybatis+phoenix整合Hbase.mp4

│ 2-9 Springboot整– 0 4 K 2 D h合ClickHouse（上）.mp4

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├─第3章 DMP和用户画像

│ 3-1 本章重点及学习计划.mp4

│ 3-2 用户画像是如何生成的.mp4

│ 3-3 用户画像的标签维度.mp4

│ 3-4 如何构建t 7 I 3 \高质量的用户画像.mp4

│ 3-5 用户画像和特征工程.mp4

│ 3-6 DMP用户画像的正确使用场景.mp4

│ 3-7 【知识点梳理本章重难点总结.jpg

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├─第4章 用户画像搭建之特征工程

│ 4-1 本章重点及学习计划.mp4

│ 4-10 基于FM的特征交叉.mp4

│ 4x 7 S i : q Y w-11 Spark实现基于FM的特征交叉.mp4

│ 4-12 特征筛选之GBDT和xgboost.mp4

│ 4-13 Spark实现基于Xgboost的特征筛选（上）.mp4

│ 4-14 Spark实现基于Xgboost的特征筛选（下）.mp4

│ 4-15 特征监控方案设计.mp4

│ 4-16 【知识点梳理本章重难点总结.jpg

│ 4-2 特征工程流程.mp4

│ 4-3 数值型数据的特征提取.mp4

│ 4-4 文本型数据的特征提取.mp4

│ 4-5 使用Spark@ a 4 p n实现中文分词+c ] { WTF-IDF.mp4

│ 4-6 Spark基于TF-IDF+1 C – 0SVM实现电商商品评论情感提取（上）.mp4

│ 4-7 Spk 0 a 1 H A v .ark基于TF-IDF+SVM实现电商商品评论情感提取（下）g B \ E Z 1 ^ \.mp4

│ 4-8 类别型和时间型数据的特征提取.mp4

│ 4-9 构建新特征之特征s 9 W 0交叉.mp4

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├─^ f U t F k { n B第5章 用户画像搭建之标签体系构建

│ 5-1 本_ z u _ i t章重点及学习计划.mp4

│ 5-10 商品标签与用户画像标签的匹配度.mp4

│ 5-11 【知识点N _ 4 s j B – r /梳理本章重难点总结.jpg

│ 5-2 电商行业的标签体系以及reachCTR曲线.mp4

│ 5-3 用户行为标签的ES存储.mp4

│ 5-4 基于TF-IDF的标签权重算法（上）.mp4

│ 5-5 基于TF-IDF的标签权重算法（中）.mp4

│ 5-6 基于TF-IDF的标签权重算法（下）.mp4

│ 5-7 时间衰% S M y 2 r t 3减因子和用户偏好标签的计算（上）.mp4

│ 5-8 时间衰减因子和用户偏好标签K c ; S的计算（下）.mp4

│ 5-9 ES构建Hbase二级索引对标签进行组合查询.mp4

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├─第6章 用户画像搭建i V P ] U之群体用户画像构建

│ 6-1 本章重点及学习A Y % # B ^计划一手IT资源2[2].mp4

│ 6-10 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（下）一手IT资源2[2].mp4

│ 6-11 DM9 k +P的用户分群一手IT资源2[2].mp4

│ 6-O t | \ $ w P $12 【知识点梳理本章重难点总结【 21215501310一手IT课程获取+2.jpg

│ 6-2 朴素贝叶斯分类算法一手IT资源2[2].mp4

│ 6-3 使用Sparl 7 A n c xk-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（上）一手IT资源2[2].R 4 ; u M C \mp4

│ 6-4 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（中Z F l）! y L一手IT资源2[2].mp4

│ 6-5 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（下）一手IT资源2[2].mp4

│ 66 Y / | r r C W U-6 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（上）一手IT资源2[2].mp4

│ 6-7 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（下）一手IT资源2[2].mp4

│ 6Q @ r 6 , / ; q-8 使用Spark-ml实现基于Kmeans的用户消费分群一手IT资源2[2].mp4

│ 6-9 通过Z u D ~ \ k R ]订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（上）一手IT资源2[2].mp4

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├─第7章 用户画像搭建之DMPG \ (人群管理

│ 7-1 本章重点及学习计划一手IT资源2[2].mp4

│ 7-10 将Hive数据转换为ClickHouse的Bitmap一手IT资源2[2].mp4

│ 7-11 基于Bitmap的ClickHouse人群圈选一手IT资源2[2].mp4

│ 7-12 本章知识点梳理【 21215501310一手IT课程获T P & Z w p U a c取+2.jpg

│ 7-2 DMP的标签管理一手IT资源2[2].mp4

│ 7-3 DMP生成人群包数据一手IT资源2[2].mp4

│ 7-4 人群组合和人群去重一g a \ C V [ k / 0手ITL | 5资源2[2].mp4

│ 7-5 lookalike的主要算法一手IT资源2[2].mp4

│ 7-6 ClickHouse和ES在人群圈选上的对比一手IT资源2[2].mp4

│ 7-7 ClickHouse集成Bitmap一手IT资源2[2].mp4

│ 7-8 基于宽表的ClickHour u $ : P Use人群圈选一手IT资源2[2].mp4

│ 7-9 将Hive数据导入到Cb f YlickHouse一手IT资源2[2].mk * T ] S B vp4

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├─第8章j L 8 s { D 8 u 项目展示及版本升级解决方案

│ 8-1 项目完整演示（上）一手IT资源2[2].mp4

│ 8-2 项目完整演示（下）一手IT资源2[2].mp4

│ 8-3 版本升级解; 5 h S决方案一手IT资源2[2].mp4

│ 8-4 课程总结一手IT资源2[2].mp4

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└─资料

dmppersonassystem.zip