你将收获

具体包含:标签管理(支持动态标签扩展,动态标签指标)、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心

像、用户中心基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统,带大家一步一步实现实时用户画像系统。

适用人群

适合有大数据基础的学员

课程介绍

用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。

用户画像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。

还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗?帮助客户回顾一年的消费细节,包括消费能力、消费去向、信用额度等等,再根据每位客户的消费习惯,量身定制商品推荐列表……这一活动,将数据这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。

这就是用户画像在电商领域的一个应用,随着我国电子商务的高速发展,越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式,可以最大限度的挖掘并留住潜在客户,数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在大数据时代,一切皆可“量化”,看似普通的小小数字背后,蕴藏着无限商机,也正在被越来越多的企业所洞悉。

如何从大数据中挖掘商机?建立用户画像和精准化分析是关键。

什么是用户画像呢?

用户画像是根据市场研究和数据,创建的理想中客户虚构的表示。创建用户画像,这将有助于理解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色画像,具体到针对他们的目标和需求,并解决他们的问题,同时,这将帮助企业更加直观的转化客户。用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化,我们要明确要分析用户的各种维度,才能确定如何对用户进行画像。

用户画像建立步骤

首先,基础数据收集,电商领域大致分为行为数据、内容偏好数据、交易数据,如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息,信用卡,各种征信信息等等。

然后,当我们对用户画像所需要的基础数据收集完毕后,需要对这些资料进行分析和加工,提炼关键要素,构建可视化模型。对收集到的数据进行行为建模,抽象出用户的标签。电商领域可能是把用户的基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致的标签化,而金融风控领域则是更关注用户的基本信息,风险信息,财务信息等等。

随后,要利用大数据的整体架构对标签化的过程进行开发实现,对数据进行加工,将标签管理化。同时将标签计算的结果进行计算。这个过程中需要依靠Hive,Hbase等大数据技术,为了提高数据的实时性,还要用到Flink,Kafka等实时计算技术。

最后,也是最关键的一步,要将我们的计算结果,数据,接口等等,形成服务。比如,图表展示,可视化展示。

基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程,将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户画像系统,该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,具体包含:标签管理(支持动态标签扩展,动态标签指标)、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。

本课程采用全新的大数据技术栈:Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大,感受时代变化的气息,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。

本课程包含的技术: 

开发工具为:IDEA、WebStorm 

Flink1.13.0

Alink1.5.0 

ClickHouse

DolphinScheduler

Hadoop

Hbase

Kafka

Zookeeper 

SpringBoot2.0.8.RELEASE 

SpringCloud Finchley.SR2

Binlog

Canal 

MySQL 

Mybatis

Vue.js、Nodejs、ElementUI

 

课程亮点: 

1.与企业接轨、真实工业界产品

2.标签化管理模块功能,支持动态标签扩展

3.动态标签指标分析和维护

4.Alink算法技术框架 

5.大数据热门技术Flink新版本 

6.主流微服务后端系统 

7.数据库实时同步解决方案 

8.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI 

9.集成SpringCloud实现统一整合方案 

10.互联网大数据企业热门技术栈 

11.支持海量数据的实时画像 

12.支持全端实时画像 

13.全程代码实操,提供全部代码和资料 

14.提供答疑和提供企业技术方案咨询

 

课程目录

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