- 1、画像课程说明
- 2、数据来源以及动静态数据说明
- 3、基础环境构建之hadoop环境搭建
- 4、基础环境构建之hbase环境搭建
- 5、画像用户属性之用户表结构
- 6、画像用户属性之业务数据同步binlog讲解
- 7、画像用户属性之业务数据同步binlog实战
- 8、画像用户属性之canal讲解
- 9、画像基础环境之kafka搭建
- 10、画像基础环境之cannal+kafka实战
- 11、画像基本特征之flink实时分析服务构建
- 12、画像基本特征之业务外实体构建及实时转换业务数据
- 13、画像基本特征之hbase工具类开发
- 14、画像基本特征之用户明细数据转换存储实现
- 15、kafka sink转发处理后的业务数据
- 16、画像基本特征之年代标签map代码编写
- 17、画像基本特征之年代标签reduce代码编写
- 18、画像基本特征之年代标签sink及分钟级别指标
- 19、画像基本特征之手机运营商标签开发
- 20、画像基本特征之会员分类标签代码开发
- 21、画像行为特征之日志数据讲解以及实体构建
- 22、画像行为特征之业务数据讲解以及实体构建
- 23、画像行为特征之业务数据实时存储
- 24、画像行为特征之注册中心服务构建
- 25、画像行为特征之实时数据收集服务开发
- 26、画像行为特征之用户商品类别偏好代码编写
- 27、画像行为特征之小时级别商品类别偏好代码编写
- 28、画像行为特征之用户纠结商品代码编写
- 29、画像行为特征之小时级别纠结商品代码编写
- 30、画像性别预测之梯度下降法详解
- 31、画像性别预测之java实现逻辑回归算法
- 32、flink实现分布式逻辑回归算法代码实操
- 33、flink实现分布式逻辑回归算法完结代码
- 34、逻辑回归预测性别map和reduce代码
- 35、画像性别预测之用户性别预测代码编写
- 36、画像性别预测之每周用户性别趋势代码编写
- 37、画像营销敏感度之数据讲解以及实体构建
- 38、flink join广告流以及订单流代码编写
- 39、画像营销敏感度之flink map代码编写
- 40、画像营销敏感度之flink reduce代码
- 41、画像营销敏感度之join条件优化
- 42、画像营销敏感度之sink代码编写
- 43、画像营销敏感度之广告类型敏感度map代码
- 44、广告类型敏感度reduce和sink代码编写
- 45、画像品牌偏好map代码编写
- 46、画像品牌偏好reduce代码编写
- 47、画像行为特征之用户品牌偏好代码编写
- 48、画像行为特征之品牌偏好概况代码编写
- 49、营销敏感度之flink left join实现
- 50、画像风险控制之恶意刷单多地址特征map
- 51、恶意刷单多地址特征reduce代码编写
- 52、画像之用户常用地址标签map代码编写
- 53、画像之用户常用地址标签reduce代码编写
- 54、恶意刷单用户flink map及reduce
- 55、画像风险控制之恶意刷单用户存储代码编写
- 56、画像风险控制之恶意刷单分布代码编写
- 57、恶意刷单分布reduce再处理代码编写
- 58、恶意刷单分布analy分析类代码编写
- 59、恶意刷单高频下单标签实时map代码
- 60、恶意刷单高频下单标签实时reduce和sink
- 61、画像风险控制之恶意刷单高频下单标签补充
- 62、画像风险控制之用户羊毛党实时分析map代码编写
- 63、画像风险控制之羊毛党每天分布代码编写
- 64、用户羊毛党实时分析reduce和sink
- 65、画像风险控制之用户羊毛党实时分析补充
- 66、画像风险控制之羊毛党风险实时触发警报map开发
- 67、羊毛党风险实时触发警报reduce和sink
- 68、画像风险控制之羊毛党风险实时触发警报补充
- 69、画像用户分群之java 实现 kmeans
- 70、实现分布式kmeans map redcue
- 71、实现分布式kmeans collect代码编写
- 72、实现分布式kmeans reduce传输优化
- 73、实现分布式kmeans finalMap
- 74、画像用户分群之实现分布式kmeans输出
- 75、flink实现用户分群map代码编写
- 76、flink实现用户分群reduce代码编写
- 77、flink实现用户分群最大金额及平均消费金额
- 78、用户分群之flink实现用户分群消费频次
- 79、用户分群之flink实现用户分群消费类目
- 80、画像用户分群之flink实现用户分群消费时间段
- 81、实现用户分群feature reduce
- 82、用户分群之flink实现用户分群最终中心点
- 83、画像用户分群之用户分群标签代码编写
- 84、画像用户分群之用户群体分布map代码编写
- 85、用户分群之用户群体分布reduce及sink
- 86、用户群体分布月周期clickhouse存储
- 87、画像消费特征之消费水平map代码编写
- 88、画像消费特征之消费水平reduce代码编写
- 89、画像消费特征之消费水平规则判断reduce
- 90、画像消费特征之用户消费水平标签标记代码编写
- 91、用户消费水平分布reduce以及sink
- 92、用户消费水平分布flat map 清除历史标签
- 93、画像消费特征之用户消费水平分布完善代码编写
- 94、用户画像接口服务构建
- 95、用户画像vue+nodejs构建前端系统
- 96、用户画像vue+Echarts构建图表
- 97、用户画像之ClickHouse讲解
- 98、用户画像之ClickHouse环境安装
- 99、ClickHouse数据类型以及常用操作实战
- 100、用户画像之ClickHouse java实战
- 101、用户画像之Clickhouse工具类代码编写
- 102、画像之flink整合clickhouse优化
- 103、用户消费特征之商品族map及reduce
- 104、用户消费特征之商品族save map代码编写
- 105、用户消费特征之商品族分布sink代码编写
- 106、用户消费特征之商品族分布完善代码编写
- 107、用户画像之TF-IDF讲解
- 108、用户画像之Ik分词器讲解与使用
- 109、用户画像之java实现TF-IDF实战
- 110、画像之flink实现分布式TF-IDF实战
- 111、画像之用户月度商品关键词map代码编写
- 112、用户月度商品关键词reduce analy
- 113、用户画像之月度商品关键词分布map代码编写
- 114、月度商品关键词分布reduce save等
- 115、用户画像之季度、年度商品关键词代码编写
- 116、用户画像之vue+Echarts实现柱状图
- 117、用户画像之vue+Echarts实现散点图
- 118、用户画像之vue+Echarts实现曲线图
- 119、用户画像之vue+elmentUi实现表格
- 120、用户画像之用户标签接口
- 121、用户画像之用户标签前端开发以及接口联调
- 122、用户画像之趋势曲线接口以及前端开发
- 123、用户画像之趋势曲线接口以及前端开发补充
- 124、用户画像之散点趋势接口
- 125、用户画像之散点趋势前端以及联调开发
- 126、用户画像之散点趋势效果演示
- 127、用户画像之柱状图分布接口以及前端开发
- 128、用户画像之会员等级整体流程演示
- 129、用户画像整体效果演示讲解
- 130、用户画像整体接口讲解
- 131、用户画像整体前端讲解
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