基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台(PC-

共130节1399人学习徐传林 课程详情
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  • 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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