大数据用户画像教程相关课程
  • 大数据企业级实战应用:用户画像

    高级课

    大数据企业级实战应用:用户画像
    6课时 115分钟 张长志
    张长志和徐培成联合出品,版权归张老师所有 用户画像又称用户角色,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。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表,用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的,形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。本套课程来源于企业真实的需求,通过非常精简的方式让你学透晦涩的技术。从需求到设计到实现过程全部进行深度剖析和实现,让你能快速的应用到自己的企业级案例中。
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  • 大数据智能:金融行业用户画像实践教程

    高级课

    大数据智能:金融行业用户画像实践教程
    6课时 89分钟 CSDN讲师
    用户画像, 是企业用来了解用户的一种数据技术手段,是数据运营的一种典型应用。该用户画像教程会告诉大家如何利用用户画像数据进行用户画像分析,从不同行业来看,每个行业的客户画像指标都不相同,用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。本次课程将从金融的业务出发,分享团队用户画像的实践经验。
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  • 精讲数据分析方法论

    中级课

    精讲数据分析方法论
    45课时 493分钟 杨俊
    通过对数据分析概览、实践案例等让不同层次学生掌握以下内容: 1、从事产品/运营/市场人员:通过数据分析,可以改善产品用户体验,为运营和人群洞察以及服务改进提供数据支持。 2、从事广告/活动人员:通过数据分析能发现问题提出活动策略,以及改善方法等。 3、从事建模人员:了解一定数据处理,算法技术,以实践的角度如何应用算法和数据应用。
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8844人学习 2704课时
介绍大数据技术生态圈主流技术框架的应用与发展,介绍如何搭建Hadoop大数据分布式系统集群平台、大数据分布式文件系统HDFS 、大数据分布式并行计算框架MapReduce。 本课程介绍大数据的学习基础。 本课程介绍大数据的背景。 带你深入了解大数据,对大数据有不同的认识。 介绍大数据的基本概念和技术生态圈。 本课程以杨力老师主编的《Hadoop大数据开发实战》为参考,书中详细的介绍了各个步骤,有需要的同学可以留意一下。 该课程的后续课程为杨力老师主讲的《hive大数据离线应用开发》,想要更进一步的同学可以继续观看杨老师的系列视频。
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8482人学习 286课时
大数据技术在金融领域的应用与实战视频培训教程,系列课程是CSDN学院主题月专属视频,本期主题为 “金融大数据 ”,内容秉承干货实料的原则,邀请业内顶尖的数据技术讲师,共话大数据平台、Spark部署实践以及实现应用大数据支持业务发展等核心话题,旨在通过来自国内一线互联网公司的实践案例,为开发者提供一个有价值的高效技术交流平台,带你全面了解大数据在金融行业的应用与实战。
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13168人学习 65课时
Hadoop入门和大数据应用视频教程,该课程主要分享Hadoop基础及大数据方面的基础知识。 讲师介绍:翟周伟,就职于百度,Hadoop技术讲师,专注于Hadoop&大数据、数据挖掘、自然语言处理等领域。2009年便开始利用Hadoop构建商业级大数据系统,是国内该领域早的一批人之一,负责设计过多个基于Hadoop的大数据平台和分析系统。2011年合著出版《Hadoop开源云计算平台》。在自然语言处理领域申请过一项发明专利。新出版书籍 《Hadoop核心技术》 。
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35260人学习 2477课时
大数据Spark实战视频培训教程:本课程内容涉及,Spark虚拟机安装、Spark表配置、平台搭建、快学Scala入门、Spark集群通信、任务调度、持久化等实战内容。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
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297人学习 718课时
    本课程中,你将学习到,项目架构搭建,数据生产,数据消费,数据分析,以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中,我们将使用Flume,Kafka,HBase,Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现,并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。 【视频特点】 通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据,例如通话记录,短信记录,彩信记录,第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大,除了要满足用户的实时查询和展示之外,还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。 电信客服综合案例就是以此为切入点所开发的大数据实战案例。  在本课程中,你将学习到,项目架构搭建,数据生产,数据消费,数据分析,以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中,我们将使用Flume,Kafka,HBase,Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现,并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。
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1665人学习 1721课时
本课程以CDH作为大数据平台,详细介绍CDH平台各个组件在生产环境的应用及开发,并结合实际的业务场景,离线数仓,实时数仓,构建企业核心的数据架构。 在实际的工作当中,大数据架构,运维或者开发人员会与多个公司团队合作,ETL团队,爬虫团队,算法团队,运营团队等等,指导大家如何与个个团队打交道,提升工作效率。减少团队之间不愉快的沟通。 希望学习者最好从事过数据库相关工作,有一些 JAVA开发基础,或者有其他工作经验,想学习大数据及数据仓库的同学,对于没有工作经验,或者对开发,数据完全小白的同学,建议先了解相关知识再学习。 本课程的宗旨只有一条,任何学习完本课程的同学,都能熟悉企业主流的数据架构,都有能力维护一个中等HADOOP集群,也就是1P左右的数据的集群或者多个集群。
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2655人学习 606课时
本课程主要讲解在实际项目开发中,企业构建大数据平台的方案及实战。详细阐述企业级大数据平台的架构设计、机器选型、集群规划、技术选型、资源规划等技术方案。实战演练基于Cloudera Manager(CDH6)安装部署、监控管理、运营维护大数据平台的各个服务组件。从理论经验到实战演练,从设计思想到流程实施,亲力亲测,你也绝对可以。推荐进阶课程:大数据运维尖刀班
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209人学习 253课时
课程由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程。通过本课程学习大数据新手能够少走弯路,以最短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础。 课程特色 1.课程是由猎豹移动大数据架构师亲自授课 2.课程理论讲解透彻形象,手把手实战操作 3.课程包含大数据开发必备的所有Java知识 4.课程前后连贯、系统完整,不会出现跳讲和断讲 技术说明 1. 语言版本:JDK1.8 2. 开发工具:Eclipse 课程资料 免费提供完整的PPT资料 免费提供完整的Word文档 免费提供完整的随堂笔记 免费提供完整的课程代码 免费提供完整的软件包
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263人学习 549课时
如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向,而推荐系统可以说就是大数据最好的落地应用之一,已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商,好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩。国内外的知名电商,如亚马逊、淘宝、京东等公司,都在推荐系统领域投入了大量研发力量,也在大量招收相关的专业人才。打造的电商推荐系统项目,就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托,并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的,其中包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有:基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐,以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。整个项目具有很强的实操性和综合性,对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合,通过学习,同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用,可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员,提供更好的学习平台。适合人群:1.有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员2.有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员3.有电商领域开发经验,希望拓展电商业务场景、丰富经验的开发人员4.有较好的数学基础,希望学br习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
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701人学习 20课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取赵强老师答疑 本系列课程,完全免费,旨在帮助更多的学员了解大数据,包括:基本思想、Hadoop和Spark的基础知识,为进一步学习大数据奠定基础。
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197人学习 804课时
通过此案例可以学习大数据整体开发流程,课程是围绕一个大数据整理流程而做的教学课程,让大家明白大数据不同技术的相互协调,从收集数据,过滤数据,数据分析,数据展示,调度的使用而开发的课程,而且怎么从hadoop,hive应用快速的过度到spark上面而做的整套流程。学完此课程可以企业流程做一个整体的认识。 配套资料-答疑专属答疑群 购买课程后加入qq群 951117762 (备注订单号后四位)
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675人学习 188课时
Spark大数据实时分析系统课程旨在帮助同学们收获一份有含金量、能写在简历上的项目经验,课程无死角讲解项目每个环节。课程内容涉及项目业务介绍、技术选型与架构设计、项目的架构演进、手机端到服务端数据流程、日志采集设计与要求、日志采集拓扑结构、线上和本地集群资源规划、项目全流程开发、项目总结、项目面试21问。项目内容比较丰满,零基础的同学可以从基础学到项目,有基础的同学可以直接选择项目学习。
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418人学习 832课时
随着大数据技术的不断发展壮大, Hive不再是大数据技术生态圈中一个普通的工具,而是在大数据分析和大数据仓库中占据着几乎不可替代的重要作用,大数据分析中Hive和Hbase、Hive和Spark SQL、Hive和Impala的结合使用愈加紧密,大数据仓库中Hive在数据仓库建模模块的作用暂时无可替代。所以,深入学好Hive是入门大数据分析、大数据仓库最好的选择。
¥199.00
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1026人学习 1694课时
该课程采用时下后的编程语言Python讲解,囊括了当前火的大数据技术Spark/Hadoop/Hive知识,学习环境是基于Docker搭建的5个容器。通过这门课程不仅可以学到Spark/Hadoop/Hive大数据知识,还可以学到当下后的云计算技术Docker. 任务作业: 很多人都想入门机器学习和人工智能,挑战高薪!殊不知人工智能和机器学习的基础是数据及数学,特别是在大数据时代,90%以上的公司不单单是招聘算法工程师,到猎聘Boss直聘上查找算法岗位,查看其招聘条件往往都需要熟练使用大数据平台。这门课程涵盖Docker云计算容器技术,要求学员学完本门课程能够使用Docker容器部署4个容器的Spark集群并能用学到的Docker技术制作一个微服务镜像并对外提供服务;本课程全面讲解了Spark原理及接口,要求学员学完本课程能用网络爬虫爬取全国各地的房价数据,并用Spark编写mapreduce程序分析房价分布情况;本课程涉及分布式机器学习SparkML,要求学员学完本课程,能用SVR,LinearRegreesion,多层感知机算法,决策树回归算法等算法进行房价预测。 人人都想入门人工智能,殊不知人工智能的入门准则是基础的算法和数据处理的能力,学完本课程希望人人拿高薪! (注意: 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
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555人学习 294课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取赵强老师答疑 本系列课程将基于RedHat Linux 7.4版本、Hadoop 2.7.3、Spark 2 版本全面介绍大数据的整体内容,让学员深入理解并掌握运行机制和原理,从而进一步掌握大数据的相关内容。
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517人学习 40课时
随着大数据与人工智能技术的应用普及,海量多源异构数据急剧增加。传统大数据平台在面临多源异构数据处理时,面临数据采集处理能力不足、数据结构难以统一,数据运维困难等挑战,为企业探索数据价值带来了层层阻碍。那么,有没有办法解决上述问题呢?答案是肯定的,浪潮商用机器有限公司推出的基于POWER9架构的Hadoop+Spark的异构大数据平台,将能轻松应对多样化并发处理任务,实现异构资源灵活调配,为企业提供一个完美的异构大数据解决方案。本次公开课力邀浪潮商用机器的资深专家——刘长生先生,为您带来《异构大数据平台,让多源异构数据融合贯通!》主题分享,详细解读该异构大数据解决方案,诚邀您参加!
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    2018-11-05 10:44:42
    阅读量:187
    评论:0
  • 作为一名数据分析师,数据分析是一个基本能力,在各大学习社群和论坛,经常会遇到各种各样类似的问题和数据分析的教程贴。数据分析是一个很复杂的工作,很多人在谈如何挖掘数据,做用户画像,设计数据漏斗,如何负责用户生命周期管理,但发现很多人却卡在了数据分析的第一步,那就是如何做数据埋点。通过学习,我了解到一些关于数据埋点的知识,以APP为例。以下是我的思路分析:我们分3个部分来讲:一、什么是...
    2018-12-20 15:28:37
    阅读量:1210
    评论:0
  • 前言:想写一个应用好久了,独立开发大概是每个程序员的梦想。自从之前写了一个数据挖掘的小模型,一直想封装一下,故而上路,所以此系列算不上教程,只是记录分享这个过程的坑点和经验,力求有头有尾,网上抄来抄去的教程真的看的头疼,己所不欲勿施于人,在封装完毕之后我会将完整的代码贴出来与大家分享。教程合集地址:https://blog.csdn.net/infent/column/info/30927...
    2018-12-04 21:10:12
    阅读量:375
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  • 系列一:基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统(视频+源码+课件)课时 1 : 课程介绍课时 2 : 项目价值说明课时 3 : 项目架构讲解课时 4 : 数据来源说明课时 5 : 静态信息和动态信息说明课时 6 : 用户画像之还原真实场景表结构定义讲解课时 7 : 用户画像之flink画像分析模块项目构建课时 8 : 用户画像之hadoop环境搭建课时 9 : 用户画...
    2019-04-19 10:36:30
    阅读量:310
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  • 导读:用户画像将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上,从而避免产品设计人员草率地代表用户。产品设计人员经常不自觉的把自己当作用户代表,根据自己的需求设计产品,导致无法抓住实际用户的需求。往往对产品做了很多功能的升级,用户却觉得体验变差了。在大数据领域,用户画像的作用远不止于此。用户的行为数据无法直接用于数据分析和模型训练,我们也无法从用户的行为日志中直接获取有用的信息。而将用户的行为数据标...
    2019-05-26 22:21:03
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  • 在移动互联网时代,精细化运营成为企业重要的竞争力,此时,“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指,在大数据时代,我们通过对海量数字信息进行清洗、聚类、分析,从而将数据抽象成标签,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。在下文中,我们将以个推用户画像产品为例,为你详解“用户画像”的技术特点和使用价值。个推用户画像产品依托个推多年积累的海量数据及强大的数据分析能力,可为APP开发...
    2019-03-05 11:05:44
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  • 用户画像, 是企业用来了解用户的一种数据技术手段,是数据运营的一种典型应用。该用户画像教程会告诉大家如何利用用户画像数据进行用户画像分析,从不同行业来看,每个行业的客户画像指标都不相同,用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。本次课程将从金融的业务出发,分享团队用户画像的实践经验。...
    2020-02-11 04:51:14
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  • 用户画像, 是企业用来了解用户的一种数据技术手段,是数据运营的一种典型应用。该用户画像教程会告诉大家如何利用用户画像数据进行用户画像分析,从不同行业来看,每个行业的客户画像指标都不相同,用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。本次课程将从金融的业务出发,分享团队用户画像的实践经验。...
    2018-06-14 19:43:46
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  • Flask是Django之外用Python实现的另一优秀Web框架。相对于功能全面的Django,Flask以自由、灵活著称。在开发一些小应用的时候使用Flask就非常合适。本文将使用Flask开发一个微博用户画像的生成器。开发步骤如下:抓取微博用户数据;分析数据,生成用户画像;网站实现,美化界面。一、微博抓取我这里使用移动端的微博(m.weibo.cn),以为例。本教程使用chr...
    2019-02-06 23:31:50
    阅读量:1456
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