2022新Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像

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┃  ┣━第1章 DMP用户画像项目介绍
┃  ┃  ┣━1-1 关于这门课，你需要知道的_.mp4
┃  ┃  ┣━1-2 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绍_.mp4
┃  ┃  ┣━1-4 项目技术选型及各组件版本_.mp4
┃  ┃  ┣━1-5 【知识点梳理】本章重难点总结.jpg
┃  ┣━第2章 项目环境搭建
┃  ┃  ┣━2-1 本章重点及学习计划.mp4
┃  ┃  ┣━2-10 Springboot整合ClickHouse（下）.mp4
┃  ┃  ┣━2-11 Spark+phoenix整合Hbase.mp4
┃  ┃  ┣━2-12 【项目文档】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】Hive，ES，ClickHouse导入人群标签数据步骤.jpg
┃  ┃  ┣━2-15 【项目文档】Hive、Hbase、ES、clickhouse表结构.jpg
┃  ┃  ┣━2-2 基于docker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：表结构和数据导入Hive数仓.mp4
┃  ┃  ┣━2-5 数据准备：Hive数仓和Hbase同步标签数据.mp4
┃  ┃  ┣━2-6 Springboot+JdbcTemplate+druid整合Hive（上）.mp4
┃  ┃  ┣━2-7 Springboot+JdbcTemplate+druid整合Hive（下）.mp4
┃  ┃  ┣━2-8 Springboot+Mybatis+phoenix整合Hbase.mp4
┃  ┃  ┣━2-9 Springboot整合ClickHouse（上）.mp4┃  ┣━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
┃  ┣━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
┃  ┣━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
┃  ┃  ┣━4-11 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实现中文分词+TF-IDF.mp4
┃  ┃  ┣━4-6 Spark基于TF-IDF+SVM实现电商商品评论情感提取（上）.mp4
┃  ┃  ┣━4-7 Spark基于TF-IDF+SVM实现电商商品评论情感提取（下）.mp4
┃  ┃  ┣━4-8 类别型和时间型数据的特征提取.mp4
┃  ┃  ┣━4-9 构建新特征之特征交叉.mp4
┃  ┣━第5章 用户画像搭建之标签体系构建
┃  ┃  ┣━5-1 本章重点及学习计划_.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
┃  ┣━第6章 用户画像搭建之群体用户画像构建
┃  ┃  ┣━6-1 本章重点及学习计划.mp4
┃  ┃  ┣━6-10 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（下）.mp4
┃  ┃  ┣━6-11 DMP的用户分群.mp4
┃  ┃  ┣━6-12 【知识点梳理】本章重难点总结.jpg
┃  ┃  ┣━6-2 朴素贝叶斯分类算法.mp4
┃  ┃  ┣━6-3 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（上）.mp4
┃  ┃  ┣━6-4 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（中）.mp4
┃  ┃  ┣━6-5 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（下）.mp4
┃  ┃  ┣━6-6 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（上）.mp4
┃  ┃  ┣━6-7  基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（下）.mp4
┃  ┃  ┣━6-8 使用Spark-ml实现基于Kmeans的用户消费分群.mp4
┃  ┃  ┣━6-9 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（上）.mp4
┃  ┣━第7章 用户画像搭建之DMP人群管理
┃  ┃  ┣━7-1 本章重点及学习计划.mp4
┃  ┃  ┣━7-10 将Hive数据转换为ClickHouse的Bitmap.mp4
┃  ┃  ┣━7-11 基于Bitmap的ClickHouse人群圈选.mp4
┃  ┃  ┣━7-12 本章知识点梳理.jpg
┃  ┃  ┣━7-2 DMP的标签管理.mp4
┃  ┃  ┣━7-3 DMP生成人群包数据.mp4
┃  ┃  ┣━7-4 人群组合和人群去重.mp4
┃  ┃  ┣━7-5 lookalike的主要算法.mp4
┃  ┃  ┣━7-6 ClickHouse和ES在人群圈选上的对比.mp4
┃  ┃  ┣━7-7 ClickHouse集成Bitmap.mp4
┃  ┃  ┣━7-8 基于宽表的ClickHouse人群圈选.mp4
┃  ┃  ┣━7-9 将Hive数据导入到ClickHouse.mp4
┃  ┣━第8章 项目展示及版本升级解决方案
┃  ┃  ┣━8-1 项目完整演示（上）.mp4
┃  ┃  ┣━8-2 项目完整演示（下）.mp4
┃  ┃  ┣━8-3 版本升级解决方案.mp4
┃  ┃  ┣━8-4 课程总结.mp4
┃  ┣━资料
┃  ┃  ┣━资料.zip


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