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本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握企业级用户画像的使用, 使用SparkSQL+Hbase+Oozie构建企业级用户画像。基于SparkMllib构建数据挖掘模型。
【黑马程序员】大数据项目用户画像实战11.78GB
day01_202009251.25GB
01_复习：Spark 框架综合回顾概述.mp417.5MB
02_企业级360°全方位用户画像：项目课程安排.wmv46.28MB03_企业级360°全方位用户画像：数仓、画像及推荐.wmv18.62MB04_企业级360°全方位用户画像：引入神策用户画像和初步认知.wmv86.77MB05_企业级360°全方位用户画像：用户画像应用场景.mp4112.2MB06_企业级360°全方位用户画像：标签存储（HBase和ES）.mp4174.41MB07_企业级360°全方位用户画像：用户标注（本体论）.wmv51.28MB08_企业级360°全方位用户画像：项目功能概述.wmv16.6MB09_企业级360°全方位用户画像：导入虚拟机.wmv49MB10_企业级360°全方位用户画像：项目工程导入和启动.wmv71.87MB11_企业级360°全方位用户画像：功能模块.wmv24.59MB12_企业级360°全方位用户画像：技术架构（离线）.wmv37.79MB13_企业级360°全方位用户画像：标签功能架构图.wmv35.08MB14_企业级360°全方位用户画像：标签梳理（分类）.wmv41.79MB15_标签系统WEB 平台：主分类标签（123级标签）.wmv37.81MB16_标签系统WEB 平台：业务标签(4级标签）.wmv51.75MB17_标签系统WEB 平台：新建属性标签.wmv23.07MB18_标签系统WEB 平台：其他功能说明.wmv20.82MB19_项目环境搭建：环境概述说明.wmv14.7MB20_项目环境搭建：框架回顾（一）.wmv32.57MB21_项目环境搭建：框架回顾（二）.wmv118.97MB22_项目工程搭建：创建Project和Module.wmv60.42MB23_用户画像业务数据导入：ETL总述.wmv24.63MB24_用户画像业务数据导入：数据调研和数据导入方案.wmv45.5MB25_用户画像业务数据导入：Hive创建业务表.wmv43.12MB26_用户画像业务数据导入：数据导入Hive表.mp419.46MBday02_202009271.11GB
01_上次课程内容回顾.mp459.54MB02_今日课程内容提纲.wmv21.04MB03_用户画像业务数据导入：数据导入方案.wmv26.74MB04_用户画像业务数据导入：SQOOP导入HBase表.wmv22.05MB05_用户画像业务数据导入：HBase ImportTvs导入logs数据.wmv52.56MB06_用户画像业务数据导入：数据导入方式Put和BulkLoad.wmv15.55MB07_用户画像业务数据导入：HBase ImportTvs中BulkLoad.wmv53.09MB08_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（原理）.wmv44.71MB09_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（MR）.wmv85.24MB10_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（Spark）.wmv79.7MB11_用户画像标签数据存储.wmv28.22MB12_Oozie调度Spark2：回顾Oozie及工作流组成.wmv38.48MB13_Oozie调度Spark2：使用Hue创建工作流和调度器调度Spark2.wmv50.15MB14_Oozie Java Client API使用说明.wmv58.56MB15_Oozie Java Client API运行Workflow.wmv56.81MB16_Oozie Java Client API运行Coordinator.wmv57.32MB17_标签存储与计算：标签管理.wmv15.71MB18_标签存储与计算：标签存储设计.wmv21.23MB19_标签存储与计算：标签计算引擎.wmv7.88MB20_用户画像模块：模块划分及概述.wmv33.35MB21_用户画像模块：标签调度（导入）.wmv33.4MB22_用户画像模块：标签调度（测试及安装Install）.wmv55.27MB23_用户画像模块：标签管理平台（导入及测试）.wmv38.09MB24_用户画像模块：标签模型测试（新建标签和调度运行）.wmv39MB25_用户画像模块：标签模型计算（概述及流程.wmv28.17MB26_用户画像模块：标签模型计算（Module创建及设置）.wmv30.76MB27_标签开发流程：提交流程（标签规则）.wmv14.8MB28_标签开发流程：执行流程（4步骤）.wmv14.47MB29_Spark 交互HBase：读写表数据.mp456.56MBday03_202009281.2GB
01_额外：项目学习建议.mp418.83MB02_上次课程内容回顾：业务数据迁移ETL.wmv31.67MB03_上次课程内容回顾：标签模型应用调度.wmv29.52MB04_上课课程内容回顾：项目模块及标签模型流程.wmv38.52MB05_今日课程内容提纲.wmv33.39MB06_标签模型开发【用户性别标签】：整体概述说明.wmv10.63MB07_标签模型开发【用户性别标签】：新建标签（4级和5级）.wmv47.93MB08_标签模型开发【用户性别标签】：编写模型主类（SparkSession构建）.wmv12.68MB09_工具类HBaseTools：方法声明定义.wmv27.9MB10_工具类HBaseTools：read加载数据(一）.wmv52.96MB11_工具类HBaseTools：read加载数据(二）.wmv25.35MB12_工具类HBaseTools：read加载数据(三）.wmv37.71MB13_工具类HBaseTools：write保存数据（一）.wmv32.35MB14_工具类HBaseTools：write保存数据（二）.wmv19.66MB15_标签模型开发【用户性别标签】：标签数据读取.wmv40.51MB16_标签模型开发【用户性别标签】：业务标签规则.wmv29.81MB17_标签模型开发【用户性别标签】：HBase数据源Meta和读取业务数据.wmv36.74MB18_标签模型开发【用户性别标签】：构建标签.wmv41.97MB19_标签模型开发【用户性别标签】：保存画像标签数据.wmv17.8MB20_标签模型开发【用户性别标签】：回顾标签模型开发步骤.wmv30.17MB21_标签模型开发【规则匹配类型标签开发概述】.wmv18.1MB22_标签模型开发【用户职业标签】：确立标签.wmv14.65MB23_标签模型开发【用户职业标签】：新建标签.wmv19.95MB24_标签模型开发【用户职业标签】：构建SparkSession（集成Hive）.wmv21.28MB25_标签模型开发【用户职业标签】：采用UDF函数打标签.wmv77.83MB26_标签模型开发【用户职业标签】：计算标签方式.wmv22.23MB27_标签模型开发【用户职业标签】：规则匹配类型标签工具类.wmv22.01MB28_标签模型开发【标签模板】：标签模型代码重构概述.wmv34.16MB29_标签模型开发【标签模板】：模板方法模式（Template）.wmv8.41MB30_标签模型开发【标签模板】：标签基类BasicModel结构.wmv18.91MB31_标签模型开发【标签模板】：标签基类BasicModel具体代码.wmv31.4MB32_标签模型开发【政治面貌标签】：需求分析及新建标签.wmv23.44MB33_标签模型开发【政治面貌标签】：编码实现和测试.wmv64.26MB34_标签模型开发【标签模板】：属性配置文件及解析.wmv52.39MB35_标签模型开发【标签模板】：创建SparkSession实例思路.wmv40.41MB36_标签模型开发【标签模板】：Typesafe获取某属性文件值.wmv24.13MB37_标签模型开发【标签模板】：工具类SparkUitls.wmv57.22MB38_标签模型开发【标签模板】：重构标签基类AbstractModel.wmv24.11MB39_标签模型开发【标签模板】：测试类（职业标签）.mp441.87MBday04_202009291.24GB
01_上次课程内容回顾：标签模型开发四步骤.mp428.39MB02上次课程内容回顾：HBaseTools工具类.wmv34.93MB03_次课程内容回顾：规则匹配类型标签业务实现.wmv26.6MB04_上次课程内容回顾：标签模型基类.wmv40.34MB05_标签模型开发【用户国籍标签】：新建标签.wmv38.99MB06_标签模型开发【用户国籍标签】：模型开发测试.wmv32.82MB07_标签开发：【总述】标签模型开发相关数据.wmv13.83MB08_今日课程内容提纲.wmv23.87MB09_自定义外部数据源HBase：引入ExternalDataSource.wmv44.2MB10_自定义外部数据源HBase：External DataSource概述.wmv18.85MB11_自定义外部数据源HBase：BaseRelation接口.wmv24.63MB12_自定义外部数据源HBase：RelationProvider接口.wmv19.67MB13_自定义外部数据源HBase：定义类HBaseRelation和DefaultSource.wmv32.26MB14_自定义外部数据源HBase：实现加载load数据（一）.wmv36.73MB15_自定义外部数据源HBase：实现加载load数据（二）.wmv50.41MB16_自定义外部数据源HBase：实现保存save数据.wmv37.36MB17_自定义外部数据源HBase：注册数据源.wmv39.32MB18_自定义外部数据源HBase：修改标签基类AbstractModel.wmv38.53MB19_自定义外部数据源HBase：Spark与HBase交互三种方式封装.wmv28.15MB20_标签开发：统计型标签概述.wmv42.51MB21_标签模型开发【用户年龄段标签】：需求分析及新建标签.wmv47.21MB22_标签模型开发【用户年龄段标签】：标签实现思路分析.wmv49.03MB23_标签模型开发【用户年龄段标签】：计算标签（一）.wmv26.37MB24_标签模型开发【用户年龄段标签】：计算标签（二）.wmv57.72MB25_标签模型开发【消费周期标签】：需求分析.wmv22.32MB26_标签模型开发【消费周期标签】：新建标签.wmv45.04MB27_标签模型开发：导入业务订单数据.wmv54.73MB28_标签模型开发【消费周期标签】：提取属性标签规则.wmv17.54MB29_标签模型开发【消费周期标签】：标签实现思路分析和日期函数使用.wmv49.18MB30_标签模型开发【消费周期标签】：计算标签.wmv80.57MB31_标签模型开发【支付方式标签】：业务字段调研.wmv29.63MB32_标签模型开发【支付方式标签】：新建标签.wmv41.82MB33_标签模型开发【支付方式标签】：开窗函数使用（SQL和DSL）.wmv57.61MB34_标签模型开发【支付方式标签】：计算标签及测试.mp438.09MBday05_202010071.25GB
01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase.mp465.04MB02_回顾用户画像：标签系统及模型开发步骤.wmv32.29MB03_回顾用户画像：标签模型开发业务逻辑流程.wmv32.34MB04_回顾用户画像：规则匹配类型标签和统计类型标签核心思路.wmv48.51MB05_回顾用户画像：职业标签模型快速开发.wmv56.9MB06_标签模型开发【订单数据相关】：其他标签（订单金额）.wmv22.45MB07_标签模型开发【订单数据相关】：其他标签（订单状态）.wmv9.01MB08_今日课程内容提纲.wmv56.59MB09_自定义外部数据源HBase：过滤条件需求引入.wmv20.72MB10_自定义外部数据源HBase：HBase Filter使用.wmv39.8MB11_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【思路分析】及【业务代码】.wmv48.5MB12_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【Condition类封装】.wmv56.27MB13_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【测试功能】.wmv73.88MB14_自定义外部数据源HBase：业务标签规则rule传递WhereCondition思路.wmv27.13MB15_自定义外部数据源HBase：日期时间工具类DateUtils.wmv43.15MB16_自定义外部数据源HBase：解析WhereCondition动态生成日期范围.wmv32.1MB17_自定义外部数据源HBase：传递WhereCondition测试功能（一）.wmv38.51MB18_自定义外部数据源HBase：传递WhereCondition测试功能（二）.wmv52.92MB19_自定义外部数据源HBase：优化标签模型基类.wmv52.03MB20_推荐系统入门：推荐引入和协同过滤算法初识.wmv97.37MB21_推荐系统入门：推荐算法分类.wmv91.61MB22_推荐系统入门：协同过滤算法核心.wmv29.3MB23_推荐系统入门：ALS算法思想.wmv43.65MB24_推荐系统入门：矩阵因子模型预测和推荐.wmv25.47MB25_推荐系统入门：创建Maven Module.wmv43.39MB26_推荐系统入门：基于RDD 算法API讲解.wmv39.13MB27_推荐系统入门：构建电影推荐模型（一）.wmv66.27MB28_推荐系统入门：构建电影推荐模型（二）.mp434.37MBday06_202010091018.76MB
01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase（加强版）.mp451.28MB02_上次课程内容回顾：推荐算法ALS.wmv90.17MB03_今日课程内容提纲.wmv16.16MB04_机器学习入门：AI发展浪潮和机器学习核心三要素.wmv74.17MB05_机器学习入门：ML定义及数据特征features.wmv73.18MB06_机器学习入门：ML算法分类.wmv66.09MB07_机器学习入门：机器学习算法库SK-Learn和SparkMLlib.wmv45.81MB08_机器学习入门：相关术语概念.wmv32.54MB09_机器学习入门：鸢尾花数据【特征提取】.wmv78.56MB10_机器学习入门：鸢尾花数据【类别标签label索引化】.wmv53.82MB11_机器学习入门：鸢尾花数据【特征features标准化】.wmv38.4MB12_机器学习入门：鸢尾花数据构建逻辑回归分类模型.wmv88.74MB13_机器学习入门：线性回归算法概述.wmv44.61MB14_机器学习入门：线性回归算法实现之最小二乘法.wmv39.53MB15_机器学习入门：线性回归算法实现之梯度下降法.wmv27.74MB16_机器学习入门：波士顿房价预测模型（一）.wmv95.55MB17_机器学习入门：波士顿房价预测模型（二）.wmv67.22MB18_机器学习入门：逻辑回归分类算法概述（Sigmoid）函数.mp435.22MBday07_202010111.16GB
01_上次课程内容回顾：机器学习基础（概念）.mp444.9MB02_上次课程内容回顾：线性回归和逻辑回归.wmv59.53MB03_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：案例背景及数据调研.wmv68.96MB04_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：加载数据（CSV格式）.wmv17.32MB05_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：特征工程.wmv32.19MB06_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：LR分类模型及预测评估.wmv36MB07_今日课程内容提纲.wmv16.98MB08_客户价值模型RFM：RFM概念..wmv30.7MB09__客户价值模型RFM：RFM模型应用.wmv31.05MB10_客户价值模型RFM：标签管理平台新建标签.wmv32.39MB11_客户价值模型RFM：标签模型开发思路分析.wmv16.61MB12_客户价值模型RFM：依据订单数据计算RFM.wmv72.74MB13_客户价值模型RFM：依据规则进行RFM Score.wmv34.16MB14_客户价值模型RFM：牧师与村民模型.wmv41.64MB15_客户价值模型RFM：KMeans算法核心要点.wmv54.44MB16_客户价值模型RFM：KMeans聚类鸢尾花数据.wmv92.86MB17_客户价值模型RFM：聚类评估指标SSE.wmv13.16MB18_客户价值模型RFM：KMeans++算法.wmv19.54MB19_客户价值模型RFM：KMeansII算法.wmv21.5MB20_客户价值模型RFM：KMeans训练模型.wmv64.2MB21_客户价值模型RFM：计算标签（一）.wmv58.32MB22_客户价值模型RFM：计算标签（二）.wmv101.12MB23_客户价值模型RFM：类簇索引标签（工具类）.wmv41.11MB24_客户价值模型RFM：KMeans算法2个问题.wmv62.28MB25_客户价值模型RFM：KMeans算法肘部法则.wmv15.32MB26_客户价值模型RFM：KMeans算法轮廓系数.wmv37.1MB27_客户价值模型RFM：鸢尾花数据集演示肘部法确定K.mp471.2MBday08_202010121.2GB
01_上次课程内容回顾：聚类KMeans算法.mp443.21MB02_上次课程内容回顾：客户价值模型RFM.wmv55.8MB03_今日课程内容提纲.wmv18.75MB04_客户价值模型RFM：算法模型构建流程步骤.wmv45.33MB05_客户价值模型RFM：模型调优概述.wmv33.41MB06_客户价值模型RFM：模型调优【特征归一化】.wmv98.78MB07_客户价值模型RFM：模型调优【调整超参数】.wmv64.01MB08_客户价值模型RFM：保存加载模型（一）.wmv49.16MB09_客户价值模型RFM：保存加载模型（二）.wmv121.58MB10_客户价值模型RFM：总述开发算法模型流程.wmv21.23MB11_用户活跃度模型RFE：用户活跃度及用户生命周期.wmv35.2MB12_用户活跃度模型RFE：RFE模型概述及实践应用.wmv21.09MB13_用户活跃度模型RFE：新建标签及标签模型类.wmv30.16MB14_用户活跃度模型RFE：加载访问日志数据计算RFE和打分.wmv39.53MB15_用户活跃度模型RFE：组合特征和训练模型.wmv71.26MB16_用户活跃度模型RFE：标签计算.wmv38.28MB17_用户活跃度模型RFE：KMeans算法模型标签计算.wmv43.84MB18_ID-Mapping：标识符引入及认识标识符.wmv40.73MB19_ID-Mapping：统一用户识别（构建连通图）.wmv47.5MB20_价格敏感度模型PSM：PSM概念和功能.wmv28.54MB21_价格敏感度模型PSM：PSM计算方式.wmv36.42MB22_价格敏感度模型PSM：使用KMeans对单值特征聚类.wmv39.21MB23_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑.wmv26.44MB24_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑.wmv25.86MB25_价格敏感度模型PSM：计算PSM值代码实现.wmv74.28MB26_价格敏感度模型PSM：训练KMeans聚类模型和打标签.wmv60.16MB27_价格敏感度模型PSM：算法中距离度量方法.mp419.71MBday09_202010141.16GB
01_上次课程内容回顾：算法模型调优.mp431.02MB02_上次课程内容回顾：RFE和PSM标签.wmv35.98MB03_今日课程内容提纲.wmv61.01MB04_用户购物性别模型USG：USG模型概念理解.wmv27.64MB05_用户购物性别模型USG：USG模型构建过程（一）.wmv39.66MB06_用户购物性别模型USG：USG模型构建过程（二）.wmv57.33MB07_用户购物性别模型USG：决策树是什么.wmv26.99MB08_用户购物性别模型USG：决策树构造及优缺点.wmv51.85MB09_用户购物性别模型USG：决策树算法实现（ID3、C4.5和CART）.wmv88.14MB10_用户购物性别模型USG：决策树分类官方案例（一）.wmv45.55MB11_用户购物性别模型USG：决策树分类官方案例（二）.wmv64.93MB12_用户购物性别模型USG：新建标签.wmv41.66MB13_用户购物性别模型USG：涉及订单表和维度表分析.wmv33.89MB14_用户购物性别模型USG：加载订单表和维度表数据.wmv21.58MB15_用户购物性别模型USG：构建维度表数据为WHEN条件语句.wmv55.4MB16_用户购物性别模型USG：标注数据和打标签.wmv93.52MB17_用户购物性别模型USG：训练算法模型并预测（一）.wmv75.71MB18_用户购物性别模型USG：训练算法模型并预测（二）.wmv42.04MB19_用户购物性别模型USG：Pipeline管道模型.wmv40.12MB20_用户购物性别模型USG：Pipeline 官方案例.wmv43.11MB21_用户购物性别模型USG：训练Pipeline模型.wmv71.35MB22_用户购物性别模型USG：训练验证分割和交叉验证区别.wmv34.3MB23_用户购物性别模型USG：模型超参数设置ParamGrid.wmv11.72MB24_用户购物性别模型USG：TrainValidationSplit模型调优.wmv40.91MB25_用户购物性别模型USG：CrossValidator模型调优.mp451.3MBday10_202010151.22GB
01_上次课程内容回顾：USG模型和决策树算法.mp450.87MB02_上次课程内容回顾：管道Pipeline和模型调优.wmv59.7MB03_集成学习算法：Ensemble Algorithm概述.wmv37.69MB04_集成学习算法：Bagging算法和Boosting算法.wmv18.21MB05_集成学习算法：Bagging算法及随机森林RF.wmv64.58MB06_集成学习算法：Boosting 算法和梯度提升树GBT.wmv27.34MB07_今日课程内容提纲.wmv39.98MB08_业务数据多种数据源：多数据源概述.wmv24.51MB09_业务数据多种数据源：重构加载业务数据代码.wmv52.41MB10_业务数据多种数据源：加载MySQL表（MySQLMeta）.wmv103MB11_业务数据多种数据源：加载Hive表（HiveMeta）.wmv40.32MB12_业务数据多种数据源：加载HDFS文件（HDFSMeta）.wmv40.9MB13_用户购物偏好模型BP：Bp模型概述.wmv9.95MB14_用户购物偏好模型BP：推荐系统概述.wmv59.94MB15_用户购物偏好模型BP：推荐算法ALS.wmv31.1MB16_基于DataFrame API构建推荐模型：加载数据及数据转换、训练模型.wmv85.37MB17_基于DataFrame API构建推荐模型：模型推荐、评估和保存加载.wmv52.33MB18_用户购物偏好模型BP：如何获取用户对物品评分（思路分析）.wmv47.62MB19_用户购物偏好模型BP：新建标签（用户推荐商品）.wmv28.64MB20_用户购物偏好模型BP：标签模型实现思路步骤.wmv31.6MB21_用户购物偏好模型BP：提取用户对物品评分（点击物品次数）.wmv44.85MB22_用户购物偏好模型BP：构建ALS算法模型、评估和推荐.wmv118.32MB23_用户购物偏好模型BP：保存推荐商品至HBase表.wmv65.92MB24_总述全方位用户画像（一）.wmv61.49MB25_总述全方位用户画像（二）.mp448.93MB网站声明：
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