Advertisement

真实企业的大数据电商项目视频

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本视频深入剖析一家真实企业的成功大数据电商项目案例，展示如何运用数据分析优化运营策略、提升客户体验及增强市场竞争力。 基于大数据生态圈对电商交易数据进行在线和离线分析，并提供相关的视频教程及百度云分享服务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 真实企业的大数据电商项目视频
    优质
    本视频深入剖析一家真实企业的成功大数据电商项目案例，展示如何运用数据分析优化运营策略、提升客户体验及增强市场竞争力。 基于大数据生态圈对电商交易数据进行在线和离线分析，并提供相关的视频教程及百度云分享服务。
     
  • 企业级电商离线数仓项目（2022）
    优质
    本项目为企业级电商平台构建高效、稳定的离线数据仓库系统，在2022年成功实现了海量数据处理与分析能力的提升，助力业务决策。 本段落分享了一家PB级企业电商离线数仓项目的实战经验。随着数据量的急剧增长，如何有序、有结构地分类组织和存储数据，并有效利用其潜在价值，成为企业面临的重要挑战。本项目旨在通过构建离线数仓来实现数据清洗、整合、存储及分析，为企业提供决策支持并推动业务发展。文章主要介绍了项目的背景与目标以及具体的实施步骤和技术方案。
     
  • 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（含课件与安装包，不含视频）（Hadoop+Spark）
    优质
    本课程聚焦于运用大数据技术分析电视收视率的实际操作，涵盖Hadoop和Spark框架的应用。学员将获得全套课件及所需安装包，深入理解并掌握数据收集、处理以及预测模型的构建方法。适合具备基础编程知识的数据分析师或相关从业者。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（Hadoop+Spark）
     
  • 企业级大数据电视收视率实战教程
    优质
    本教程深入浅出地讲解了利用企业级大数据技术分析电视收视率的方法与实践，涵盖数据采集、处理及可视化全过程。适合数据分析人员和相关从业者学习参考。 通过此案例可以学习大数据的整体开发流程。课程围绕一个完整的大数据处理流程进行教学，帮助大家理解不同技术之间的协调配合，包括数据收集、过滤、分析、展示以及调度等环节的使用方法，并且介绍如何从Hadoop和Hive快速过渡到Spark的应用整套流程。完成此课程后，可以对企业中的大数据流程有一个全面的认识。
     
  • 电商数仓项目与大数据
    优质
    本项目聚焦于构建高效能电商数据仓库及运用大数据技术优化业务流程，通过深度分析用户行为和市场趋势，助力企业精准营销决策。 ### 课程简介 随着技术的迅速发展，各互联网公司积累了大量原始数据和业务数据。因此，数据仓库技术已成为各大公司的重点发展方向之一。数据仓库是一种面向分析的集成化环境，旨在为企业的决策制定过程提供全面的数据支持。通过对数据仓库中数据分析的结果，企业可以优化业务流程、控制成本以及提升产品质量。 ### 课程内容 本次精心设计的大规模数仓项目课程涵盖了从架构搭建到实际需求实现等多个环节的内容介绍。我们详细介绍了两种广泛使用的框架：Apache原生框架和CDH版本框架，并深入讲解了各自的技术细节及应用场景。 在Apache原生框架部分，我们将涉及多个技术组件的使用方法，如Flume、Kafka、Sqoop、MySQL、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto以及Druid。而在CDH（Cloudera Distribution）版本中，则会涵盖CM (Cloudera Manager) 的安装与部署流程，并详细介绍 Hadoop, Zookeeper, Hive, Flume, Kafka, Oozie, Impala, Hue 以及 Kudu 和 Spark 在该平台上的配置及使用。 通过本课程的学习，你不仅能掌握不同框架间的区别和联系，还能够全面了解大数据生态系统中的前沿技术。此外，在整个学习过程中我们还会系统地讲解大数据生态体系，并结合实际企业数仓项目进行实战演练。
     
  • 全新大数据企业电商数据仓库实战教程
    优质
    本教程全面解析大数据在企业电商领域的应用，深入浅出地讲解数据仓库构建与优化策略，助力电商数据分析和决策。 本教程由授权出品。 一、课程简介 数据仓库（Data Warehouse，简称DW或DWH）是一种面向分析的集成化数据环境，为企业决策制定过程提供系统化的数据支持，是国内外各大公司重点投入的战略级技术领域。 二、课程内容 《大数据电商数仓项目实战》视频教程涵盖从项目架构搭建到即席查询实现的全过程。本教程针对国内广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架分别进行了详细介绍。在介绍Apache原生框架时，涉及的技术包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto以及Druid等；对于CDH版本框架的讲解，则涵盖CM安装部署及配置，如Hadoop, Zookeeper, Hive, Flume, Kafka, Oozie, Impala, HUE和Kudu等。通过对比不同版本框架的区别与联系，全面掌握大数据生态系统前沿技术。 本教程还系统性地介绍了大数据生态体系，并深入探讨了实际企业数仓项目中可能遇到的技术点。同时穿插讲解大量数据仓库基础理论知识，在确保学员获得实战经验的同时也能加深对相关概念的理解。
     
  • 企业级大数据项目中的数据仓库.docx
    优质
    本文档深入探讨了在企业级大数据项目中构建和应用数据仓库的关键策略和技术，涵盖了数据集成、存储优化及分析方法等内容。 当前所有应用大数据的公司都需要构建企业数据仓库来支持数据分析，并为企业的决策、产品优化及运营提供稳定可靠的数据支撑。因此，在公司的E（抽取）、T（转化）和L（加载）流程中，数据仓库建设占据着至关重要的位置。 本项目将数仓划分为三层：ODS层（贴源层）、DW层（数仓层）以及APP层（应用层）。其中，DW层包含事实层、维度层及宽表层。为了实现以空间换取时间的目标，在事实表和维度表关联的基础上形成宽表层级结构。
     
  • 电商行业的实时数据仓库项目1
    优质
    本项目致力于构建一个高效的实时数据仓库系统，旨在为电商行业提供即时、准确的数据分析支持，助力企业决策优化。 1.1 项目背景 1.2 实时数仓转型故事： 1.2.1 离线数仓： 1.2.2 离线数仓分层架构图： 1.2.3 实时计算架构： 1.2.4 流量
     
  • Java项目 真实企业需求
    优质
    本Java项目基于真实企业需求设计，旨在为学生和开发者提供一个实践平台，涵盖企业级应用开发的核心技术与最佳实践。 在软件开发过程中，编写《软件需求说明书》（SRS）是至关重要的步骤之一。这份文档旨在为开发者、项目经理与客户之间提供一个明确的沟通渠道，并确保所有参与者对项目的需求有共同的理解。 编写《软件需求说明书》的主要目的是为了建立一份详尽且完整的文件，让团队成员和客户能够基于此进行有效的交流并达成共识。该文档涵盖了产品的各个方面，包括功能、性能表现、界面设计、数据处理以及安全性等要求的详细说明。此外，《软件需求说明书》还应遵循相关标准和技术规范，并参考项目的需求分析报告、设计方案及测试方案等内容。 《软件需求说明书》通常包含以下几个部分： 1. **项目概述**：这部分提供了对整个项目的总体描述，包括目标设定、工作范围界定以及假设条件等关键信息。 2. **产品描述**：详细介绍待开发产品的特性与功能模块，涵盖用户界面设计、性能指标及数据管理等方面的规范要求。 3. **产品功能**：具体列出软件系统的所有核心功能及其接口定义，并对各项操作的执行效率做出规定。 4. **目标用户特征分析**：根据潜在用户的使用习惯和偏好来优化产品的用户体验与交互流程。 5. **一般性约束条件**：概述影响项目实施的技术限制、业务规则以及法律法规等外部因素。 总之，《软件需求说明书》作为开发阶段不可或缺的一部分，其编写质量直接影响到后续工作的顺利进行。通过遵循标准化的格式并结合实际项目的具体情况，可以有效提升文档的质量与实用性。
     
  • 企业级电商大数据推荐系统的实战应用
    优质
    本课程聚焦于企业级电商平台中的数据驱动推荐系统实践，深入解析如何通过分析海量用户行为数据优化产品推荐策略，提升用户体验与业务转化率。 本教程由官方授权出品，在如今大数据成为各大互联网公司工作重点的背景下，推荐系统是最佳的应用之一，并已为企业带来了显著的增长与收益。尤其是在电商领域，优秀的推荐系统能极大提升企业的销售额。国内外知名电商平台如亚马逊、淘宝、京东等都投入了大量资源进行研发并招聘相关专业人才。 本教程特别设计了一个基于中文版亚马逊数据集和某真实电商业务架构的定制化项目，涵盖离线与实时推荐体系，并结合协同过滤算法及内容基础推荐方法提供混合式推荐。具体实现模块包括统计性离线推荐、隐语义模型下的离线推荐、自定义模型支持的实时推荐以及基于内容和Item-CF的相似度匹配等。 此项目具有极强的实际操作性和综合性，有助于系统化梳理与整合现有的大数据及机器学习知识，并为有志于增加数据科学经验的专业人士提供深入了解电商企业中实际应用的机会。尤其适合那些希望在电商业务领域有所发展的求职者或开发人员。 目标受众： 1. 拥有一定Java、Scala基础的开发者，期望进一步深化对推荐系统及其相关技术的理解与实践能力。