企业级大数据项目中的用户画像实战技巧

简介：
本书深入探讨了在企业级大数据项目中构建和应用用户画像的实际操作方法与技巧，旨在帮助企业更好地理解和服务于目标客户群体。 本课程包含上百节课的详细讲解，内容涉及大数据企业级项目用户画像实战从零开始的设计与开发教学。具体内容包括： - 第一章：介绍用户画像概念，并构建相关项目及环境。 - 第二章：涵盖数据ETL迁移、标签模型Oozie调度以及标签存储和计算等技术细节。 - 第三章：专注于标签模型的开发，规则匹配引擎的应用。 - 第四章：深入讲解SparkSQL开发，外部数据源配置，Hbase应用及相关统计分析方法。 - 第五章：介绍如何使用Hbase进行条件过滤、动态加载以及推荐系统入门（包括协同过滤算法CF和ALS实现）等技术要点。 - 第六章：快速了解机器学习的基础知识及其在实际项目中的应用。 - 第七章：数据挖掘标签开发，涵盖Kmeans算法的应用实例。 - 第八章：讲解如何进行模型调优、RFE及PSM标签的开发工作。 - 第九章：详细介绍USG标签的设计与实现方法。 - 第十章：涉及多数据源配置、用户商品推荐系统构建以及利用ES技术对标签索引化等内容，并总结整个项目的关键点。