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大数据项目课程:项目实践——大数据电商用户画像(相关资源)。

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简介:
大数据项目课程:项目实战——大数据电商用户画像-附件资源

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客服
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  • 战分析-附带
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    本课程专注于电商行业的大数据应用,通过实战案例教授如何构建和使用用户画像进行精准营销。包含丰富教学资料与实践工具。 大数据项目课:项目实战——基于大数据的电商用户画像分析。本次课程将通过实际操作来深入理解如何利用大数据技术构建和优化电商平台的用户画像模型。学生将在指导下完成一系列任务,并掌握相关工具和技术的应用方法,以提升数据分析能力和商业洞察力。
  • Flink
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    《Flink大数据项目实践》是一本专注于Apache Flink的实际应用书籍,通过丰富的案例讲解如何利用流处理和批处理技术解决大数据分析问题。 本课程以某电商公司的运营实时分析系统(2B)为实例进行全面、深入的讲解。通过学习该课程,学员不仅能获得Flink企业级真实项目的实践经验,还能深入了解Flink的核心理论知识,并掌握在生产环境中安装、部署及监控Flink系统的宝贵经验,从而全面而深入地掌握Flink技术。
  • 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。
  • 企业级中的战技巧
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    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。
  • 开发.pdf
    优质
    《大数据项目开发实践教程》是一本专注于指导读者掌握大数据项目开发的技术书籍。书中通过丰富的案例解析和实战操作,帮助读者深入理解Hadoop、Spark等核心技术框架,并应用于实际工作场景中,助力快速成长为专业的大数据开发者。 大数据项目开发实训 **实训要求** 使用Python编写爬虫程序从招聘网站上抓取数据,并将这些数据存储到MongoDB数据库中;对存入的数据进行清洗后进行数据分析,利用Flume采集日志并将其传输至HDFS中,再通过Hive进行分析。最后将Hive的分析结果用Sqoop技术导入MySQL数据库展示出来,并完成最终的结果可视化。 **爬虫搭建** 本次选取的目标网站是前程无忧网(51job.com),采用Scrapy框架来构建爬虫程序。以下为代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from wuyou.items import WuyouItem # 引入自定义的item类 import re import urllib.parse class WuyouSpider(scrapy.Spider): name = wuyou # 定义爬虫名称为“Wuyou” allowed_domains = [51job.com] # 允许访问前程无忧网站域名 start_urls = [ https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,9,99,%2Bweb%2B,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=99&workyear=99&cotype=99°reefrom= 99 &jobterm= 99 &companysize= 99 &providesalary= 0 &lonlat =0%2C0&radius=-1&ord_field =0 &confirmdate = 30 &fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=, ] def parse(self, response): items = [] # 爬取字段:职位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求 # 工作内容(岗位职责)、任职要求(技能要求) for job in response.xpath(//div[@class=dw_table]//div[contains(@class, el) and contains(@class,tBody)]): item = WuyouItem() position_name = job.xpath(.//a/@title).extract_first() # 职位名称 salary_level = job.xpath(./span[1]/text()).get() # 薪资水平 company_info = job.xpath(.//span[contains(@class,t2)]/a/text()).get() if not company_info: item[company_name] = item[location] = else: item[company_name],item[location] = re.split(r \| , company_info, maxsplit=1) experience_requirement = job.xpath(./span[2]/text()).get() # 工作经验 education_level = job.xpath(.//div[contains(@class,t3)]/text()).extract_first().strip() position_description = .join(job.xpath(.//div[@class=job_msg]/p/text()).extract()) # 职位描述 skill_requirements = .join(job.css(span[class*=sp4]::text).getall()).replace(\xa0, ).strip() # 技能要求 item[position_name] = position_name, item[salary_level] = salary_level, item[company_name],item[location] = company_info.split( | ) if company_info else (,), item[experience_requirement] = experience_requirement item[education_level] = education_level item[position_description] = position_description item[skill_requirements] = skill_requirements items.append(item) return items ``` 注意:以上代码仅供参考,实际使用时需要根据网站的具体结构和需求进行调整。
  • 与讲解PPT
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    本PPT深入浅出地介绍和剖析了大数据项目的实施过程和技术要点,涵盖数据采集、存储、分析及应用等环节,旨在帮助观众理解并掌握大数据的实际操作技能。 大数据项目实战与大数据讲解PPT 这段文字描述了关于大数据项目的实际操作经验和相关的大数据知识介绍的演示文稿内容。
  • 中的仓(一:行为采集).docx
    优质
    本文档探讨了在大型电商平台中构建数据仓库的方法与实践,重点介绍了如何有效采集和管理用户行为数据,为后续的数据分析和业务决策提供坚实基础。 在大数据项目中,电商数仓是关键组成部分之一,用于存储、管理和分析海量的电子商务交易数据。本项目主要关注用户行为数据采集,这是构建高效智能数据分析平台的基础。 我们需要理解数据仓库的基本概念:它是一种专门设计来支持决策制定的数据存储系统,整合了来自多个源的大规模数据,并提供了快速访问和深度分析的能力。在电商环境中,数仓通常包括订单信息、用户行为记录、库存详情、商品描述以及营销活动等多维度的数据内容。 项目需求分析阶段应明确以下几点: 1. 数据类型:涵盖用户互动(如浏览、点击购买)、交易细节及个人资料等。 2. 分析目标:例如构建用户画像,探究购物习惯,推荐热销产品和预测销售趋势。 3. 性能要求:能够处理大量实时或接近于实时的数据流,并支持快速查询与报告生成功能。 4. 安全性与合规性:确保数据的安全存储及合法使用,符合隐私保护法规。 项目采用的技术栈包括: 1. Hadoop:用于分布式存储和计算,其中HDFS负责大数据的保存而YARN执行资源调度工作。 2. Zookeeper:提供集群管理和服务协调功能以保证系统稳定运行。 3. Flume:收集分布在不同服务器上的用户行为日志到中心节点。 4. Kafka:作为高吞吐量的消息队列缓冲和分发数据流。 5. Hive:基于Hadoop的数据仓库服务,支持SQL查询方便数据分析操作。 6. MySQL:关系型数据库用于存储结构化的元数据及配置信息等。 7. Sqoop:实现数据在Hadoop与传统数据库间迁移的工具。 8. Presto:分布式SQL引擎提供快速跨源查询能力。 9. Azkaban:工作流调度器协调整个处理流程执行顺序。 10. Druid:实时OLAP存储适用于用户行为分析,支持高速度查询。 系统设计中埋点技术用于捕捉应用内用户的各项操作记录。这些数据包含公共字段(如设备信息、标识符等)和业务特定的事件类型及参数。 服务器选型与集群资源规划需基于实际业务规模及其未来增长需求来配置硬件设施,并考虑扩展性以应对数据量增加以及系统的高可用性要求。 电商数仓项目的核心在于构建可高效处理并分析用户行为的大数据分析系统。通过合理设计和选用适宜技术,从海量信息中提炼出有价值的内容,为电子商务企业带来业务洞察力、优化运营策略及提升用户体验等多方面支持。
  • 料.rar
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    大数据项目资料包含了一系列关于数据分析、数据处理和大数据技术应用的相关文档与教程,适合对大数据领域感兴趣的初学者及专业人士参考学习。 完整的项目开发文档能够帮助理解真实的项目开发流程。
  • .zip
    优质
    《大数据慕课项目》是一套全面介绍大数据技术与应用的在线课程资源包,旨在帮助学习者掌握Hadoop、Spark等核心技术,并通过实际案例提升数据分析能力。 本项目通过Flume采集日志数据并传输到Kafka,然后利用Spark Streaming进行实时处理,并将清洗后的数据存储在HBase中。最后,使用SpringBoot和Echarts实现数据的实时可视化展示。