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📚 课程介绍

本课程将带你深入理解并实践使用Spark、ES和ClickHouse构建DMP用户画像的全过程，从项目环境搭建到用户画像搭建，再到项目展示及版本升级解决方案。

📋 学习前提

1. Java基础（Java是Spark运行的主要语言） 2. Hadoop和Spark基础（了解Hadoop和Spark的基本概念和操作） 3. Elasticsearch基础（了解Elasticsearch的索引、查询和聚合等基本操作） 4. ClickHouse基础（了解ClickHouse的表结构、查询和性能优化等基本操作）

⭐ 推荐指数

⭐⭐⭐⭐☆ (4/5星)

📖 课程目录

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

1-2 DMP项目的意义和课程的侧重点

1-3 DMP项目架构及各个模块介绍

1-4 项目技术选型及各组件版本

1-5 本章重难点总结

第2章 项目环境搭建

2-1 本章重点及学习计划

2-2 基于docker一键部署大数据开发环境

2-3 环境搭建的常见问题及解决方案

2-4 数据准备：表结构和数据导入Hive数仓

2-5 数据准备：Hive数仓和Hbase同步标签数据

2-6 Springboot+JdbcTemplate+druid整合Hive（上）

2-7 Springboot+JdbcTemplate+druid整合Hive（下）

2-8 Springboot+Mybatis+phoenix整合Hbase

2-9 Springboot整合ClickHouse（上）

2-10 Springboot整合ClickHouse（下）

2-11 Spark+phoenix整合Hbase

2-12 【项目文档】本章重难点–环境部署步骤

2-13 【项目文档】本章重难点–表结构和数据导入步骤

2-14 【项目文档】Hive，ES，ClickHouse导入人群标签数据步骤

2-15 【项目文档】Hive、Hbase、ES、clickhouse表结构

2-16 使用说明.txt

第3章 DMP和用户画像

3-1 本章重点及学习计划

3-2 用户画像是如何生成的

3-3 用户画像的标签维度

3-4 如何构建高质量的用户画像

3-5 用户画像和特征工程

3-6 DMP用户画像的正确使用场景

3-7 【知识点梳理】本章重难点总结

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

4-2 特征工程流程

4-3 数值型数据的特征提取

4-4 文本型数据的特征提取

4-5 使用Spark实现中文分词+TF-IDF

4-6 Spark基于TF-IDF+SVM实现电商商品评论情感提取（上）

4-7 Spark基于TF-IDF+SVM实现电商商品评论情感提取（下）

4-8 类别型和时间型数据的特征提取

4-9 构建新特征之特征交叉

4-10 基于FM的特征交叉

4-11 Spark实现基于FM的特征交叉

4-12 特征筛选之GBDT和xgboost

4-13 Spark实现基于Xgboost的特征筛选（上）

4-14 Spark实现基于Xgboost的特征筛选（下）

4-15 特征监控方案设计

4-16 【知识点梳理】本章重难点总结

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

5-2 电商行业的标签体系以及reachCTR曲线

5-3 用户行为标签的ES存储

5-4 基于TF-IDF的标签权重算法（上）

5-5 基于TF-IDF的标签权重算法（中）

5-6 基于TF-IDF的标签权重算法（下）

5-7 时间衰减因子和用户偏好标签的计算（上）

5-8 时间衰减因子和用户偏好标签的计算（下）

5-9 ES构建Hbase二级索引对标签进行组合查询

5-10 商品标签与用户画像标签的匹配度

5-11 【知识点梳理】本章重难点总结

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

6-2 朴素贝叶斯分类算法

6-3 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（上）

6-4 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（中）

6-5 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（下）

6-6 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（上）

6-7 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（下）

6-8 使用Spark-ml实现基于Kmeans的用户消费分群

6-9 通过订单数据挖掘用户的行为属性及Spark代码（上）

6-10 通过订单数据挖掘用户的行为属性及Spark代码（下）

6-11 DMP的用户分群

6-12 【知识点梳理】本章重难点总结

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

7-2 DMP的标签管理

7-3 DMP生成人群包数据

7-4 人群组合和人群去重

7-5 lookalike的主要算法

7-6 ClickHouse和ES在人群圈选上的对比

7-7 ClickHouse集成Bitmap

7-8 基于宽表的ClickHouse人群圈选

7-9 将Hive数据导入到ClickHouse

7-10 将Hive数据转换为ClickHouse的Bitmap

7-11 基于Bitmap的ClickHouse人群圈选

7-12 本章知识点梳理

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）

8-2 项目完整演示（下）

8-3 版本升级解决方案

8-4 课程总结

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