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基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统

2020-12-28 20:40| 发布者: 岸岸| 查看: 3601| 评论: 0|原作者: 岸岸

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用户画像作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数据时代的基石。

用户画像,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础,能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等,Flink暂时支持的算法比较少,对于以上算法,本课程将手把手带大家用Flink实现,并且结合真实场景,学完即用。本套教程的Flink算法部分属于国内课程首创。

系统包含所有终端的数据(移动端、pc端、小程序端,快应用等等),支持亿级数据量的分析和查询,并且是实时和近实时的对用户进行画像计算。

课程所涵盖的知识点包括:Flink、Mongodb、HBase、Vue.js、Node.js、Kafka、Flume、SpringBoot、SpringCloud、HDFS、Highcharts等等

课程所用到的开发环境:
开发工具为:IDEA
开发版本为:
Flink1.7.0、
Hadoop2.6.0、
Hbase1.0.0、
SpringBoot版本2.0.2.RELEASE、
SpringCloud版本Finchley.RELEASE

课程亮点:
1.第四代计算引擎Flink1.7
2.SpringBoot版本2.0.2.RELEASE+SpringCloud版本Finchley.RELEASE  
3.算法处理包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等
4.统计所有终端的数据(移动端、pc端、小程序端,快应用等)
5.亿级海量数据用户画像
6.实时和近实时的对用户进行画像计算

对于大型电商系统来说,数据即石油,当今社会谁拥有了数据谁就拥有了财富,电商拥有海量的数据,获取极大的利益,挖掘更多有用的商业价值,因此在电商中用户画像系体必不可少。

用户画像系统能很好地帮助企业分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度。构建一个用户画像,包括数据源端数据收集、数据预处理、行为建模、构建用户画像。有些标签是可以直接获取到的,有些标签需要通过数据挖掘分析到!本套课程会带着你一步一步的实现用户画像案例,掌握了本套课程内容,可以让你感受到Flink的强大和大数据应用的广泛性。

本课程基于真实的大型电商系统场景下讲解的用户画像系统,本系统采用第四代计算引擎Flink,同时采用微服务架构Spring Boot+Spring Cloud 架构 ,前端采用Vue.js+Node.js架构,完全符合目前企业级的使用标准。

课程大纲:
第一章 用户画像项目讲解以及环境构建
1、课程介绍
2、项目价值说明
3、项目架构讲解
4、数据来源说明
5、静态信息和动态信息说明
6、用户画像之还原真实场景表结构定义讲解
7、用户画像之flink画像分析模块项目构建
8、用户画像之hadoop环境搭建
9、用户画像之hbase环境搭建
10、用户画像之mongo环境搭建

第二章 用户画像年代标签、运营商标签
11、用户画像之年代标签代码编写
12、用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写
13、用户画像之年代群体数量统计代码编写1
14、用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量
15、用户画像之手机运营商标签代码编写1
16、用户画像之手机运营商标签代码编写2
17、用户画像之邮件运营商标签代码编写1
18、用户画像之邮件运营商标签代码编写2
19、用户画像之还原真实消费信息表结构定义

第三章 用户画像败家指数标签
20、用户画像之败家指数计算规则定义
21、用户画像之败家指数代码编写1
22、用户画像之败家指数代码编写2
23、用户画像之败家指数代码编写3
24、用户画像之败家指数代码编写4
25、用户画像之败家指数代码编写5
26、用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写
27、用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写

第四章 用户画像行为日志以及实时收集服务
28、用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义
29、用户画像之构建实时数据收集服务之注册中心
30、用户画像之构建实时数据收集服务之注册中心补充
31、用户画像之构建实时数据收集服务之服务搭建
32、用户画像之构建实时数据收集服务
33、用户画像之kafka环境搭建
34、用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写1
35、用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写2

第五章 用户画像品牌偏好、终端偏好
36、用户画像之实时品牌偏好设计以及代码编写实现实时更新用户品牌偏好
37、用户画像之实时品牌偏好代码编写2
38、用户画像之实时品牌偏好代码编写3
39、用户画像之实时终端偏好代码编写1
40、用户画像之实时终端偏好代码编写2
41、用户画像之实时终端偏好代码编写3
42、用户画像之flume环境搭建

第六章 用户画像性别预测
43、用户画像之梯度下降法大白话讲解
44、用户画像之结合数据微分以及数学公式讲解梯度下降法
45、用户画像之Java实现逻辑回归算法
46、用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写1
47、用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2
48、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写1
49、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写2
50、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写3

第七章 用户画像用户分群
51、用户画像之kmeans原理讲解
52、用户画像之java实现kmeans代码编写
53、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写1
54、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写2
55、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写3
56、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写4
57、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写1
58、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写2
59、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写3
60、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写4
61、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写5

第八章 用户画像潮男潮女、消费水平
62、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写1
63、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写2
64、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写3
65、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写4
66、用户画像之消费水平标签代码编写1
67、用户画像之消费水平标签代码编写2
68、用户画像之消费水平标签代码编写3

第九章 用户画像vue前端以及接口服务
69、用户画像之vue.js+node.js构建前端项目讲解
70、用户画像之vue.js+highcharts构建图表代码编写
71、用户画像之vue.js+highcharts构建图表效果演示
72、用户画像之接口查询服务构建
73、用户画像之年代接口代码编写
74、用户画像之前端查询服务构建
75、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写
76、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写2
77、用户画像之vue.js整合前端查询接口代码编写
78、用户画像之vue.js整合前端查询接口之跨域问题解决
79、用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写
80、用户画像之数据接口重构代码编写00:12:36
81、用户画像之前端查询接口重用改造代码编写
82、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写1
83、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写2
84、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写3
85、用户画像之vue.js配置路由代码编写
86、用户画像之接口服务、前端查询服务以及前端展示服务联调以及效果演示

第十章 用户画像年、月、季度商品关键词
87、用户画像之TF-IDF通俗讲解
88、用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写
89、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写1
90、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写20
91、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写1
92、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写2
93、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度,季度商品关键词代码编写1
94、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度,季度商品关键词代码编写2
95、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度,季度商品关键词代码编写3
96、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度,季度商品关键词代码编写4
97、用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写
98、用户画像之全部标签接口代码编写
99、用户画像之前端标签查询服务代码编写
100、用户画像之vue.js标签显示代码编写1
101、用户画像之vue.js标签显示代码编写2以及效果演示

授课时间:
课程将于2021年3月2日开课,课程持续时间大约为12周。

课程环境:
开发工具为:IDEA  
开发版本为:Flink1.7.0、Hadoop2.6.0、Hbase1.0.0、SpringBoot版本2.0.2.RELEASE、SpringCloud版本Finchley.RELEASE

授课对象:
有大数据基础的学员,对Flink想深入学习的学员。

讲师介绍:
友凡
多年移动互联网产品设计和开发经验,带领团队完成多个知名互联网产品,历任多家知名公司Java和大数据架构师,负责过多个大型Java和大数据系统的架构和开发。
精通Java、Go、Python、Hadoop、Storm、Spark、Docker、NoSQL等语言和大数据技术,对分布式、高并发、高可用、微服务、缓存、虚拟化、海量数据处理有丰富的实战经验和解决方案。

IT一线行业8年实战经验,教程案例均来自真实工业界开发场景。

收获预期:
本课程基于真实的大型电商系统场景下讲解的用户画像系统,本系统采用第四代计算引擎Flink,同时采用微服务架构Spring Boot+Spring Cloud 架构 ,前端采用Vue.js+Node.js架构,完全符合目前企业级的使用标准。

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。


您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006
课程现开始接受报名,报名方式

网上报名 请点击:
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咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线)

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