【编程】大数据实战：黑马程序员带你打造用户画像

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【编程】大数据实战：黑马程序员带你打造用户画像

├── day01_20200925
│　 ├── 01_复习：Spark 框架综合回顾概述.mp4
│　 ├── 02_企业级360°全方位用户画像：项目课程安排.wmv
│　 ├── 03_企业级360°全方位用户画像：数仓、画像及推荐.wmv
│　 ├── 04_企业级360°全方位用户画像：引入神策用户画像和初步认知.wmv
│　 ├── 05_企业级360°全方位用户画像：用户画像应用场景.mp4
│　 ├── 06_企业级360°全方位用户画像：标签存储（HBase和ES）.mp4
│　 ├── 07_企业级360°全方位用户画像：用户标注（本体论）.wmv
│　 ├── 08_企业级360°全方位用户画像：项目功能概述.wmv
│　 ├── 09_企业级360°全方位用户画像：导入虚拟机.wmv
│　 ├── 10_企业级360°全方位用户画像：项目工程导入和启动.wmv
│　 ├── 11_企业级360°全方位用户画像：功能模块.wmv
│　 ├── 12_企业级360°全方位用户画像：技术架构（离线）.wmv
│　 ├── 13_企业级360°全方位用户画像：标签功能架构图.wmv
│　 ├── 14_企业级360°全方位用户画像：标签梳理（分类）.wmv
│　 ├── 15_标签系统WEB 平台：主分类标签（123级标签）.wmv
│　 ├── 16_标签系统WEB 平台：业务标签(4级标签）.wmv
│　 ├── 17_标签系统WEB 平台：新建属性标签.wmv
│　 ├── 18_标签系统WEB 平台：其他功能说明.wmv
│　 ├── 19_项目环境搭建：环境概述说明.wmv
│　 ├── 20_项目环境搭建：框架回顾（一）.wmv
│　 ├── 21_项目环境搭建：框架回顾（二）.wmv
│　 ├── 22_项目工程搭建：创建Project和Module.wmv
│　 ├── 23_用户画像业务数据导入：ETL总述.wmv
│　 ├── 24_用户画像业务数据导入：数据调研和数据导入方案.wmv
│　 ├── 25_用户画像业务数据导入：Hive创建业务表.wmv
│　 └── 26_用户画像业务数据导入：数据导入Hive表.mp4
├── day02_20200927
│　 ├── 01_上次课程内容回顾.mp4
│　 ├── 02_今日课程内容提纲.wmv
│　 ├── 03_用户画像业务数据导入：数据导入方案.wmv
│　 ├── 04_用户画像业务数据导入：SQOOP导入HBase表.wmv
│　 ├── 05_用户画像业务数据导入：HBase ImportTvs导入logs数据.wmv
│　 ├── 06_用户画像业务数据导入：数据导入方式Put和BulkLoad.wmv
│　 ├── 07_用户画像业务数据导入：HBase ImportTvs中BulkLoad.wmv
│　 ├── 08_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（原理）.wmv
│　 ├── 09_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（MR）.wmv
│　 ├── 10_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（Spark）.wmv
│　 ├── 11_用户画像标签数据存储.wmv
│　 ├── 12_Oozie调度Spark2：回顾Oozie及工作流组成.wmv
│　 ├── 13_Oozie调度Spark2：使用Hue创建工作流和调度器调度Spark2.wmv
│　 ├── 14_Oozie Java Client API使用说明.wmv
│　 ├── 15_Oozie Java Client API运行Workflow.wmv
│　 ├── 16_Oozie Java Client API运行Coordinator.wmv
│　 ├── 17_标签存储与计算：标签管理.wmv
│　 ├── 18_标签存储与计算：标签存储设计.wmv
│　 ├── 19_标签存储与计算：标签计算引擎.wmv
│　 ├── 20_用户画像模块：模块划分及概述.wmv
│　 ├── 21_用户画像模块：标签调度（导入）.wmv
│　 ├── 22_用户画像模块：标签调度（测试及安装Install）.wmv
│　 ├── 23_用户画像模块：标签管理平台（导入及测试）.wmv
│　 ├── 24_用户画像模块：标签模型测试（新建标签和调度运行）.wmv
│　 ├── 25_用户画像模块：标签模型计算（概述及流程.wmv
│　 ├── 26_用户画像模块：标签模型计算（Module创建及设置）.wmv
│　 ├── 27_标签开发流程：提交流程（标签规则）.wmv
│　 ├── 28_标签开发流程：执行流程（4步骤）.wmv
│　 └── 29_Spark 交互HBase：读写表数据.mp4
├── day03_20200928
│　 ├── 01_额外：项目学习建议.mp4
│　 ├── 02_上次课程内容回顾：业务数据迁移ETL.wmv
│　 ├── 03_上次课程内容回顾：标签模型应用调度.wmv
│　 ├── 04_上课课程内容回顾：项目模块及标签模型流程.wmv
│　 ├── 05_今日课程内容提纲.wmv
│　 ├── 06_标签模型开发【用户性别标签】：整体概述说明.wmv
│　 ├── 07_标签模型开发【用户性别标签】：新建标签（4级和5级）.wmv
│　 ├── 08_标签模型开发【用户性别标签】：编写模型主类（SparkSession构建）.wmv
│　 ├── 09_工具类HBaseTools：方法声明定义.wmv
│　 ├── 10_工具类HBaseTools：read加载数据(一）.wmv
│　 ├── 11_工具类HBaseTools：read加载数据(二）.wmv
│　 ├── 12_工具类HBaseTools：read加载数据(三）.wmv
│　 ├── 13_工具类HBaseTools：write保存数据（一）.wmv
│　 ├── 14_工具类HBaseTools：write保存数据（二）.wmv
│　 ├── 15_标签模型开发【用户性别标签】：标签数据读取.wmv
│　 ├── 16_标签模型开发【用户性别标签】：业务标签规则.wmv
│　 ├── 17_标签模型开发【用户性别标签】：HBase数据源Meta和读取业务数据.wmv
│　 ├── 18_标签模型开发【用户性别标签】：构建标签.wmv
│　 ├── 19_标签模型开发【用户性别标签】：保存画像标签数据.wmv
│　 ├── 20_标签模型开发【用户性别标签】：回顾标签模型开发步骤.wmv
│　 ├── 21_标签模型开发【规则匹配类型标签开发概述】.wmv
│　 ├── 22_标签模型开发【用户职业标签】：确立标签.wmv
│　 ├── 23_标签模型开发【用户职业标签】：新建标签.wmv
│　 ├── 24_标签模型开发【用户职业标签】：构建SparkSession（集成Hive）.wmv
│　 ├── 25_标签模型开发【用户职业标签】：采用UDF函数打标签.wmv
│　 ├── 26_标签模型开发【用户职业标签】：计算标签方式.wmv
│　 ├── 27_标签模型开发【用户职业标签】：规则匹配类型标签工具类.wmv
│　 ├── 28_标签模型开发【标签模板】：标签模型代码重构概述.wmv
│　 ├── 29_标签模型开发【标签模板】：模板方法模式（Template）.wmv
│　 ├── 30_标签模型开发【标签模板】：标签基类BasicModel结构.wmv
│　 ├── 31_标签模型开发【标签模板】：标签基类BasicModel具体代码.wmv
│　 ├── 32_标签模型开发【政治面貌标签】：需求分析及新建标签.wmv
│　 ├── 33_标签模型开发【政治面貌标签】：编码实现和测试.wmv
│　 ├── 34_标签模型开发【标签模板】：属性配置文件及解析.wmv
│　 ├── 35_标签模型开发【标签模板】：创建SparkSession实例思路.wmv
│　 ├── 36_标签模型开发【标签模板】：Typesafe获取某属性文件值.wmv
│　 ├── 37_标签模型开发【标签模板】：工具类SparkUitls.wmv
│　 ├── 38_标签模型开发【标签模板】：重构标签基类AbstractModel.wmv
│　 └── 39_标签模型开发【标签模板】：测试类（职业标签）.mp4
├── day04_20200929
│　 ├── 01_上次课程内容回顾：标签模型开发四步骤.mp4
│　 ├── 02上次课程内容回顾：HBaseTools工具类.wmv
│　 ├── 03_次课程内容回顾：规则匹配类型标签业务实现.wmv
│　 ├── 04_上次课程内容回顾：标签模型基类.wmv
│　 ├── 05_标签模型开发【用户国籍标签】：新建标签.wmv
│　 ├── 06_标签模型开发【用户国籍标签】：模型开发测试.wmv
│　 ├── 07_标签开发：【总述】标签模型开发相关数据.wmv
│　 ├── 08_今日课程内容提纲.wmv
│　 ├── 09_自定义外部数据源HBase：引入ExternalDataSource.wmv
│　 ├── 10_自定义外部数据源HBase：External DataSource概述.wmv
│　 ├── 11_自定义外部数据源HBase：BaseRelation接口.wmv
│　 ├── 12_自定义外部数据源HBase：RelationProvider接口.wmv
│　 ├── 13_自定义外部数据源HBase：定义类HBaseRelation和DefaultSource.wmv
│　 ├── 14_自定义外部数据源HBase：实现加载load数据（一）.wmv
│　 ├── 15_自定义外部数据源HBase：实现加载load数据（二）.wmv
│　 ├── 16_自定义外部数据源HBase：实现保存save数据.wmv
│　 ├── 17_自定义外部数据源HBase：注册数据源.wmv
│　 ├── 18_自定义外部数据源HBase：修改标签基类AbstractModel.wmv
│　 ├── 19_自定义外部数据源HBase：Spark与HBase交互三种方式封装.wmv
│　 ├── 20_标签开发：统计型标签概述.wmv
│　 ├── 21_标签模型开发【用户年龄段标签】：需求分析及新建标签.wmv
│　 ├── 22_标签模型开发【用户年龄段标签】：标签实现思路分析.wmv
│　 ├── 23_标签模型开发【用户年龄段标签】：计算标签（一）.wmv
│　 ├── 24_标签模型开发【用户年龄段标签】：计算标签（二）.wmv
│　 ├── 25_标签模型开发【消费周期标签】：需求分析.wmv
│　 ├── 26_标签模型开发【消费周期标签】：新建标签.wmv
│　 ├── 27_标签模型开发：导入业务订单数据.wmv
│　 ├── 28_标签模型开发【消费周期标签】：提取属性标签规则.wmv
│　 ├── 29_标签模型开发【消费周期标签】：标签实现思路分析和日期函数使用.wmv
│　 ├── 30_标签模型开发【消费周期标签】：计算标签.wmv
│　 ├── 31_标签模型开发【支付方式标签】：业务字段调研.wmv
│　 ├── 32_标签模型开发【支付方式标签】：新建标签.wmv
│　 ├── 33_标签模型开发【支付方式标签】：开窗函数使用（SQL和DSL）.wmv
│　 ├── 34_标签模型开发【支付方式标签】：计算标签及测试.mp4
│　 └── 【资料 教程 学习 （收藏）.png
├── day05_20201007
│　 ├── 01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase.mp4
│　 ├── 02_回顾用户画像：标签系统及模型开发步骤.wmv
│　 ├── 03_回顾用户画像：标签模型开发业务逻辑流程.wmv
│　 ├── 04_回顾用户画像：规则匹配类型标签和统计类型标签核心思路.wmv
│　 ├── 05_回顾用户画像：职业标签模型快速开发.wmv
│　 ├── 06_标签模型开发【订单数据相关】：其他标签（订单金额）.wmv
│　 ├── 07_标签模型开发【订单数据相关】：其他标签（订单状态）.wmv
│　 ├── 08_今日课程内容提纲.wmv
│　 ├── 09_自定义外部数据源HBase：过滤条件需求引入.wmv
│　 ├── 10_自定义外部数据源HBase：HBase Filter使用.wmv
│　 ├── 11_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【思路分析】及【业务代码】.wmv
│　 ├── 12_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【Condition类封装】.wmv
│　 ├── 13_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【测试功能】.wmv
│　 ├── 14_自定义外部数据源HBase：业务标签规则rule传递WhereCondition思路.wmv
│　 ├── 15_自定义外部数据源HBase：日期时间工具类DateUtils.wmv
│　 ├── 16_自定义外部数据源HBase：解析WhereCondition动态生成日期范围.wmv
│　 ├── 17_自定义外部数据源HBase：传递WhereCondition测试功能（一）.wmv
│　 ├── 18_自定义外部数据源HBase：传递WhereCondition测试功能（二）.wmv
│　 ├── 19_自定义外部数据源HBase：优化标签模型基类.wmv
│　 ├── 20_推荐系统入门：推荐引入和协同过滤算法初识.wmv
│　 ├── 21_推荐系统入门：推荐算法分类.wmv
│　 ├── 22_推荐系统入门：协同过滤算法核心.wmv
│　 ├── 23_推荐系统入门：ALS算法思想.wmv
│　 ├── 24_推荐系统入门：矩阵因子模型预测和推荐.wmv
│　 ├── 25_推荐系统入门：创建Maven Module.wmv
│　 ├── 26_推荐系统入门：基于RDD 算法API讲解.wmv
│　 ├── 27_推荐系统入门：构建电影推荐模型（一）.wmv
│　 └── 28_推荐系统入门：构建电影推荐模型（二）.mp4
├── day06_20201009
│　 ├── 01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase（加强版）.mp4
│　 ├── 02_上次课程内容回顾：推荐算法ALS.wmv
│　 ├── 03_今日课程内容提纲.wmv
│　 ├── 04_机器学习入门：AI发展浪潮和机器学习核心三要素.wmv
│　 ├── 05_机器学习入门：ML定义及数据特征features.wmv
│　 ├── 06_机器学习入门：ML算法分类.wmv
│　 ├── 07_机器学习入门：机器学习算法库SK-Learn和SparkMLlib.wmv
│　 ├── 08_机器学习入门：相关术语概念.wmv
│　 ├── 09_机器学习入门：鸢尾花数据【特征提取】.wmv
│　 ├── 10_机器学习入门：鸢尾花数据【类别标签label索引化】.wmv
│　 ├── 11_机器学习入门：鸢尾花数据【特征features标准化】.wmv
│　 ├── 12_机器学习入门：鸢尾花数据构建逻辑回归分类模型.wmv
│　 ├── 13_机器学习入门：线性回归算法概述.wmv
│　 ├── 14_机器学习入门：线性回归算法实现之最小二乘法.wmv
│　 ├── 15_机器学习入门：线性回归算法实现之梯度下降法.wmv
│　 ├── 16_机器学习入门：波士顿房价预测模型（一）.wmv
│　 ├── 17_机器学习入门：波士顿房价预测模型（二）.wmv
│　 └── 18_机器学习入门：逻辑回归分类算法概述（Sigmoid）函数.mp4
├── day07_20201011
│　 ├── 01_上次课程内容回顾：机器学习基础（概念）.mp4
│　 ├── 02_上次课程内容回顾：线性回归和逻辑回归.wmv
│　 ├── 03_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：案例背景及数据调研.wmv
│　 ├── 04_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：加载数据（CSV格式）.wmv
│　 ├── 05_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：特征工程.wmv
│　 ├── 06_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：LR分类模型及预测评估.wmv
│　 ├── 07_今日课程内容提纲.wmv
│　 ├── 08_客户价值模型RFM：RFM概念..wmv
│　 ├── 09__客户价值模型RFM：RFM模型应用.wmv
│　 ├── 10_客户价值模型RFM：标签管理平台新建标签.wmv
│　 ├── 11_客户价值模型RFM：标签模型开发思路分析.wmv
│　 ├── 12_客户价值模型RFM：依据订单数据计算RFM.wmv
│　 ├── 13_客户价值模型RFM：依据规则进行RFM Score.wmv
│　 ├── 14_客户价值模型RFM：牧师与村民模型.wmv
│　 ├── 15_客户价值模型RFM：KMeans算法核心要点.wmv
│　 ├── 16_客户价值模型RFM：KMeans聚类鸢尾花数据.wmv
│　 ├── 17_客户价值模型RFM：聚类评估指标SSE.wmv
│　 ├── 18_客户价值模型RFM：KMeans++算法.wmv
│　 ├── 19_客户价值模型RFM：KMeansII算法.wmv
│　 ├── 20_客户价值模型RFM：KMeans训练模型.wmv
│　 ├── 21_客户价值模型RFM：计算标签（一）.wmv
│　 ├── 22_客户价值模型RFM：计算标签（二）.wmv
│　 ├── 23_客户价值模型RFM：类簇索引标签（工具类）.wmv
│　 ├── 24_客户价值模型RFM：KMeans算法2个问题.wmv
│　 ├── 25_客户价值模型RFM：KMeans算法肘部法则.wmv
│　 ├── 26_客户价值模型RFM：KMeans算法轮廓系数.wmv
│　 └── 27_客户价值模型RFM：鸢尾花数据集演示肘部法确定K.mp4
├── day08_20201012
│　 ├── 01_上次课程内容回顾：聚类KMeans算法.mp4
│　 ├── 02_上次课程内容回顾：客户价值模型RFM.wmv
│　 ├── 03_今日课程内容提纲.wmv
│　 ├── 04_客户价值模型RFM：算法模型构建流程步骤.wmv
│　 ├── 05_客户价值模型RFM：模型调优概述.wmv
│　 ├── 06_客户价值模型RFM：模型调优【特征归一化】.wmv
│　 ├── 07_客户价值模型RFM：模型调优【调整超参数】.wmv
│　 ├── 08_客户价值模型RFM：保存加载模型（一）.wmv
│　 ├── 09_客户价值模型RFM：保存加载模型（二）.wmv
│　 ├── 10_客户价值模型RFM：总述开发算法模型流程.wmv
│　 ├── 11_用户活跃度模型RFE：用户活跃度及用户生命周期.wmv
│　 ├── 12_用户活跃度模型RFE：RFE模型概述及实践应用.wmv
│　 ├── 13_用户活跃度模型RFE：新建标签及标签模型类.wmv
│　 ├── 14_用户活跃度模型RFE：加载访问日志数据计算RFE和打分.wmv
│　 ├── 15_用户活跃度模型RFE：组合特征和训练模型.wmv
│　 ├── 16_用户活跃度模型RFE：标签计算.wmv
│　 ├── 17_用户活跃度模型RFE：KMeans算法模型标签计算.wmv
│　 ├── 18_ID-Mapping：标识符引入及认识标识符.wmv
│　 ├── 19_ID-Mapping：统一用户识别（构建连通图）.wmv
│　 ├── 20_价格敏感度模型PSM：PSM概念和功能.wmv
│　 ├── 21_价格敏感度模型PSM：PSM计算方式.wmv
│　 ├── 22_价格敏感度模型PSM：使用KMeans对单值特征聚类.wmv
│　 ├── 23_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑.wmv
│　 ├── 24_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑.wmv
│　 ├── 25_价格敏感度模型PSM：计算PSM值代码实现.wmv
│　 ├── 26_价格敏感度模型PSM：训练KMeans聚类模型和打标签.wmv
│　 ├── 27_价格敏感度模型PSM：算法中距离度量方法.mp4
│　 └── 资源汇总+找资源说明教程.docx
├── day09_20201014
│　 ├── 01_上次课程内容回顾：算法模型调优.mp4
│　 ├── 02_上次课程内容回顾：RFE和PSM标签.wmv
│　 ├── 03_今日课程内容提纲.wmv
│　 ├── 04_用户购物性别模型USG：USG模型概念理解.wmv
│　 ├── 05_用户购物性别模型USG：USG模型构建过程（一）.wmv
│　 ├── 06_用户购物性别模型USG：USG模型构建过程（二）.wmv
│　 ├── 07_用户购物性别模型USG：决策树是什么.wmv
│　 ├── 08_用户购物性别模型USG：决策树构造及优缺点.wmv
│　 ├── 09_用户购物性别模型USG：决策树算法实现（ID3、C4.5和CART）.wmv
│　 ├── 10_用户购物性别模型USG：决策树分类官方案例（一）.wmv
│　 ├── 11_用户购物性别模型USG：决策树分类官方案例（二）.wmv
│　 ├── 12_用户购物性别模型USG：新建标签.wmv
│　 ├── 13_用户购物性别模型USG：涉及订单表和维度表分析.wmv
│　 ├── 14_用户购物性别模型USG：加载订单表和维度表数据.wmv
│　 ├── 15_用户购物性别模型USG：构建维度表数据为WHEN条件语句.wmv
│　 ├── 16_用户购物性别模型USG：标注数据和打标签.wmv
│　 ├── 17_用户购物性别模型USG：训练算法模型并预测（一）.wmv
│　 ├── 18_用户购物性别模型USG：训练算法模型并预测（二）.wmv
│　 ├── 19_用户购物性别模型USG：Pipeline管道模型.wmv
│　 ├── 20_用户购物性别模型USG：Pipeline 官方案例.wmv
│　 ├── 21_用户购物性别模型USG：训练Pipeline模型.wmv
│　 ├── 22_用户购物性别模型USG：训练验证分割和交叉验证区别.wmv
│　 ├── 23_用户购物性别模型USG：模型超参数设置ParamGrid.wmv
│　 ├── 24_用户购物性别模型USG：TrainValidationSplit模型调优.wmv
│　 └── 25_用户购物性别模型USG：CrossValidator模型调优.mp4
└── day10_20201015
　　├── 01_上次课程内容回顾：USG模型和决策树算法.mp4
　　├── 02_上次课程内容回顾：管道Pipeline和模型调优.wmv
　　├── 03_集成学习算法：Ensemble Algorithm概述.wmv
　　├── 04_集成学习算法：Bagging算法和Boosting算法.wmv
　　├── 05_集成学习算法：Bagging算法及随机森林RF.wmv
　　├── 06_集成学习算法：Boosting 算法和梯度提升树GBT.wmv
　　├── 07_今日课程内容提纲.wmv
　　├── 08_业务数据多种数据源：多数据源概述.wmv
　　├── 09_业务数据多种数据源：重构加载业务数据代码.wmv
　　├── 10_业务数据多种数据源：加载MySQL表（MySQLMeta）.wmv
　　├── 11_业务数据多种数据源：加载Hive表（HiveMeta）.wmv
　　├── 12_业务数据多种数据源：加载HDFS文件（HDFSMeta）.wmv
　　├── 13_用户购物偏好模型BP：Bp模型概述.wmv
　　├── 14_用户购物偏好模型BP：推荐系统概述.wmv
　　├── 15_用户购物偏好模型BP：推荐算法ALS.wmv
　　├── 16_基于DataFrame API构建推荐模型：加载数据及数据转换、训练模型.wmv
　　├── 17_基于DataFrame API构建推荐模型：模型推荐、评估和保存加载.wmv
　　├── 18_用户购物偏好模型BP：如何获取用户对物品评分（思路分析）.wmv
　　├── 19_用户购物偏好模型BP：新建标签（用户推荐商品）.wmv
　　├── 20_用户购物偏好模型BP：标签模型实现思路步骤.wmv
　　├── 21_用户购物偏好模型BP：提取用户对物品评分（点击物品次数）.wmv
　　├── 22_用户购物偏好模型BP：构建ALS算法模型、评估和推荐.wmv
　　├── 23_用户购物偏好模型BP：保存推荐商品至HBase表.wmv
　　├── 24_总述全方位用户画像（一）.wmv
　　└── 25_总述全方位用户画像（二）.mp4

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Serene***

知道 知识在哪里，比知道知识是什么更重要 。

qydf***

今日提升，看到就是学到：提升数据就是提高用户动作的几率，而用户产生动作的诱因是什么？落脚点还是要放在内容上，放在信息的传递上。