本套课程来自龙果学院：大数据DMP画像系统，由小树老师主讲，众所周知，得用户者得天下，如何才能得到精准用户，如何才能将自己的产品精准的投放给自己的客户呢？本套课程将会教你如何通过用户画像解决你所需解决的一切问题，本套课程共有35节，包含课程资料共有4.4G，官方售价699元，文章底部附下载链接。
课程介绍：
课程目录：V-1153：龙果学院-大数据DMP画像系统 [4.4G]
资料.rar [1.5M]
01、什么是画像结合阿里达摩盘讲解-_SL.wmv [131.7M]
02、画像功能介绍-_SL.wmv [143.3M]
03、腾讯画像dmp介绍-_SL.wmv [67.3M]
04、画像课程目录和目标-_SL.wmv [35.6M]
05、画像基础指标性别预测方案-补录-_SL.wmv [115.7M]
06、生产用户行为日志以及导入hive和数据处理(有点小延迟关问题不大)-_SL.wmv [165.4M]
07、用户app安装应用数据处理以及特征组合-_SL.wmv [78.2M]
08、用户交易数据mysql同步hive-_SL.wmv [188M]
09、用户画像性别预测spark代码01-_SL.wmv [243.4M]
10、用户画像性别预测-spark代码02-_SL.wmv [202.2M]
11、用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写-_SL.wmv [177.8M]
12、基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数-_SL.wmv [132.6M]
13、用户消费能力等级划分代码编写01-_SL.wmv [114.1M]
14、用户消费能力等级划分代码编写02-_SL.wmv [129.7M]
15、tf-idf算法介绍-_SL.wmv [77.9M]
16、手写tf-idf,以及后续sparkapi调用-_SL.wmv [175.7M]
17、利用tf-idf思想进行画像偏好计算-_SL.wmv [172.4M]
18、实时模型信用评分架构介绍-_SL.wmv [90.5M]
19、节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍-_SL.wmv [267.4M]
20、flume安装以及java代码rpc发送数据-_SL.wmv [69.3M]
21、离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍看后面19节补录-_SL.wmv [126.7M]
22、实时模型预测和实时画像总结-_SL.wmv [130.9M]
23、lookalike几种常见方法介绍-_SL.wmv [95.3M]
24、局部敏感哈希(lsh)和相似度计算几种常见方法-_SL.wmv [78.8M]
25、spark计算lsh采用杰卡德相似度-_SL.wmv [96.8M]
26、lookalike大赛介绍以及lr来做预测-_SL.wmv [223.7M]
27、dmp功能介绍、以及架构设计-补录-_SL.wmv [65.6M]
28、技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲-_SL.wmv [217.7M]
29、elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装-_SL.wmv [126.9M]
30、（1）画像数据处理、画像指标合并成宽表-_SL.wmv [254.8M]
30、（2）画像数据处理、画像指标合并成宽表-_SL.wmv [30.5M]
31、画像的脚本调度编写-_SL.wmv [60.9M]
32、画像数据写入es代码编写-_SL.wmv [58.3M]
32、利用es做下钻查询以及多维度分析mp4-_SL.wmv [70.3M]
33、项目总结-_SL.wmv [90M]
34、面试总结、怎样打造你的简历mp4-_SL.wmv [45.2M]
01、什么是画像结合阿里达摩盘讲解-_SL.wmv [131.7M]
02、画像功能介绍-_SL.wmv [143.3M]
03、腾讯画像dmp介绍-_SL.wmv [67.3M]
04、画像课程目录和目标-_SL.wmv [35.6M]
05、画像基础指标性别预测方案-补录-_SL.wmv [115.7M]
06、生产用户行为日志以及导入hive和数据处理(有点小延迟关问题不大)-_SL.wmv [165.4M]
07、用户app安装应用数据处理以及特征组合-_SL.wmv [78.2M]
08、用户交易数据mysql同步hive-_SL.wmv [188M]
09、用户画像性别预测spark代码01-_SL.wmv [243.4M]
10、用户画像性别预测-spark代码02-_SL.wmv [202.2M]
11、用户分群活跃区分打标签kmeans聚类编写-_SL.wmv [177.8M]
12、基于统计用户分群含时间衰减和hive窗口函数-_SL.wmv [132.6M]
13、用户消费能力等级划分代码编写01-_SL.wmv [114.1M]
14、用户消费能力等级划分代码编写02-_SL.wmv [129.7M]
15、tf-idf算法介绍-_SL.wmv [77.9M]
16、手写tf-idf,以及后续sparkapi调用-_SL.wmv [175.7M]
17、利用tf-idf思想进行画像偏好计算-_SL.wmv [172.4M]
18、实时模型信用评分架构介绍-_SL.wmv [90.5M]
19、节视频补录-随机森林信息熵和信息增益算法介绍-_SL.wmv [267.4M]
20、flume安装以及java代码rpc发送数据-_SL.wmv [69.3M]
21、离线随机森林模型代码开发-随机森林算法介绍看后面19节补录-_SL.wmv [126.7M]
22、实时模型预测和实时画像总结-_SL.wmv [130.9M]
23、lookalike几种常见方法介绍-_SL.wmv [95.3M]
24、局部敏感哈希(lsh)和相似度计算几种常见方法-_SL.wmv [78.8M]
25、spark计算lsh采用杰卡德相似度-_SL.wmv [96.8M]
26、lookalike大赛介绍以及lr来做预测-_SL.wmv [223.7M]
27、dmp功能介绍、以及架构设计-补录-_SL.wmv [65.6M]
28、技术选型、以及elasticsearch介绍-先看下面27讲-_SL.wmv [217.7M]
29、elasticsearch安装和elasticsearch-head和elasticsearch-sql安装-_SL.wmv [126.9M]
30、（1）画像数据处理、画像指标合并成宽表-_SL.wmv [254.8M]
30、（2）画像数据处理、画像指标合并成宽表-_SL.wmv [30.5M]
31、画像的脚本调度编写-_SL.wmv [60.9M]
32、画像数据写入es代码编写-_SL.wmv [58.3M]
32、利用es做下钻查询以及多维度分析mp4-_SL.wmv [70.3M]
33、项目总结-_SL.wmv [90M]
34、面试总结、怎样打造你的简历mp4-_SL.wmv [45.2M]
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