基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统

  • 其它
    11-19 08:43
    其它
    基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统
    基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统 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。 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。 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。 对于本套课程在企业级应用的问题，可以提供全面的指导。 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 开发环境为：Window7 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 课程大纲 第1章 第一章  第1讲 1、课程介绍 免费 00:06:09  第2讲 2、项目价值说明 免费 00:05:11  第3讲 3、项目架构讲解 免费 00:07:15  第4讲 4、数据来源说明 免费 00:03:53  第5讲 5、静态信息和动态信息说明 00:04:18  第6讲 6、用户画像之还原真实场景表结构定义讲解 00:16:38  第7讲 7、用户画像之flink画像分析模块项目构建 00:08:52  第8讲 8、用户画像之hadoop环境搭建 00:15:13  第9讲 9、用户画像之hbase环境搭建 00:07:35  第10讲 10、用户画像之mongo环境搭建 00:03:04  第11讲 11、用户画像之年代标签代码编写1 00:21:29  第12讲 12、用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写 00:11:23  第13讲 13、用户画像之年代群体数量统计代码编写1 00:10:01  第14讲 14、用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量 00:15:02  第15讲 15、用户画像之手机运营商标签代码编写1 00:15:23  第16讲 16、用户画像之手机运营商标签代码编写2 00:07:06  第17讲 17、用户画像之邮件运营商标签代码编写1 00:16:19  第18讲 18、用户画像之邮件运营商标签代码编写2 00:05:20  第19讲 19、用户画像之还原真实消费信息表结构定义 00:14:22  第20讲 20、用户画像之败家指数计算规则定义 00:13:39  第21讲 21、用户画像之败家指数代码编写1 00:10:31  第22讲 22、用户画像之败家指数代码编写2 00:11:04  第23讲 23、用户画像之败家指数代码编写3 00:15:58  第24讲 24、用户画像之败家指数代码编写4 00:07:08  第25讲 25、用户画像之败家指数代码编写5 00:11:24  第26讲 26、用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写 00:12:58  第27讲 27、用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写 00:03:19  第28讲 28、用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义 00:10:57  第29讲 29、用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心代码编写1 00:12:24  第30讲 30、用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心补充 00:01:45  第31讲 31、用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之服务搭建代码编写 00:19:10  第32讲 32、用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务代码编写 00:23:57  第33讲 33、用户画像之kafka环境搭建 00:06:00  第34讲 34、用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写1 00:07:26  第35讲 35、用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写2 00:12:24  第36讲 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 00:46:32  第37讲 37、用户画像之实时品牌偏好代码编写2 00:08:31  第38讲 38、用户画像之实时品牌偏好代码编写3 00:05:43  第39讲 39、用户画像之实时终端偏好代码编写1 00:10:05  第40讲 40、用户画像之实时终端偏好代码编写2 00:04:23  第41讲 41、用户画像之实时终端偏好代码编写3 00:02:36  第42讲 42、用户画像之flume环境搭建 00:16:16  第43讲 43、用户画像之梯度下降法大白话讲解 00:06:41  第44讲 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 00:10:55  第45讲 45、用户画像之java实现逻辑回归算法 00:13:08  第46讲 46、用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写1 00:11:48  第47讲 47、用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2 00:19:47  第48讲 48、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写1 00:20:18  第49讲 49、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写2 00:10:06  第50讲 50、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写3 00:09:29  第51讲 51、用户画像之kmeans原理讲解 00:04:59.80  第52讲 52、用户画像之java实现kmeans代码编写 00:19:53  第53讲 53、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写1 00:17:41  第54讲 54、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写2 00:06:02  第55讲 55、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写3 00:21:23  第56讲 56、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写4 00:04:15  第57讲 57、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写1 00:16:36  第58讲 58、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写2 00:25:06  第59讲 59、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写3 00:34:45  第60讲 60、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写4 00:19:39  第61讲 61、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写5 00:22:24  第62讲 62、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写1 00:45:21  第63讲 63、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写2 00:03:18  第64讲 64、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写3 00:13:13  第65讲 65、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写4 00:24:48  第66讲 66、用户画像之消费水平标签代码编写1 00:18:36  第67讲 67、用户画像之消费水平标签代码编写2 00:14:11  第68讲 68、用户画像之消费水平标签代码编写3 00:03:37  第69讲 69、用户画像之vue.js+node.js构建前端项目讲解 00:08:58  第70讲 70、用户画像之vue.js+highcharts构建图表代码编写 00:10:02  第71讲 71、用户画像之vue.js+highcharts构建图表效果演示 00:05:13  第72讲 72、用户画像之接口查询服务构建 00:08:45  第73讲 73、用户画像之年代接口代码编写 00:21:03  第74讲 74、用户画像之前端查询服务构建 00:06:24  第75讲 75、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写 00:13:10  第76讲 76、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写2 00:06:19  第77讲 77、用户画像之vue.js整合前端查询接口代码编写 00:07:17  第78讲 78、用户画像之vue.js整合前端查询接口之跨域问题解决 00:01:17  第79讲 79、用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写 00:14:25  第80讲 80、用户画像之数据接口重构代码编写 00:12:36  第81讲 81、用户画像之前端查询接口重用改造代码编写 00:09:47  第82讲 82、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写1 00:13:56  第83讲 83、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写2 00:06:57  第84讲 84、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写3 00:08:34  第85讲 85、用户画像之vue.js配置路由代码编写 00:09:06  第86讲 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 00:14:07  第87讲 87、用户画像之TF-IDF通俗讲解 00:08:01  第88讲 88、用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写 00:05:59  第89讲 89、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写1 00:33:56  第90讲 90、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写2 00:09:30  第91讲 91、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写1 00:27:13  第92讲 92、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写2 00:21:23  第93讲 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 00:16:52  第94讲 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 00:08:38  第95讲 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 00:12:42  第96讲 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 00:03:41  第97讲 97、用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写 00:16:57  第98讲 98、用户画像之全部标签接口代码编写 00:14:10  第99讲 99、用户画像之前端标签查询服务代码编写 00:11:36  第100讲 100、用户画像之vue.js标签显示代码编写1 00:23:46  第101讲 101、用户画像之vue.js标签显示代码编写2以及效果演示 00:15:22
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