课程介绍

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注意2：正版良心视频，购买后有机会和原作者直接短暂技术交流。

适用人群 ：

1.拥有理论基础扎实和想跳槽，且缺乏项目实战的学员
2.想了解和熟悉一些前沿技术在项目中的实践效果
3.不建议零基础购买课程。

一线在职架构师答疑，提供技术指导和支持，同时提供企业内训服务。
           
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。

用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。

还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗？帮助客户回顾一年的消费细节，包括消费能力、消费去向、信用额度等等，再根据每位客户的消费习惯，量身定制商品推荐列表……这一活动，将数据这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。

这就是用户画像在电商领域的一个应用，随着我国电子商务的高速发展，越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式，可以最大限度的挖掘并留住潜在客户，数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在大数据时代，一切皆可“量化”，看似普通的小小数字背后，蕴藏着无限商机，也正在被越来越多的企业所洞悉。

如何从大数据中挖掘商机？建立用户画像和精准化分析是关键。

什么是用户画像呢？

用户画像是根据市场研究和数据，创建的理想中客户虚构的表示。创建用户画像，这将有助于理解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色画像，具体到针对他们的目标和需求，并解决他们的问题，同时，这将帮助企业更加直观的转化客户。

用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化，我们要明确要分析用户的各种维度，才能确定如何对用户进行画像。

用户画像建立步骤

首先，基础数据收集，电商领域大致分为行为数据、内容偏好数据、交易数据，如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息，信用卡，各种征信信息等等。

然后，当我们对用户画像所需要的基础数据收集完毕后，需要对这些资料进行分析和加工，提炼关键要素，构建可视化模型。对收集到的数据进行行为建模，抽象出用户的标签。电商领域可能是把用户的基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致的标签化，而金融风控领域则是更关注用户的基本信息，风险信息，财务信息等等。

随后，要利用大数据的整体架构对标签化的过程进行开发实现，对数据进行加工，将标签管理化。同时将标签计算的结果进行计算。这个过程中需要依靠Hive，Hbase等大数据技术，为了提高数据的实时性，还要用到Flink，Kafka等实时计算技术。

最后，也是最关键的一步，要将我们的计算结果，数据，接口等等，形成服务。比如，图表展示，可视化展示。

基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程，将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户画像系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，

具体包含：标签管理（支持动态标签扩展，动态标签指标）、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。

本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。

本课程包含的技术：

开发工具为：IDEA、WebStorm

Flink1.13.0

Alink1.5.0

ClickHouse

DolphinScheduler

Hadoop

Hbase

Kafka

Zookeeper

SpringBoot2.0.8.RELEASE

SpringCloud Finchley.SR2

Binlog

Canal

MySQL

Mybatis

Vue.js、Nodejs、ElementUI

课程亮点：

1.与企业接轨、真实工业界产品

2.标签化管理模块功能,支持动态标签扩展

3.动态标签指标分析和维护

4.Alink算法技术框架

5.大数据热门技术Flink新版本

6.主流微服务后端系统

7.数据库实时同步解决方案

8.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI

9.集成SpringCloud实现统一整合方案

10.互联网大数据企业热门技术栈

11.支持海量数据的实时画像

12.支持全端实时画像

13.全程代码实操，提供全部代码和资料

14.提供答疑和提供企业技术方案咨询

课程大纲

01.
实时用户画像第1章（10节）           免费试看

1.1、实时用户画像之课程说明
10分钟
2.2、实时用户画像环境构建之Zookeeper
6分钟
3.3、实时用户画像环境构建之Hadoop环境构建
9分钟
4.4、实时用户画像环境构建之MySQL环境构建
7分钟
5.5、实时用户画像环境构建之Hive环境构建
7分钟
6.6、实时用户画像环境构建之Kafka环境构建
7分钟
7.7、SpringBoot讲解及构建web应用
12分钟
8.8、实时用户画像之SpringCloud注册中心构建
6分钟
9.9、实时用户画像之标签定义服务构建
8分钟
10.10、实时用户画像标签定义服务表结构和实体
8分钟
02.
实时用户画像第2章（10节）

1.11、实时用户画像标签定义服务整合Mybatis
8分钟
2.12、实时用户画像标签定义服务管理标签定义
22分钟
3.13、实时用户画像标签定义服务管理标签定义
3分钟
4.14、实时用户画像标签信息修改开发
11分钟
5.15、实时用户画像标签上下线代码编写
6分钟
6.16、实时用户画像标签信息查询代码编写
5分钟
7.17、实时用户画像标签多条件查询代码编写1
10分钟
8.18、实时用户画像标签多条件查询代码编写2
2分钟
9.19、实时用户画像之Flink实时分析服务构建
7分钟
10.20、实时用户画像之标签开发日志以及业务
8分钟
03.
实时用户画像第3章（10节）

1.21、实时用户画像之年代标签map代码开发
18分钟
2.22、年代标签reduce及sink代码开发
12分钟
3.23、实时用户画像之年代标签计算工具代码
7分钟
4.24、实时用户画像之年代标签打包配置
7分钟
5.25、任务调度Dolphinscheduler环境
34分钟
6.26、用户画像之任务调度DS之Shell任务初
8分钟
7.27、SUBPROCESS任务及定时管理实战讲解
13分钟
8.28、实时用户画像之任务调度DS之Flink任务
23分钟
9.29、任务调度DS之Flink任务实战补充讲解
6分钟
10.30、Alink项目构建和私有仓库服务构建
6分钟
04.
实时用户画像第4章（10节）

1.31、实时用户画像之Alink逻辑回归实战
13分钟
2.32、实时用户画像之Alink Kmeans聚类实战
9分钟
3.33、实时用户画像之Alink用户相似推荐实战
13分钟
4.34、实时用户画像之Alink内存数据源编码
6分钟
5.35、实时用户画像之Alink之Kafka数据源实战
8分钟
6.36、实时用户画像之CSV数据源
9分钟
7.37、性别预测所需维度实时获取实战
20分钟
8.38、实时画像之性别预测模型训练实战
12分钟
9.39、实时画像之性别模型预测实
23分钟
10.40、实时画像之性别预测趋势分析实战
10分钟
05.
实时用户画像第5章（10节）

1.41、实时画像之用户分群所需维度实时获取
4分钟
2.42、实时画像之用户分群模型训练实战
5分钟
3.43、实时画像之用户分群模型预测以及分析
9分钟
4.44、实时画像之相似用户推荐训练实战
7分钟
5.45、实时画像之相似用户推荐预测实战1
5分钟
6.46、实时画像之相似用户推荐预测实战2
4分钟
7.47、实时画像之前端服务代码讲解
12分钟
8.48、实时画像之接口服务代码讲解
12分钟
9.49、实时画像之ClickHouse讲解
6分钟
10.50、实时画像之ClickHouse环境安装
14分钟
06.
实时用户画像第6章（10节）

1.51、ClickHouse数据类型以及常用操作
7分钟
2.52、Clickhouse Java使用实战讲解
8分钟
3.53、Clickhouse工具封装代码讲解
12分钟
4.54、实时画像之Hbase工具封装代码讲解
15分钟
5.55、实时画像之Binlog讲解
7分钟
6.56、实时画像之Binlog使用以及查看
4分钟
7.57、实时画像之Canal讲解
4分钟
8.58、实时画像之Cannal安装及整合Kafka实战
11分钟
9.59、实时画像之数据实时转换服务
7分钟
10.60、实时画像之数据实时转换服务完善
5分钟
07.
实时用户画像第7章（6节）

1.61、实时画像之接口服务service代码编写1
23分钟
2.62、实时画像之接口服务service代码编写2
19分钟
3.63、实时画像之完善标签指标代码讲解
14分钟
4.64、实时画像之动态标签服务代码讲解
7分钟
5.65、实时画像之动态标签图表代码编写
10分钟
6.66、实时画像之动态标签使用整体流程讲解
2分钟