课程介绍

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用户画像作为大数据的根基，它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，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+ClickHouse技术架构的强大和大数据应用的广泛性。

在这个数据爆发的时代,像大型电商的数据量达到百亿级别，我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合，大量的业务数据都是好几亿数据关联，并且我们需要聚合结果能在秒级返回。 包括我们的画像数据，也是有这方便的需求，那怎么才能达到秒级返回呢？ClickHouse正好满足我们的需求，它是非常的强大的。

本课程采用Flink+ClickHouse技术架构实现我们的画像系统，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。希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助，如对我录制的教程内容有建议请及时交流。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，本课程将带大家用Flink实现，并且结合真实场景，学完即用。

系统包含所有终端的数据（移动端、PC端、小程序端），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。本课程包含的画像指标包含：概况趋势，基础属性，行为特征，兴趣爱好，风险特征，消费特征，营销敏感度，用户标签信息，用户群里，商品关键字等几大指标模块，每个指标都会带大家实现。

课程所涵盖的知识点包括：

开发工具为：IDEA

Flink

Clickhouse

Hadoop

Hbase

Kafka

Canal

binlog

SpringBoot

SpringCloud

HDFS

Vue.js

Node.js

ElemntUI

Echarts等等

课程亮点：

1.企业级实战、真实工业界产品

2.ClickHouse高性能列式存储数据库

3.提供原始日志数据进行效果检测

4.Flink join企业级实战演练

5.第四代计算引擎Flink+ClickHouse技术架构

6.微服务架构技术SpringBoot+SpringCloud技术架构

7.算法处理包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等

8.数据库实时同步落地方案实操

9.统计终端的数据（移动端、PC端、小程序端）

10.支撑亿级海量数据的用户画像平台

11.实时和近实时的对用户进行画像计算

12.后端+大数据技术栈+前端可视化

13.提供技术落地指导支持

14.课程凝聚讲师多年实战经验，经验直接复制

15.掌握全部内容能独立进行大数据用户平台的设计和实操

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。

课程大纲

01.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像1（10节）        免费试听

1.1、画像课程说明
4分钟
2.2、数据来源以及动静态数据说明
4分钟
3.3、基础环境构建之hadoop环境搭建
14分钟
4.4、基础环境构建之hbase环境搭建
10分钟
5.5、画像用户属性之用户表结构
7分钟
6.6、画像用户属性之业务数据同步binlog讲解
5分钟
7.7、画像用户属性之业务数据同步binlog实战
4分钟
8.8、画像用户属性之canal讲解
4分钟
9.9、画像基础环境之kafka搭建
9分钟
10.10、画像基础环境之cannal+kafka实战
9分钟
02.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像2（10节）

1.11、画像基本特征之flink实时分析服务构建
9分钟
2.12、画像基本特征之业务外实体构建及实时转
19分钟
3.13、画像基本特征之hbase工具类开发
8分钟
4.14、画像基本特征之用户明细数据转换存储
10分钟
5.15、kafka sink转发处理后的业务数据
13分钟
6.16、画像基本特征之年代标签map代码编写
16分钟
7.17、画像基本特征之年代标签reduce代码编写
6分钟
8.18、画像基本特征之年代标签sink及分钟级别
15分钟
9.19、画像基本特征之手机运营商标签开发
13分钟
10.20、画像基本特征之会员分类标签代码开发
9分钟
03.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像3（10节）

1.21、画像行为特征之日志数据讲解以及实体构
10分钟
2.22、画像行为特征之业务数据讲解以及实体
21分钟
3.23、画像行为特征之业务数据实时存储
13分钟
4.24、画像行为特征之注册中心服务构建
6分钟
5.25、画像行为特征之实时数据收集服务开发
11分钟
6.26、画像行为特征之用户商品类别偏好代码
20分钟
7.27、画像行为特征之小时级别商品类别偏好
12分钟
8.28、画像行为特征之用户纠结商品代码编写
9分钟
9.29、画像行为特征之小时级别纠结商品代码
10分钟
10.30、画像性别预测之梯度下降法详解
12分钟
04.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像4（10节）

1.31、画像性别预测之java实现逻辑回归算法
14分钟
2.32、flink实现分布式逻辑回归算法代码实操
20分钟
3.33、flink实现分布式逻辑回归算法完结代码
11分钟
4.34、逻辑回归预测性别map和reduce代码
21分钟
5.35、画像性别预测之用户性别预测代码编写
12分钟
6.36、画像性别预测之每周用户性别趋势代码
13分钟
7.37、画像营销敏感度之数据讲解以及实体构建
7分钟
8.38、flink join广告流以及订单流代码编写
16分钟
9.39、画像营销敏感度之flink map代码编写
12分钟
10.40、画像营销敏感度之flink reduce代码
5分钟
05.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像5（10节）

1.41、画像营销敏感度之join条件优化
4分钟
2.42、画像营销敏感度之sink代码编写
13分钟
3.43、画像营销敏感度之广告类型敏感度map
16分钟
4.44、广告类型敏感度reduce和sink代码编写
11分钟
5.45、画像品牌偏好map代码编写
11分钟
6.46、画像品牌偏好reduce代码编写
5分钟
7.47、画像行为特征之用户品牌偏好代码编写
5分钟
8.48、画像行为特征之品牌偏好概况代码编写
11分钟
9.49、营销敏感度之flink left join实现
12分钟
10.50、画像风险控制之恶意刷单多地址特征map
13分钟
06.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像6（10节）

1.51、恶意刷单多地址特征reduce代码编写
13分钟
2.52、画像之用户常用地址标签map代码编写
6分钟
3.53、画像之用户常用地址标签reduce代码编写
8分钟
4.54、恶意刷单用户flink map及reduce
9分钟
5.55、画像风险控制之恶意刷单用户存储代码
3分钟
6.56、画像风险控制之恶意刷单分布代码编写
8分钟
7.57、恶意刷单分布reduce再处理代码编写
4分钟
8.58、恶意刷单分布analy分析类代码编写
10分钟
9.59、恶意刷单高频下单标签实时map代码
16分钟
10.60、恶意刷单高频下单标签实时reduce和sink
13分钟
07.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像7（10节）

1.61、画像风险控制之恶意刷单高频下单标签补
2分钟
2.62、画像风险控制之用户羊毛党实时分析map
13分钟
3.63、画像风险控制之羊毛党每天分布代码编写
12分钟
4.64、用户羊毛党实时分析reduce和sink
10分钟
5.65、画像风险控制之用户羊毛党实时分析补充
3分钟
6.66、画像风险控制之羊毛党风险实时触发警
7分钟
7.67、羊毛党风险实时触发警报reduce和sink
8分钟
8.68、画像风险控制之羊毛党风险实时触发警报
2分钟
9.69、画像用户分群之java 实现 kmeans
14分钟
10.70、实现分布式kmeans map redcue
12分钟
08.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像8（10节）

1.71、实现分布式kmeans collect代码编写
5分钟
2.72、实现分布式kmeans reduce传输优化
4分钟
3.73、实现分布式kmeans finalMap
8分钟
4.74、画像用户分群之实现分布式kmeans输出
5分钟
5.75、flink实现用户分群map代码编写
13分钟
6.76、flink实现用户分群reduce代码编写
8分钟
7.77、flink实现用户分群最大金额及平均消费
6分钟
8.78、用户分群之flink实现用户分群消费频次
13分钟
9.79、用户分群之flink实现用户分群消费类目
13分钟
10.80、画像用户分群之flink实现用户分群消费
11分钟
09.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像9（10节）

1.81、实现用户分群feature reduce
10分钟
2.82、用户分群之flink实现用户分群最终中心
5分钟
3.83、画像用户分群之用户分群标签代码编写
10分钟
4.84、画像用户分群之用户群体分布map代码编
8分钟
5.85、用户分群之用户群体分布reduce及sink
8分钟
6.86、用户群体分布月周期clickhouse存储
5分钟
7.87、画像消费特征之消费水平map代码编写
11分钟
8.88、画像消费特征之消费水平reduce代码编写
4分钟
9.89、画像消费特征之消费水平规则判断reduce
14分钟
10.90、画像消费特征之用户消费水平标签标记
11分钟
10.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像10（10节）

1.91、用户消费水平分布reduce以及sink
8分钟
2.92、用户消费水平分布flat map 清除历史标
11分钟
3.93、画像消费特征之用户消费水平分布完善
4分钟
4.94、用户画像接口服务构建
7分钟
5.95、用户画像vue+nodejs构建前端系统
10分钟
6.96、用户画像vue+Echarts构建图表
8分钟
7.97、用户画像之ClickHouse讲解
6分钟
8.98、用户画像之ClickHouse环境安装
9分钟
9.99、ClickHouse数据类型以及常用操作实战
8分钟
10.100、用户画像之ClickHouse java实战
12分钟
11.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像11（10节）

1.101、用户画像之Clickhouse工具类代码编写
7分钟
2.102、画像之flink整合clickhouse优化
44分钟
3.103、用户消费特征之商品族map及reduce
16分钟
4.104、用户消费特征之商品族save map代码
12分钟
5.105、用户消费特征之商品族分布sink代码编
4分钟
6.106、用户消费特征之商品族分布完善代码编
3分钟
7.107、用户画像之TF-IDF讲解
7分钟
8.108、用户画像之Ik分词器讲解与使用
7分钟
9.109、用户画像之java实现TF-IDF实战
11分钟
10.110、画像之flink实现分布式TF-IDF实战
7分钟
12.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像12（10节）

1.111、画像之用户月度商品关键词map代码编写
10分钟
2.112、用户月度商品关键词reduce analy
25分钟
3.113、用户画像之月度商品关键词分布map代
8分钟
4.114、月度商品关键词分布reduce save等
9分钟
5.115、用户画像之季度、年度商品关键词代码
5分钟
6.116、用户画像之vue+Echarts实现柱状图
5分钟
7.117、用户画像之vue+Echarts实现散点图
8分钟
8.118、用户画像之vue+Echarts实现曲线图
13分钟
9.119、用户画像之vue+elmentUi实现表格
8分钟
10.120、用户画像之用户标签接口
7分钟
13.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像13（6节）

1.121、用户画像之用户标签前端开发以及接口
11分钟
2.122、用户画像之趋势曲线接口以及前端开发
17分钟
3.123、用户画像之趋势曲线接口以及前端开发
2分钟
4.124、用户画像之散点趋势接口
13分钟
5.125、用户画像之散点趋势前端以及联调开发
8分钟
6.126、用户画像之散点趋势效果演示
3分钟
14.
Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像14（5节）

1.127、用户画像之柱状图分布接口以及前端开
10分钟
2.128、用户画像之会员等级整体流程演示
7分钟
3.129、用户画像整体效果演示讲解
5分钟
4.130、用户画像整体接口讲解
13分钟
5.131、用户画像整体前端讲解
5分钟