〖课程介绍〗:
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，用户画像系统是必不可少的，用户画像系统能很好地帮助企业去运营网站和产品，比如广告的精准营销、增加系统的趣味性、增加用户的粘度等等。
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。

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
7.前端采用Vue.js+Node.js架构

〖课程目录〗:
01 课程介绍.mp4
02 项目价值说明.mp4
03 项目架构讲解.mp4
04 数据来源说明 .mp4
05 静态信息和动态信息说明.wmv
07 用户画像之flink画像分析模块项目构建.wmv
08 用户画像之hadoop环境搭建.wmv
09 用户画像之hbase环境搭建.wmv
10用户画像之mongo环境搭建.wmv
11用户画像之年代标签代码编写1.wmv
12用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写.wmv
13用户画像之年代群体数量统计代码编写1.wmv
14用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量.wmv
15用户画像之手机运营商标签代码编写1.wmv
16用户画像之手机运营商标签代码编写2.wmv
17用户画像之邮件运营商标签代码编写1.wmv
18用户画像之邮件运营商标签代码编写2.wmv
19用户画像之还原真实消费信息表结构定义.wmv
20用户画像之败家指数计算规则定义.wmv
21用户画像之败家指数代码编写1.wmv
22用户画像之败家指数代码编写2.wmv
23用户画像之败家指数代码编写3.wmv
24用户画像之败家指数代码编写4.wmv
25用户画像之败家指数代码编写5.wmv
26用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写.wmv
27用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写.wmv
28用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义.wmv
29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.wmv
30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.wmv
31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.wmv
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.wmv
33用户画像之kafka环境搭建.wmv
34用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写1.wmv
35用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写2.wmv
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.wmv
37用户画像之实时品牌偏好代码编写2.wmv
38用户画像之实时品牌偏好代码编写3.wmv
39-41用户画像之实时终端偏好代码编写123.wmv
42用户画像之flume环境搭建.wmv
43用户画像之梯度下降法大白话讲解.wmv
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.wmv
45用户画像之java实现逻辑回归算法.wmv
46用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写1.wmv
47用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2.wmv
48用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写1.wmv
49用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写2.wmv
50用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写3.wmv
51用户画像之kmeans之原理讲解.wmv
52用户画像之java实现kmeans代码编写.wmv
53用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写.wmv
54用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写2.wmv
55用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写3.wmv
56用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写4.wmv
57用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写1.wmv
58用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写2.wmv
59用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写3.wmv
60用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写4.wmv
61用户画像之flink分布式kmeans实现用户分群代码编写5.wmv
62用户画像之潮男族潮女族标签代码编写1.wmv
63用户画像之潮男组潮女族标签代码编写2.wmv
64用户画像之潮男族潮女族标签代码编写3.wmv
65用户画像之潮男族潮女族标签代码编写4.wmv
66用户画像之消费水平标签代码编写1.wmv
67用户画像之消费水平标签代码编写2.wmv
68用户画像之消费水平标签代码编写3.wmv
69用户画像之vuejs+nodejs构建前端项目讲解.wmv
6用户画像之还原真实场景表结构定义讲解.wmv
70用户画像之vuejs+highcharts构建图表代码编写.wmv
71用户画像之vuejs+hightcharts构建图表效果演示.wmv
72用户画像之接口查询服务构建.wmv
73用户画像之年代接口代码编写.wmv
74用户画像之前端查询服务构建.wmv
75用户画像之基于springcloud+Feign服务调用代码编写.wmv
76用户画像之基于springcloud+Feign服务调用代码编写2.wmv
77用户画像之vuejs整合前端查询接口代码编写.wmv
78用户画像之vuejs整合前段查询接口之跨域问题解决.wmv
79用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写.wmv
80用户画像之接口重构代码编写.wmv
81用户画像之前端查询接口重用改造代码编写.wmv
82用户画像vuejs完善剩余图表代码编写1.wmv
83用户画像之vuejs完善剩余图表代码编写2.wmv
84用户画像之vuejs完善剩余图表代码编写3.wmv
85用户画像之vuejs配置路由代码编写.wmv
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展示.wmv
87、用户画像之TF-IDF通俗讲解.wmv
88、用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写.wmv
89、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写1.wmv
90、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写2.wmv
91、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写1.wmv
92、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写2.wmv
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.wmv
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.wmv
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.wmv
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.wmv
97用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写.wmv
98用户画像之全部标签接口代码编写.wmv
99用户画像之前端标签查询服务代码编写.wmv
100用户画像之vue.js标签显示代码编写1.wmv
101用户画像之vue.js标签显示代码编写2以及效果演示.wmv
用户画像课程资料.rar
用户画像课程最终代码.rar