深策用户画像系统
掌握java、scala、sql语言，熟悉大数据离线计算组件（hadoop/hive/spark等）
不包含练习时间，纯讲解时长达8天（每天6小时左右，不算练习时间）
从业人员，可以领略设计和思想为主（新手则建议逐行代码跟随实现）
真正为公司带来业务价值的应用场景
广告追踪
从投放数据中提取广告价值
用户运营
让数据分析真正服务于业务增长
产品优化
客观分析不止于感性分析
个性推荐
个性化推荐不止推荐算法
完整还原用户全貌，有效捕捉活动场景
对用户线上和线下行为偏好深度洞察，构建全面、精准、多维的用户画像体系，为APP提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别能力，帮助APP全方位了解用户
1000+画像标签
200+主题，1000+标签
行为标签，场景标签，偏好标签，活跃标签，价值标签，兴趣标签
2,000+任务脚本
动态配置，灵活强大
统计类标签主要使用SQL脚本开发，模型类和算法类用spark开发
100+算法应用
实际场景中应用算法
挖掘算法做模型标签，如Kmeans人群聚类，逻辑回归预测流失风险
项目整体技术架构
分层开发，结构清晰，项目实用，技术完整
直观的报表看板
基于echarts组件，直观展示各类画像数据统计报表
全渠道IDMAPPING
充分提取各类用户标识，基于spark graphx实现全端用户打通
海量的内部巧妙设计
大量技术细节无法在这里展示，单右边这个bitmap应用于人群圈定，就已经内涵无比丰富
学员学习感受分享
数据仓库从业人员的学后感受，那是最客观真实和有参考意义的. 截图来源于免费公开分享版
