《黑马程序员用户画像实战》完整大数据资源包下载

大数据实战：黑马程序员用户画像资源介绍

“用户画像”作为大数据领域的核心技术，正成为企业精准营销和个性化推荐的核心驱动力。本资源由黑马程序员精心打造，全面覆盖用户画像构建全流程，从数据导入、标签管理到机器学习模型应用，提供了一套完整的企业级解决方案。课程结合Spark、HBase、Oozie、Hive等主流大数据技术，并融入RFM、RFE、PSM、USG等实战模型，适合：
– 💼 大数据工程师 —— 系统掌握用户画像技术栈
– 📊 数据分析师 —— 深入理解用户行为建模与标签体系
– 🎯 产品与运营人员 —— 学习如何利用画像数据驱动业务决策
– 🚀 技术转型者 —— 通过实战项目快速切入大数据领域
无论是希望构建企业级画像系统，还是提升数据挖掘与机器学习实战能力，这份高质量网盘资源合集都将提供从理论到实践的完整学习路径。

大数据实战：黑马程序员用户画像资源截图展示

大数据实战：黑马程序员用户画像资源分类与亮点解析

1. 项目基础与环境搭建
   课程从Spark框架回顾和虚拟机环境配置入手，确保学习者具备扎实的技术基础。通过详细的项目功能概述和技术架构讲解，帮助学员快速建立对用户画像系统的整体认知。
2. 企业级360°用户画像解析 —— 涵盖数仓、画像与推荐系统关联
3. 标签存储方案对比 —— 深入讲解HBase与Elasticsearch的选型与应用场景
4. 项目工程实战导入 —— 从零搭建完整开发环境
5. 数据导入与ETL处理
   核心数据处理模块，详细讲解多种数据导入方案，包括Sqoop、BulkLoad等企业级数据迁移技术。特别强化了HBase数据交互的三种方式，为后续标签计算奠定数据基础。
6. 业务数据ETL全流程 —— 从数据调研到Hive表创建与数据导入
7. 高性能数据加载 —— BulkLoad原理与Spark实现
8. Oozie工作流调度 —— 企业级任务调度与自动化处理
9. 标签体系构建与模型开发
   课程核心模块，系统讲解标签分类体系和四级标签管理。通过用户性别、职业、国籍等实战案例，深入演示规则匹配型标签的开发流程，并引入模板方法模式进行代码重构。
10. 标签管理系统实战 —— WEB平台操作与标签规则配置
11. HBaseTools工具类开发 —— 封装常用数据读写操作
12. 自定义HBase数据源 —— 扩展Spark外部数据源能力
13. 统计型标签与机器学习应用
    进阶内容，涵盖用户年龄段、消费周期、支付方式等统计标签开发。引入机器学习基础概念，通过鸢尾花分类、波士顿房价预测等案例，建立算法思维。
14. 统计标签实战开发 —— 基于业务数据的特征计算
15. 机器学习入门实践 —— 线性回归、逻辑回归算法应用
16. 特征工程与模型评估 —— 数据标准化、模型性能指标
17. 核心业务模型深度实战
    企业级模型全解析，包括RFM客户价值模型、RFE用户活跃度模型、PSM价格敏感度模型。通过KMeans聚类算法实现用户分群，并结合决策树、随机森林等算法构建用户购物性别模型。
18. 客户价值分层 —— RFM模型理论与代码实现
19. 聚类算法优化 —— 肘部法则、轮廓系数等评估方法
20. Pipeline管道模型 —— 机器学习工作流构建与调优
21. 推荐系统与集成学习
    高级应用模块，详细讲解ALS协同过滤算法在推荐系统中的应用，并拓展到集成学习算法。通过用户购物偏好模型实战，完整实现商品推荐功能。
22. ALS推荐算法实战 —— 基于用户行为的商品推荐
23. 多数据源整合 —— MySQL、Hive、HDFS数据统一处理
24. 集成学习应用 —— Bagging与Boosting算法原理

大数据实战：黑马程序员用户画像资源目录

共 289 个文件 11.8G

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