目录：

• 第1章 DMP用户画像项目介绍&nBSp;试看5 节 | 33分钟

  本章将向大家介绍什么是DMP，并辅以行业数据说明DMP的重要性和行业前景，并介绍课程讲解项目所会使用到的大数据技术，框架、版本以及推荐得学习方法。

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• 视频：1-1 关于这门课，你需要知道的 (08:34)试看

• 视频：1-2 DMP项目的意义和课程的侧重点 (09:46)

• 视频：1-3 DMP项目架构及各个模块介绍 (09:35)

• 视频：1-4 项目技术选型及各组件版本 (04:30)

• 图文：1-5 【知识点梳理】本章重难点总结

• 第2章 项目环境搭建&nBSp;试看16 节 | 152分钟

  本章将带领大家一起来学习，如何用 Docker 一键部署开发环境；如何实现 Hive 数仓的数据导入；实用工具类的代码编写等，完成开发前得准备工作。

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• 视频：2-1 本章重点及学习计划 (01:59)

• 视频：2-2 基于Docker一键部署大数据开发环境 (12:34)试看

• 图文：2-3 【项目文档】环境部署步骤

• 视频：2-4 环境搭建的常见问题及解决方案 (05:18)

• 视频：2-5 数据准备：表结构和数据导入Hive数仓 (16:06)

• 图文：2-6 【项目文档】表结构和数据导入步骤

• 视频：2-7 数据准备：Hive数仓和Hbase同步标签数据 (15:50)

• 图文：2-8 【项目文档】Hive，ES，ClickHouse导入人群标签数据步骤

• 图文：2-9 【项目文档】 项目整体架构及整体流程

• 图文：2-10 【项目文档】Hive、Hbase、ES、clickhouse表结构

• 视频：2-11 SPringboot+JdbcTemplate+druid整合Hive（上） (11:58)试看

• 视频：2-12 SPringboot+JdbcTemplate+druid整合Hive（下） (13:26)

• 视频：2-13 SPringboot+Mybatis+phoenix整合Hbase (30:48)

• 视频：2-14 SPringboot整合ClickHouse（上） (17:00)

• 视频：2-15 SPringboot整合ClickHouse（下） (06:32)

• 视频：2-16 Spark+phoenix整合Hbase (19:53)

• 第3章 DMP和用户画像7 节 | 27分钟

  本章会介绍，用户画像的生成流程，画像的标签维度，用户画像和特征工程的关系。带领大家了解什么样的画像才是高质量的用户画像，以及DMP用户画像的使用场景。

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• 视频：3-1 本章重点及学习计划 (01:39)

• 视频：3-2 用户画像是如何生成的 (05:34)

• 视频：3-3 用户画像的标签维度 (04:12)

• 视频：3-4 如何构建高质量的用户画像 (06:31)

• 视频：3-5 用户画像和特征工程 (03:30)

• 视频：3-6 DMP用户画像的正确使用场景 (04:49)

• 图文：3-7 【知识点梳理】本章重难点总结

• 第4章 用户画像搭建之特征工程16 节 | 189分钟

  本章会详细的讲解数值型特征，类别型特征，文本型特征的特征处理，以及特征交叉的算法 FM，特征筛选的算法 gbdt 和 xgboost。并会带领大家应用 Spark 代码实现商品评论的情感提取，以及基于 xgboost 的特征筛选。

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• 视频：4-1 本章重点及学习计划 (02:59)

• 视频：4-2 特征工程流程 (06:08)

• 视频：4-3 数值型数据的特征提取 (07:32)

• 视频：4-4 文本型数据的特征提取 (07:48)

• 视频：4-5 使用Spark实现中文分词+TF-IDF (17:34)

• 视频：4-6 Spark基于TF-IDF+SVM实现电商商品评论情感提取（上） (15:32)

• 视频：4-7 Spark基于TF-IDF+SVM实现电商商品评论情感提取（下） (13:57)

• 视频：4-8 类别型和时间型数据的特征提取 (06:48)

• 视频：4-9 构建新特征之特征交叉 (04:50)

• 视频：4-10 基于FM的特征交叉 (10:22)

• 视频：4-11 Spark实现基于FM的特征交叉 (41:32)

• 视频：4-12 特征筛选之GBDT和xgboost (14:16)

• 视频：4-13 Spark实现基于Xgboost的特征筛选（上） (19:56)

• 视频：4-14 Spark实现基于Xgboost的特征筛选（下） (13:41)

• 视频：4-15 特征监控方案设计 (05:27)

• 图文：4-16 【知识点梳理】本章重难点总结

• 第5章 用户画像搭建之标签体系构建11 节 | 139分钟

  本章会详细的讲解，如何通过TF-IDF生成标签的权重；用户行为偏好标签的计算；标签在Hbase的存储格式；以及如何使用ES存储Hbase的索引，进而提高复杂组合标签的查询效率。

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• 视频：5-1 本章重点及学习计划 (01:38)

• 视频：5-2 电商行业的标签体系以及reachCTR曲线 (11:24)

• 视频：5-3 用户行为标签的ES存储 (27:21)

• 视频：5-4 基于TF-IDF的标签权重算法（上） (13:19)

• 视频：5-5 基于TF-IDF的标签权重算法（中） (11:06)

• 视频：5-6 基于TF-IDF的标签权重算法（下） (10:32)

• 视频：5-7 时间衰减因子和用户偏好标签的计算（上） (18:35)

• 视频：5-8 时间衰减因子和用户偏好标签的计算（下） (20:58)

• 视频：5-9 ES构建Hbase二级索引对标签进行组合查询 (19:36)

• 视频：5-10 商品标签与用户画像标签的匹配度 (04:10)

• 图文：5-11 【知识点梳理】本章重难点总结

• 第6章 用户画像搭建之群体用户画像构建12 节 | 142分钟

  本章会讲解，如何通过朴素贝叶斯，实现用户性别预测，基于RFM模型对用户价值进行分群，基于K-Means对用户的消费等级进行分群，并会带领大家认识用户分群的时间衰减因素。

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• 视频：6-1 本章重点及学习计划 (01:21)

• 视频：6-2 朴素贝叶斯分类算法 (09:25)

• 视频：6-3 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（上） (18:23)

• 视频：6-4 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（中） (19:55)

• 视频：6-5 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（下） (05:05)

• 视频：6-6 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（上） (06:03)

• 视频：6-7 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（下） (21:38)

• 视频：6-8 使用Spark-ml实现基于Kmeans的用户消费分群 (26:16)

• 视频：6-9 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（上） (15:42)

• 视频：6-10 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（下） (08:19)

• 视频：6-11 DMP的用户分群 (09:38)

• 图文：6-12 【知识点梳理】本章重难点总结

• 第7章 用户画像搭建之DMP人群管理15 节 | 149分钟

  本章会通过 DMP 演示如何管理人群标签，生成人群包数据，人群圈选，以及人群扩展。并且使用 Clickhouse 做人群洞察分析。

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• 视频：7-1 本章重点及学习计划 (01:33)

• 视频：7-2 通过不同算法给用户打上标签后的业务应用 (04:38)

• 视频：7-3 ES，ClickHouse导入万级人群标签数据 (17:18)

• 视频：7-4 MySQL导入标签数据 (06:18)

• 视频：7-5 DMP的标签管理 (12:53)

• 视频：7-6 DMP生成人群包数据 (19:16)

• 视频：7-7 人群组合和人群去重 (22:56)

• 视频：7-8 lookalike的主要算法 (04:14)

• 视频：7-9 ClickHouse和ES在人群圈选上的对比 (05:40)

• 视频：7-10 ClickHouse集成Bitmap (10:50)

• 视频：7-11 基于宽表的ClickHouse人群圈选 (04:40)

• 视频：7-12 将Hive数据导入到ClickHouse (10:33)

• 视频：7-13 将Hive数据转换为ClickHouse的Bitmap (11:33)

• 视频：7-14 基于Bitmap的ClickHouse人群圈选 (16:05)

• 图文：7-15 本章知识点梳理

• 第8章 项目展示及版本升级解决方案7 节 | 90分钟

  本章会模拟生产环境集群的形式，展示项目实际运行效果，并结合框架版本升级，讲解踩坑秘笈。

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• 视频：8-1 项目完整演示（上） (14:55)

• 视频：8-2 项目完整演示（下） (12:51)

• 视频：8-3 Spark模块本地运行完整演示 (05:58)

• 视频：8-4 Spark模块集群运行完整演示（上） (16:56)

• 视频：8-5 Spark模块集群运行完整演示（下） (14:27)

• 视频：8-6 版本升级解决方案 (04:14)

• 视频：8-7 课程总结 (20:05)

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