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最新大数据项目-数仓项目

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2020-02-20 16:04:23
未经作者授权，禁止转载
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#大数据项目#涵盖数据仓库系统、用户画像与机器学习算法挖掘系统、任务调度系统、数据治理系统、OLAP数据服务系统、前端vue-element-echarts数据分析平台等各类企业实际应用技术，为学习者提供免费学习的平台是多易的使命。
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语文天花板春春
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视频选集
（167/168）
--彩蛋--
00:16
01.项目背景介绍
20:28
02.项目整体架构解析
23:25
03.项目整体架构解析-之上层应用系统举例（联机数据分析平台）
36:45
04.项目所涉及的技术及算法
04:42
06.项目数据介绍-业务数据介绍
21:06
07.数据库和数据仓库的概念-及联系区别
35:46
08.数据仓库相关概念介绍-报表-数据可视化
07:33
09.数仓开发之etl概念及etl工具介绍
19:11
10.数仓主题概念-各行业分析主题举例-神策介绍
32:39
11.数仓维度建模思想-事实表-维度-维表-维表模型
24:35
12.数仓概念之分层管理分层计算-分层意义
14:03
13.项目模块-埋点日志采集-方案说明-问题举例
56:36
14.工程搭建-maven知识扩展
01:07:41
15.工程搭建-版本管理知识-svn与git-以及码云gitee
47:47
16.git的常见操作-分享项目-commit-push-clone-pull
40:00
17.gps坐标地理位置维表构建思想
17:24
18.geohash编码的算法思想
14:54
19.原始地理位置mysql表-geohash维表的计算思想
08:14
20.地理位置字典构建代码实现-及加强补充的方案
45:16
21.idmapping-为什么要做idmapping
10:37
22.idmapping-技术方案1-借助redis实现
24:21
23.idmapping-技术方案2-利用图计算实现-思想流程
17:47
24.idmapping-技术方案2-可能存在的问题和改善思路
10:39
25.idmapping-技术方案2-图计算实现idmapping的全流程
45:16
26.idmapping-技术方案1-redis实现idmapping的改善后流程
11:10
27.idmapping图计算-demo案例
01:05:24
28.idmpping图计算-项目数据实现（1）
51:19
29.idmapping-图计算方案-完整实现（2）
55:49
30.app埋点日志预处理-流程分析-代码结构搭建
33:39
31.app埋点日志预处理-代码实现
52:44
32.app埋点日志预处理-代码重复修炼
46:14
33.预处理程序打包部署上线运行-步骤演示
50:03
34.app埋点日志数据加载到数仓ODS层-预处理程序bug调试
47:57
35.DWD层建模的思想和理由
35:04
36.app埋点日志全局明细表开发
26:54
37.app埋点日志-流量明细表开发
26:28
38.app埋点日志-广告明细表开发
13:28
39.app埋点日志-交互事件明细表开发
13:25
40.ods-dwd层表模型复习回顾
17:00
41.流量概况报表分析-方案设计
19:29
42.流量概况报表分析-流量会话聚合表开发
36:36
43.流量概况报表分析-流量用户聚合表开发
14:29
44.流量概况报表-全局汇总报表开发
23:01
45.多维分析-导论
24:18
46.多维分析实战-流量概况报表数据立方体开发
01:04:22
47.多维分析-概念补充-高阶聚合函数补充-withcube-groupingsets-withrollup
24:38
48.日新日活分析-方案设计-表模型设计
20:40
49.日活记录表-日新记录表-开发
31:18
50.历史访问记录表-更新计算开发
29:05
51.日新日活数多维分析报表开发
11:27
52.新用户留存-概念分析-模型设计
29:10
53.新用户留存分析-开发实现
26:09
54.sql葵花宝典需求说明
28:11
55.sql葵花宝典-练习（1）
10:31
56.sql葵花宝典-练习（2）
55:42
57.sql葵花宝典-练习（3)
33:17
58.sql葵花宝典-练习（5)
44:12
59.新用户留存分析报表开发
28:31
60.用户新鲜度报表-等价于新用户留存表
26:54
61.用户活跃度分析报表-需求说明-模型设计
54:04
62.用户活跃度分析报表-spark代码开发（1）
36:10
63.用户活跃度分析报表-spark代码开发（2）
36:10
64.用户连续活跃区间记录表-计算方案设计
33:30
65.用户连续活跃区间记录表-sql开发
48:42
66.用户访问间隔分布-方案设计-中间表计算
01:32:29
67.访问间隔分布统计分析-sql实现版
01:22:12
68.活跃用户留存分析-计算方案思考
36:03
69.活跃用户留存分析-spark代码实现-数据质量检查的做法
53:34
70.app版本升级统计报表开发
41:42
71.交互事件分析主题-需求分析和整体建模方案设计
12:47
72.交互事件分析主题-各层的代码实现
57:31
73.交互事件分析主题-事件次数最高top100人
09:57
74.访问路径分析-需求解析-整体建模-路径明细表开发
44:14
75.访问路径明细记录表-sql实现
30:23
76.访问路径概况统计-方案1-实现（竖表）
23:07
77.访问路径概况统计-方案2-实现（横表）
48:40
78.访问路径概况统计-方案2-实现（横表-bug解决）
11:41
79.访问路径概况统计-方案3-实现（横表-count-over）
20:35
80.关于窗口分析函数的透彻梳理（窗口计算范围的指定）
25:38
81.转化漏斗分析-概念-两种技术手段（离线常规-在线定制）
28:54
82.转化漏斗分析-多易寻宝活动漏斗转化率统计
57:36
83.广告事件分析-需求解析-计算方案设计
35:30
84.广告事件分析-广告概况报表-开发
30:57
85.广告事件分析-站外广告概况统计报表-需求解析-广告追踪技术-计算方案
50:46
86.业务数据分析-背景概念介绍-号外-spark和mr的对比
45:18
87.sqoop基本介绍-安装-测试
26:10
88.sqoop命令实战-mysql表全量导入hdfs
58:50
89.sqoop命令实战-mysql表全量导入hive
09:48
90.sqoop命令实战-条件导入-where-columns-query
49:55
91.sqoop命令实战-增量导入-自增id判断增量-updatetime判断增量
01:05:35
92.sqoop命令实战-增量导入的合并-导出
01:17:43
93.业务数据分析-整体介绍-需求罗列-涉及到的表-导入策略
01:06:29
94.业务数据分析-sqoop导入命令的脚本编写及crontab定时调度
30:29
95.业务数据分析-GMV分析-复购率分析（1）
50:45
96.业务数据分析-复购率分析（2）
27:32
97.sql葵花宝典修炼-复杂案例
01:10:14
98.业务数据分析-用户订单画像标签表计算
36:05
99.业务数据分析-用户订单画像标签表-代码开发（1）
01:05:40
100.业务数据分析-用户订单画像标签表开发（2）
36:44
101.业务数据分析-用户退拒行为画像标签表开发（1）
27:16
102.业务数据分析-用户退拒行为画像标签表开发（2）
16:23
103.业务数据分析-用户购物偏好画像标签表开发
31:08
104.数仓外围-任务调度系统azkaban入门安装
38:44
105.azkaban使用实战（1）- 最简单命令的调度
23:49
106.azkaban使用实战（2）-调度一个shell任务
05:59
107.azkaban使用实战（3）-多job工作流配置调度
11:47
108.azkaban使用实战（4）-hdfs操作任务调度
32:45
109.azkaban使用实战（5）--项目中任务实战调度（idmp-preprocess）
51:16
110.azkaban使用实战（6）--项目hive脚本调度
01:02:16
111.azkaban页面上配置参数传递给任务的shell脚本
08:37
112.atlas的整体概念解析-数仓元数据管理系统-元数据的注入-atlas的功能
39:50
113.atlas的安装部署和启动
51:40
114.各类软件启动运行失败的完整解决思路和流程-atlas连kafka配置问题修正
01:14:55
115.atlas和hive的hook钩子配置及测试
42:59
116.atlas自带的adminUI功能学习-人工录入元数据实体
21:07
117.atlas自带的adminUI功能学习-元数据搜索
17:12
118.atlas自带adminUI功能学习-分类管理和术语标签管理
25:39
119.atlas的rest-api概念解析-工具调用演示-代码调用演示
01:01:52
120.用户画像-概念-背景-与数仓的关联-标签层次概念
42:33
121.机器学习算法基础概念导论
36:55
122.机器学习必备数学知识-向量-点-距离
33:45
123.机器学习必备数学知识-余弦相似度
26:10
124.机器学习算法-相似度计算案例-需求
07:23
125.机器学习算法-相似度计算案例-代码实现
25:25
126.机器学习算法-knn算法手撕代码
52:20
127.机器学习必备数学知识-条件概率公式-贝叶斯定理-朴素贝叶斯定理
45:51
128.机器学习算法-navie_bayes算法手撕代码
01:40:32
129.sparkmllib算法库介绍-基础编程接口-Vector向量使用
54:09
130.sparkmllib算法库-朴素贝叶斯算法调用示例
30:40
131.项目实战需求-品牌偏好度计算-评语的情感分类
35:44
132.项目实战-文本特征向量化算法-hashing映射-TF-IDF特征值
32:03
133.sparkmllib朴素贝叶斯算法出轨案例-勘误
40:23
134.项目实战-评论语义情感分类-代码实现（1）
14:22
135.项目实战-评论语义情感分类-代码实现（2）
01:12:51
136.sparkmllib算法库-线性回归算法-算法思想-api调用示例
57:24
137.线性回归算法中的最小损失函数求解法-梯度下降算法
46:16
138.逻辑回归算法-数学思想-和线性回归的关系
26:47
139.项目需求-流失率标签计算-逻辑回归算法代码实现（1）
54:28
140.项目需求-流失率标签计算-逻辑回归算法代码实现（2）
28:23
141.项目需求-行为性别预测-项目大会-需求、特征选择、算法选择-讨论分析
54:33
142.项目需求-行为性别预测-用朴素贝叶斯算法实现
51:24
143.机器学习算法模型评估-分类算法评估-回归算法评估
01:00:36
144.用户画像标签更新策略-增量更新-全量更新-兴趣类标签的衰减问题
51:18
145.数据系统-服务层-方案设计项目讨论会
38:46
146.olap查询引擎：presto-基本认识
31:36
147.presto集群部署-启动-参数配置详解
01:08:55
148.presto配置hive数据源的连接及测试
33:13
149.presto配置mysql数据源的连接及测试-跨源查询测试
16:41
150.内容回顾复习-presto对接hive数据源的原理机制
36:16
151.presto对接kafka数据-表映射描述文件配置示例
41:44
152.presto对接kafka-csv格式数据-配置测试
29:36
153.presto对接kafka-json格式数据-配置测试
13:33
154.数据运营分析olap平台开发-整体介绍-web开发技术栈介绍
01:00:43
155.数据运营分析olap平台开发-jdbc连接presto测试
23:04
156.web开发基本技术演示
38:40
157.数据运营分析olap平台开发-省份维度的日活数据查询
45:57
158.数据运营分析平台-常规漏斗数据查询前端开发
18:37
159.数据运营分析平台-后端服务开发-常规漏斗数据查询接口规范
21:20
160.web开发代码骨架搭建
11:01
161.数据运营分析平台-自定义漏斗分析-后端数据接口开发（代码骨架）
32:32
162.数据运营分析平台-后端服务开发-常规漏斗数据查询接口实现
26:52
163.数据运营分析平台-自定义漏斗分析-后端数据接口开发（代码实现）
46:18
164.数据运营分析平台-漏斗分析前端开发示例
22:09
165.数据运营分析平台-日活趋势分析-后端开发及测试
18:59
166.数据运营分析平台-日活趋势分析-前后端对接
24:54
167.数据运营分析平台-日活趋势分析-交互查询功能开发
31:05
168.数据运营分析平台-常规漏斗数据查询后台接口开发
29:52

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