四. 如何构建电商用户画像 4.1 构建电商用户画像技术和流程 构建一个用户画像,包括数据源端数据收集.数据预处理.行为建模.构建用户画像 有些标签是可以直接获取到的,有些标签需要通过数据挖掘分析到! 4.2 源数据分析 用户数据分为2类:动态信息数据.静态信息数据 静态信息数据来源: 用户填写的个人资料,或者由此通过一定的算法,计算出来的数据 如果有不确定的,可以建立模型来判断,比如用户的性别注册没有填写,可以建立模型,根据用户的行为来判断用户性别是什么,或者它的概率 动态信息数据来源: 用户…

五. 电商用户画像环境搭建 众所周知,Hive的执行任务是将hql语句转化为MapReduce来计算的,Hive的整体解决方案很不错,但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间,查询耗时太长.这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的,那么如果我们不生成MapReduce Job,而是生成Spark Job,就可以充分利用Spark的快速执行能力来缩短HiveHQL的响应时间. 本项目采用SparkSql与hive进行整合(spark on hive),通过SparkSql读取hi…

7.电商用户画像开发 7.1用户画像--数据开发的步骤 u 数据开发前置依赖 -需求确定 pv uv topn -建模确定表结构 create table t1(pv int,uv int,topn string) -实现方案确定 u 数据开发过程 -表落地 -写sql语句实现业务逻辑 -部署代码 -数据测试 -试运行与上线 在接下来的客户基本属性表开发中演示开发的流程. 7.2 用户画像开发--客户基本属性表 --用户画像-客户基本属性模型表 create database if not ex…

六.  电商用户画像数据仓库建立 7.1  数据仓库准备工作 为什么要对数据仓库分层?星型模型 雪花模型 User----->web界面展示指标表 l    用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据: l     如果不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大 l     通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个…

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2…

多运行时是一个非常新的概念.在 2020 年,Bilgin Ibryam 提出了 Multi-Runtime(多运行时)的理念,对基于 Sidecar 模式的各种产品形态进行了实践总结和理论升华.那到底什么是多运行时呢?首先还是得从分布式应用的四大类基本需求讲起.简单来讲任何分布式应用都存在的四大类基本需求: 1.生命周期:包括部署,健康检查,水平扩展,配置管理等,目前这些需求的最佳实践,都陆续在 kubernetes 上有了落地. 2.网络:网络方面的需求 是 service Mesh 的主战…

一.模拟生成数据 package com.bw.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.UUID; import com.bw.util.DateUtils; import com.bw.util.StringUtils; import org.apache.spark.api.java.J…

一.CentOS7集群搭建 1.1 准备3台centos7的虚拟机 IP及主机名规划如下: 192.168.123.110 spark1192.168.123.111 spark2192.168.123.112 spark3 1.2 修改IP地址 [root@bigdata ~]# vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 1.3 修改主机映射 [root@bigdata ~]# vi /etc/hosts 1.4 修改主机名 三台机器分别把主机…

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6…

一.对用户访问session进行分析 1.可以根据使用者指定的某些条件,筛选出指定的一些用户(有特定年龄.职业.城市): 2.对这些用户在指定日期范围内发起的session,进行聚合统计,比如,统计出访问时长在0~3s的session占总session数量的比例: 3.按时间比例,比如一天有24个小时,其中12:00~13:00的session数量占当天总session数量的50%,当天总session数量是10000个,那么当天总共要抽取1000个session,ok,12:00~13:00的…