个性化电商广告推荐系统1. 数据介绍2.项目实现分析2.1 数据概况2.2 业务流程3. 预处理behavior_log数据集3.1 创建spark session3.2 读取文件并修改schema3.3 查看数据情况3.4 透视表操作3.5 把btag中的操作转化为打分3.6 根据用户对类目偏好打分训练ALS模型3.7 ALS模型预测 初步存储到redis中4. 分析处理raw_sample数据

基于协同过滤的电影推荐-案例数据来源：movie-lens-small-latest-dataset推荐系统、协同过滤、实验、案例

产品是指能够供给市场，被人们使用和消费，并能满足人们某种需求的任何东西，包括有形的物品、无形的服务、组织、观念或它们的组合。简而言之，产品是满足用户诉求的。在移动互联网端，APP是产品，比如微信APP，主要是满足用户社交诉求，手淘APP，主要是满足用户生活消费和线上购物需求的，APP中某一具体前台场景也是产品，比如充值icon，满足用户充话费的刚性需求，产品是一个相对比较宽广的定义。一个好的产品是

用python生成工作报告python处理excelpython绘制柱状图python处理word把execl中的数据整理写入word（小实验）实验结果

十一、数据模型篇—— 事实表设计11.1 事实表基础11.1.1 事实表特性11.1.2 事实表设计原则11.1.3 事实的设计准则11.1.4 事实表设计方法11.2 事务事实表11.2.1 单事务事实表11.2.2 多事务事实表11.2.3 两种事实表比较11.3 周期快照事实表11.3.1 特性11.3.2 设计步骤11.3.3 注意事项11.4 累计快照事实表11.4.1 特性11.4.2

三、数据技术篇—— 数据同步3.1 数据同步基础 @3.1.1 直连同步3.1.2 数据文件同步3.1.3 数据库日志解析同步3.2 数据仓库同步方式3.2.1 批量数据同步3.2.2 实时数据同步3.3 同步遇到的问题3.3.1 分库分表3.3.2 增量全量同步的合并@3.3.3 数据漂移的处理 @有多种不同应用场景：主数据库和备份数据库之间的数据备份，主系统和子系统的数据更新，不用地域、数据库

大数据之路一、总述数据有序、有结构地分类和存储，从而产生价值。​实时：数据量大，要实时、准确​离线：采集、存储、计算数据模型、数据研发、数据质量和运维保障工作难点：高效的数据模型和体系，数据易用，避免重复建设和不一致性，数据的规范性高效的数据开发工具，数据质量保障管理和控制存储和计算消耗数据服务的稳定和性能数据体系：1. 数据采集日志采集体系：Web端日志采集技术APP端日志采集技术各个场景的埋点

七、数据技术篇—— 数据挖掘7.1 数据挖掘算法平台7.2 数据挖掘中台体系7.2.1 挖掘数据中台7.2.2 挖掘算法中台7.3 数据挖掘案例7.3.1 用户画像7.3.2 反作弊数据挖掘技术与数据仓储和计算技术发展相辅相成，挖掘有效数据信息企业级数据挖掘包含两个要素：面向计算器学习算法的并行计算框架与算法平台；面向企业级数据挖掘的算法资产管理体系。7.1 数据挖掘算法平台汇集了大量优质的分布式

二、数据技术篇—— 日志采集2.1 浏览器日志采集2.1.1 页面型的日志采集分类2.1.2 页面访问过程2.1.3 页面浏览日志采集流程@2.1.4 页面交互日志采集2.1.5 页面交互日志清洗和预处理2.2 无线客户端的日志采集2.2.1 页面事件2.2.2 控件点击事件2.2.3 特殊场景2.2.4 H5 & Native日志统一 @2.2.5 日志传输2.3 日志采集的挑战2.3.

网易2020校招数据分析方向正式批笔试题选择题简答题编程题题目来自网易2020校招数据分析方向正式批笔试题选择题关于主成分分析说法错误的是PCA可以用来降维处理PCA可以通过SVD来实现PCA实现线性组合最大化样本方差PCA可以通过特征值分解来实现2个盒子被小牛分别放入中有两个大小相同的球，这两个球只可能是红和蓝两种颜色，并且一个球是红的还是蓝的是等可能的。小牛让小客来猜盒子里球的颜色分别是什么样