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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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