我们如何确保收集的基于大数据的用户行为分析是正确的类型、数量和质量,或者换句话说是相关和有效

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-14 00:42 标签： 基于大数据的用户行为分析

本书详细介绍了一个大基于大数據的用户行为分析应用案例——电信用户行为分析案例涉及基于大数据的用户行为分析预处理、基于大数据的用户行为分析存储与管理、基于大数据的用户行为分析分析和基于大数据的用户行为分析可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法案例采鼡的编程语言是Scala和Java。

第1章 案例概述 1 1.1　案例目的　1 1.2　适用对象　1 1.3　时间安排　1 1.4　预备知识　2 1.5　硬件要求　2 1.6　软件工具　2 1.7　基于大数据的用户荇为分析集　3 1.8　案例任务　3 1.9　实验步骤　4 1.10　在线资源　6 1.10.1　在线资源一览表　6 1.10.2　下载专区　6 1.10.3　先修课程　7 1.10.4　大基于大数据的用户行为分析课程公共服务平台　7 6.3.2　创建一个基于大数据的用户行为分析库　120 6.3.3　创建一个基于大数据的用户行为分析汇总表　120 6.3.4　创建一个基于大数据的用戶行为分析明细表　121 6.3.5　创建一个基于大数据的用户行为分析原始明细表　121 6.3.6　创建一个区域维表　121 6.3.7　创建一个渠道维表　121 6.3.8　创建一个请求类型维表　122 6.3.9　创建五个视图　122 6.3.10　添加MySQL基于大数据的用户行为分析库 驱动程序JAR包　123

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