​Spark+Clickhouse+机器学习打造电商用户画像平台

通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

相对于数据仓库而言，用户画像属于“上层建筑”，以数据仓库沉淀的数据为基础，提炼出更有价值的信息。
同时用户画像也是一种数据服务，在它之上还有“更高的建筑”，比如推荐系统，营销系统、风控系统、用于广告投放的DMP系统等等。这些系统往往需要对用户进行识别定位，那么用户画像就是最重要的数据来源。

项目教学模块
1理解用户画像系统的设计思路，以及标签的设计流程与应用。
2用户画像管理平台的搭建及使用。
3掌握用户画像平台的数据库表，包括标签表、任务表、进度表等全部表含义。
4使用spark开发标签计算、重组、导出等操作，完成标签计算的业务处理流程。
5利用clickhouse实现对画像数据的存储及多个标签的组合筛选。
6学习用Springboot、Mybatis等框架，完成用户分群功能。
7入门机器学习，用sparkmllib中的算法完成挖掘类标签的开发。

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