7-9 将Hive数据导入到ClickHouse.mp477M7-8 基于宽表的ClickHouse人群圈选.mp423.1M7-7 ClickHouse集成Bitmap.mp498.9M7-6 ClickHouse和ES在人群圈选上的对比.mp431.3M7-5 lookalike的主要算法.mp418.6M7-4 人群组合和人群去重.mp4173.8M7-3 DMP生成人群包数据.mp4139M7-2 DMP的标签管理.mp494.2M7-12 本章知识点梳理.jpg138KB7-11 基于Bitmap的ClickHouse人群圈选.mp4117.9M7-10 将Hive数据转换为ClickHouse的Bitmap.mp4141.7M7-1 本章重点及学习计划.mp46-9 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（上）.mp4113M6-8 使用Spark-ml实现基于Kmeans的用户消费分群.mp4187.9M6-7 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（下）.mp4155.7M6-6 基于RFM模型的用户价值划分及Spark代码（上）.mp426.5M6-5 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（下）.mp450.5M6-4 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（中）.mp4141.3M6-3 使用Spark-ml实现基于朴素贝叶斯预测性别（上）.mp4130M6-2 朴素贝叶斯分类算法.mp449.4M6-12 【知识点梳理】本章重难点总结.jpg166KB6-11 DMP的用户分群.mp442.7M6-10 通过订单数据挖掘用户的的行为属性及Spark代码（下）.mp466M6-1 本章重点及学习计划.mp4
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