基于阿里天池数据的“人货场”深度解析

2015年3月23日，阿里云计算宣布推出新一季天池大数据竞赛。这项竞赛吸引全球年轻数据科学家，以开发更精准的数据分析模型，预测消费者购物偏好、余额宝资金流动和时尚穿衣趋势。

手机用户画像与征信: 基于大数据的深度解析 本研究深入探讨了如何利用大数据技术构建精准的手机用户画像，并将其应用于征信评估。通过分析海量手机用户数据，我们可以提取用户的行为特征、消费习惯、社交关系等多维度信息，构建完整的用户画像。在此基础上，结合机器学习等先进算法，可以有效评估用户的信用风险，为金融机构提供可靠的决策依据。

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项目实战：构建基于阿里云的完整数据仓库 本项目将带领您在阿里云上搭建一个完整的数据仓库，并学习如何进行离线计算。您将深入理解数据在数仓架构中的各个环节，从数据采集、存储、计算到最终的输出和展示。 项目亮点 全流程体验: 涵盖数据仓库构建的每个阶段，让您对数据流转有全局认知。 阿里云生态: 完全基于阿里云架构，学习并使用各种云服务组件，例如 DataWorks、MaxCompute、DataV 等，了解它们如何协同工作。 实践导向: 通过实际案例，掌握数据采集、数仓建模、指标计算以及可视化分析等核心技能。 项目需求 数据采集: 从埋点日志中采集用户行为数据。 从业务数据库中采集业务数据。 数据仓库搭建: 构建用户行为数仓，用于分析用户行为模式。 构建业务数仓，用于分析业务运营状况。 数据分析与可视化: 基于数仓数据，分析统计关键业务指标。 使用可视化工具对分析结果进行展示，例如报表、图表等。 项目收益 通过本项目，您将获得以下收益： 掌握数据仓库构建的完整流程和核心技术。 熟悉阿里云数据服务组件的使用和最佳实践。 提升数据分析和可视化能力，为业务决策提供数据支持。

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SQL是一种强大的数据库查询语言，广泛应用于数据管理和处理领域。掌握SQL不仅有助于提高数据操作效率，还能有效管理大规模数据集。通过学习SQL，可以更高效地执行数据分析和报表生成任务。

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