廣告營銷項目

本項目基于真實廣告行業(yè)的實際業(yè)務場景，引入真實廣告點擊數據和平臺管理數據，詳細講解了廣告營銷行業(yè)，深入了解廣告行業(yè)專業(yè)術語，了解廣告投放至數據分析的全流程。本項目對廣告行業(yè)的數據建模場景也進行了深入分析，清晰了解數據走向。引入數據分析工具FineBI，搭建全能數據分析儀表盤，多維度展現指標需求。
項目同樣有完整的數倉建模理論講解，并構建功能完善的數據倉庫系統(tǒng)，包括優(yōu)秀的海量數據采集系統(tǒng)、完善專業(yè)的異常流量清洗體系、自動化腳本調度系統(tǒng)、完善的數據分析工具，并搭載AI輔助技巧詳解，幫助學員打通行業(yè)關竅，突破技能瓶頸。

適學人群

小白人群

渴望技術轉型
轉換行業(yè)的IT小白
高校畢業(yè)生

增長經驗
搭建完善的項目
接觸廣泛技術面
大數據從業(yè)者

渴望了解新技術、新行業(yè)
有興趣了解數據分析
IT從業(yè)者

學習前沿技術
突破職業(yè)瓶頸
掌握核心技能
要求課程基礎

Linux、Hadoop
Java、Hive
Flume、Kafka
等基礎框架

學習收獲

全面了解廣告行業(yè)運營流程

充分熟悉廣告行業(yè)指標體系

熟練掌握異常流量清洗過程

熟悉掌握數據倉庫技術框架

充分掌握FineBI數據分析工具

技術點

充分調研各大廠數倉建模體系，以阿里巴巴的數據倉庫建模理論為最終藍本，搭建實用且貼近生產實際的數倉建模體系；
應用建模理論，提出可實踐性強的數倉搭建理論過程，數據調研→明確數據域→構建業(yè)務總線矩陣→維度模型設計→明確統(tǒng)計指標→匯總模型設計→分層構建數倉；
多方參考大廠數倉分層體系，合理數據分層，降低數據耦合度，提高數據分析效率，降低數據計算成本；
實戰(zhàn)式數據模擬策略，真實廣告流量監(jiān)測業(yè)務場景，模擬生成全面的原始數據，針對真實數據進行分析統(tǒng)計；
采用Flume采集廣告監(jiān)測日志，適配組件全面調研，給出詳細貼近實戰(zhàn)的配置文件，自定義采集組件，解決時間戳零點漂移，優(yōu)化小文件存儲帶來問題，提供更多實戰(zhàn)經驗；