场景描述：将公司分散在各个系统的数据集成起来，形成完整统一的画像信息，以支持产品迭代、提高运营效率、方便数据分析，满足日常运营报表需求。
该认证通过对房源房屋相关数据进行整合，形成房源分析画像。通过房源分析画像建设详细介绍了画像概念、画像应用场景、画像建设思路及画像实施过程。另外还提供了数据分析需求,结合Quick BI产品基于房源画像表快速构建相关统计报表,服务于公司的高层决策、业务运营、业务监控、数据分析及数据挖掘。
课程目标：
了解二手房交易相关基础数据及业务
熟悉画像概念及应用
掌握画像建设思路及流程
掌握阿里云Data IDE 、MaxCompute、Quick BI产品使用
结合阿里产品，实现简单的画像建设，掌握常用的SQL技能
课时列表：
课时1：画像的概念：介绍画像的概念，以通俗易懂的用户画像为例介绍，然后介绍房源画像涉及到数据信息。
课时2：画像的应用场景：介绍画像的常见应用场景。
课时3：房源画像模型介绍：详细介绍房源画像建设中涉及到各类数据模型信息。
课时4：阿里云产品MaxCompute介绍：介绍本实验所涉及阿里云产品MaxCompute、Data IDE、Quick BI的基本概念并演示其使用。
课时5：房源画像实验演示（上）：演示如何将散落在各个系统的房源相关数据整合起来，形成完善房源画像信息。
课时6：房源画像实验演示（下）：演示如何将散落在各个系统的房源相关数据整合起来，形成完善房源画像信息。
课时7：【课后任务】房源画像及统计报表建设：介绍ihouse公司房源画像建设背景、涉及数据及建设步骤，然后使用房源画进行报表统计最后使用Quick BI进行报表展现。
课时8：【在线实验】基于房源的画像分析：带领大家一步步进行房源画像分析，将散落在各个系统的房源相关数据整合起来，形成完善房源画像信息，以提高运营效率。
Apsara Clouder大数据专项技能认证：基于房源的画像分析
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