项目概述：构建企业级数据仓库，整合公司内外部数据资源，为公司提供统一、准确、及时的数据支持。 技术实现：采用Hive、HBase等大数据存储技术，设计合理的数据模型和数据架构。实现数据的ETL（抽取、转换、加载）过程，确保数据的准确性和完整性。

项目概述：通过整合用户数据、产品数据和市场数据，构建用户画像，实现精准营销。这包括个性化推荐、目标客户群定位、营销效果评估等。 技术实现：运用机器学习算法对用户数据进行分析和建模，识别用户特征和偏好。结合业务场景，制定精准营销策略，并通过A/B测试等方法评估营销效果。

项目概述：通过收集和分析用户在公司网站或应用上的行为数据，如浏览记录、点击行为、停留时间等，以了解用户偏好、行为习惯及潜在需求。 技术实现：利用Hadoop、Spark等大数据处理技术，对海量用户行为数据进行处理和分析。采用数据可视化工具展示分析结果，帮助公司优化产品功能、提升用户体验。