〇、引子
在当今市场竞争激烈的时代，了解用户需求、提高用户体验已成为企业成功的关键。而用户画像作为一种重要的工具，可以帮助企业更好地了解用户，针对性地优化产品和服务。
一、什么是用户画像
用户画像（Persona）是一种将真实用户数据进行归纳和简化的工具，它能够以更清晰、更有条理的方式，描绘出目标用户群体的具象化特征，以便产品设计者更好地理解用户需求，为设计决策提供依据。通过用户画像，企业可以更好地理解目标用户，进而为他们提供更精准的产品和服务。
一般来说，用户画像包括以下信息：
基本信息：如用户的年龄、性别、职业等。
社交行为：用户的社交媒体使用习惯，比如他们常用的社交平台是什么，他们在这些平台上关注什么内容等。
生活习惯：比如用户的作息时间、饮食习惯、休闲活动等。
位置信息：用户的常住地、工作地等。
消费行为：用户的购物习惯、偏好的产品类型、品牌忠诚度等。
设备信息：用户常使用的设备，如手机型号、电脑操作系统等。
心理特征：用户的价值观、兴趣爱好等。
这些信息可以从用户调研、市场调研、数据分析等方式中获得，并通过用户画像的形式，帮助企业更好地理解目标用户群体，从而进行更精准的产品设计、营销策略等决策。
二、用户画像的优势
帮助企业精准定位目标用户：通过对用户画像的分析，企业可以清楚地了解目标用户的特征和需求，从而更好地定位产品和服务。
提高企业决策效率：用户画像为企业提供了客观、准确的数据支持，有助于提高决策效率和准确性。
优化产品设计：通过对用户画像的分析，企业可以发现用户在使用产品过程中的痛点和需求，针对性地优化产品设计。
提高用户体验：通过对用户画像的深入研究，企业可以更好地了解用户需求和行为习惯，从而提供更符合用户期望的产品和服务，提高用户体验。
三、如何实现用户画像
数据收集：首先需要收集用户数据，可以从市场调研、用户调研、数据分析等方式中获取。
数据处理：对收集到的数据进行清洗、归纳和处理，以备后续分析使用。
建立模型：根据收集到的数据，建立用户画像模型，将用户划分为不同的细分群体。
分析需求：针对不同细分群体的用户，分析其需求和行为特征，制定相应的产品和服务策略。
四、用户画像应用中的问题
信息收集问题：收集到的信息可能不全面或者不准确，影响用户画像的准确性。
数据分析问题：需要专业的数据分析技能，否则可能导致分析结果不准确。
可视化问题：用户画像是数据的可视化表现，如何将复杂的数据以简单明了的方式呈现给非专业人士，让他们快速了解数据含义，也是一个需要注意的问题。
隐私问题：在收集和使用用户数据时，需要注意保护用户的隐私权和数据安全。
五、总结
用户画像作为一种重要的工具，可以帮助企业更好地了解用户需求和行为特征，针对性地优化产品和服务，提高决策效率和用户体验。但同时，也需要注意信息收集、数据分析、可视化呈现和隐私问题等应用中的问题。随着技术的不断发展，未来展望中，用户画像的应用前景将更加广阔，对企业的价值也将不断提升。
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目录
前 言
第1章 了解画像平台 1
1.1 画像基本概念 1
1.1.1 什么是画像 1
1.1.2 画像的重要性 2
1.1.3 画像平台定位 3
1.2 OLAP介绍 3
1.2.1 OLAP与OLTP对比 3
1.2.2 OLAP场景关键特征 4
1.2.3 OLAP的3种建模类型 5
1.2.4 OLAP相关技术发展历程 5
1.3 业界画像平台介绍 6
1.3.1 神策数据 7
1.3.2 火山引擎增长分析 10
1.3.3 GrowingIO 13
1.3.4 阿里云智能用户增长 16
1.4 画像平台涉及的岗位 18
1.4.1 数据工程师 18
1.4.2 算法工程师 18
1.4.3 研发工程师 18
1.4.4 产品经理 19
1.4.5 运营人员 19
1.5 本章小结 19
第2章 画像平台功能与架构 20
2.1 画像平台主要功能 20
2.1.1 标签管理 20
2.1.2 标签服务 24
2.1.3 分群功能 25
2.1.4 画像分析 28
2.2 画像平台技术架构 32
2.2.1 画像平台常见的技术架构 32
2.2.2 画像平台技术选型示例 33
2.2.3 业界画像功能技术选型 35
2.3 画像平台的3种数据模型 36
2.4 本章小结 38
第3章 标签管理 40
3.1 标签管理整体架构 40
3.2 标签分类 43
3.2.1 标签实体及ID类型 43
3.2.2 标签分类方式 44
3.3 标签管理功能实现 48
3.3.1 标签存储 48
3.3.2 标签生产 55
3.3.3 标签数据监控 67
3.3.4 工程实现 69
3.4 岗位分工介绍 70
3.5 本章小结 72
第4章 标签服务 73
4.1 标签服务整体架构 73
4.2 标签查询服务 74
4.2.1 标签查询服务介绍 74
4.2.2 标签数据灌入缓存 76
4.2.3 标签数据结构 79
4.2.4 标签数据处理 81
4.2.5 工程实现 83
4.3 标签元数据查询服务 85
4.3.1 标签元数据查询服务介绍 85
4.3.2 工程实现 87
4.4 标签实时预测服务 89
4.4.1 标签实时预测服务介绍 89
4.4.2 工程实现 90
4.5 ID-Mapping 93
4.6 岗位分工介绍 97
4.7 本章小结 98
第5章 分群功能 99
5.1 分群功能整体架构 99
5.2 基础数据准备 101
5.2.1 画像宽表 101
5.2.2 画像BitMap 108
5.3 人群创建方式 111
5.3.1 规则圈选 112
5.3.2 导入人群 119
5.3.3 组合人群 121
5.3.4 行为明细 123
5.3.5 人群Lookalike 125
5.3.6 挖掘人群 126
5.3.7 LBS人群 127
5.3.8 其他人群圈选 128
5.3.9 工程实现 131
5.4 人群数据对外输出 137
5.5 人群附加功能 138
5.5.1 人群预估 138
5.5.2 人群拆分 140
5.5.3 人群自动更新 141
5.5.4 人群下载 142
5.5.5 ID转换 143
5.6 人群判存服务 144
5.6.1 Redis方案 144
5.6.2 BitMap方案 147
5.6.3 基于规则的判存 149
5.7 岗位分工介绍 150
5.8 本章小结 152
第6章 画像分析 153
6.1 画像分析整体架构 153
6.2 人群画像分析 155
6.2.1 人群分布分析 155
6.2.2 人群指标分析 156
6.2.3 人群下钻分析 157
6.2.4 人群交叉分析 158
6.2.5 人群对比分析 158
6.2.6 工程实现 159
6.3 人群即席分析 165
6.3.1 分布分析与指标分析 166
6.3.2 下钻分析与交叉分析 167
6.3.3 人群画像预览 168
6.4 行为明细分析 169
6.4.1 明细统计 171
6.4.2 用户分析 173
6.4.3 流程转化 176
6.4.4 价值分析 179
6.4.5 工程实现 181
6.5 单用户分析 183
6.5.1 用户画像查询 184
6.5.2 用户关系数据分析 185
6.5.3 用户涨掉粉分析 190
6.5.4 用户内容流量分析 192
6.6 其他常见分析 193
6.6.1 业务分析看板 193
6.6.2 地域分析 195
6.6.3 人群投放分析 197
6.7 岗位分工介绍 199
6.8 本章小结 200
第7章 从0到1构建画像平台 201
7.1 基础准备 201
7.1.1 技术组件协作关系 201
7.1.2 基础环境准备 203
7.2 大数据环境搭建 206
7.2.1 Hadoop 207
7.2.2 Spark 210
7.2.3 Hive 212
7.2.4 ZooKeeper 215
7.2.5 DolphinScheduler 216
7.2.6 Flink 217
7.3 存储引擎安装 219
7.3.1 ClickHouse 219
7.3.2 Redis 221
7.3.3 MySQL 222
7.4 工程框架搭建 223
7.4.1 服务端工程搭建 223
7.4.2 前端工程搭建 237
7.5 运行开源代码 238
7.6 本章小结 240
第8章 画像平台应用与业务实践 241
8.1 画像平台常见应用案例 241
8.1.1 标签管理应用案例 241
8.1.2 标签服务应用案例 244
8.1.3 分群功能应用案例 245
8.1.4 画像分析应用案例 247
8.2 用户生命周期中画像的使用 248
8.2.1 用户生命周期的划分方式 249
8.2.2 引入期画像的使用 250
8.2.3 成长期画像的使用 251
8.2.4 成熟期画像的使用 252
8.2.5 休眠期画像的使用 253
8.2.6 流失期画像的使用 254
8.3 画像平台业务实践 255
8.3.1 用户增长 255
8.3.2 用户运营 259
8.3.3 电商卖货 263
8.3.4 内容推荐 266
8.3.5 风险控制 268
8.3.6 其他业务 271
8.4 本章小结 273
第9章 画像平台优化总结 274
9.1 任务模式 274
9.1.1 任务定义及执行模式 276
9.1.2 任务优先级及并发控制 277
9.1.3 父子任务拆分 277
9.1.4 任务异常检测与重试 278
9.1.5 便捷的横向拓展能力 279
9.2 人群创建优化进阶 279
9.2.1 人群圈选需求 279
9.2.2 简单直接的解决思路 280
9.2.3 将ClickHouse作为缓存 281
9.2.4 SQL优化 283
9.3 BitMap在画像平台中的
使用方案 286
9.3.1 BitMap基本原理 286
9.3.2 BitMap在人群圈选中的
使用方案 287
9.3.3 BitMap在分布分析中的
使用方案 289
9.3.4 BitMap在判存服务中的
使用方案 291
9.4 画像宽表生成优化 292
9.4.1 多表左连接 293
9.4.2 分组再合并 294
9.4.3 增加数据加载层 296
9.4.4 采用Bucket Join 297
9.5 ID编码映射方案 299
9.6 如何构建一个类似神策的平台 301
9.6.1 神策产品介绍 301
9.6.2 主要技术模块 302
9.7 平台技术优化思考 305
9.8 本章小结 307
