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（1）作者是資深大數(shù)據(jù)技術(shù)專家，在大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)化運(yùn)營方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。

（2）作者有多個(gè)億級規(guī)模的用戶畫像系統(tǒng)的構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)。

（3）本書不僅從技術(shù)、產(chǎn)品、運(yùn)營3個(gè)維度講解了如何從0到1構(gòu)建一個(gè)用戶畫像系統(tǒng)，而且給出了利用用戶畫像系統(tǒng)驅(qū)動企業(yè)營收增長的解決方案。

（4）本書對用戶畫像系統(tǒng)的多個(gè)使用場景進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，同時(shí)給出了相關(guān)的實(shí)踐案例。

內(nèi)容簡介

這是一本從技術(shù)、產(chǎn)品和運(yùn)營3個(gè)角度講解如何從0到1構(gòu)建用戶畫像系統(tǒng)的著作，同時(shí)它還為如何利用用戶畫像系統(tǒng)驅(qū)動企業(yè)的營收增長給出了解決方案。作者有多年的大數(shù)據(jù)研發(fā)和數(shù)據(jù)化運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，曾參與和負(fù)責(zé)多個(gè)億級規(guī)模的用戶畫像系統(tǒng)的搭建，在用戶畫像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)和落地解決方案等方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)。

全書一共9章：

第1~6章主要講解了搭建用戶畫像系統(tǒng)需要掌握的概念、技術(shù)、流程、方法論等，包括用戶畫像的基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)指標(biāo)體系、標(biāo)簽數(shù)據(jù)存儲、標(biāo)簽數(shù)據(jù)開發(fā)、開發(fā)性能調(diào)優(yōu)、作業(yè)流程調(diào)度等；

第7章講解了如何對用戶畫像進(jìn)行產(chǎn)品化，為工程實(shí)踐提供解決方案；

第8章詳細(xì)講解了用戶畫像在經(jīng)營分析、精準(zhǔn)營銷和個(gè)性化推薦3個(gè)經(jīng)典領(lǐng)域的應(yīng)用；

第9章通過8個(gè)常見的場景講解了8個(gè)用戶畫像系統(tǒng)的落地案例，幫助讀者掌握如何利用用戶畫像系統(tǒng)來驅(qū)動企業(yè)的營收增長。

作者簡介

趙宏田——資深大數(shù)據(jù)技術(shù)專家，先后在中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）和武漢大學(xué)獲得工學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)雙學(xué)士學(xué)位。在大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營領(lǐng)域有多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，擅長Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)，以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、爬蟲、用戶畫像系統(tǒng)搭建等。開源項(xiàng)目的貢獻(xiàn)者，知乎專欄作者，撰寫了大量專業(yè)文章，廣受好評。著有暢銷書《數(shù)據(jù)化運(yùn)營：系統(tǒng)方法與實(shí)踐案例》。

精彩書評

在眾多數(shù)據(jù)分析方法中，用戶畫像幾乎是后期數(shù)據(jù)工作的“標(biāo)配”，適用于應(yīng)用層的個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營銷、客群管理和運(yùn)營等各個(gè)場景。宏田的這本書涵蓋畫像基礎(chǔ)、指標(biāo)體系搭建、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)開發(fā)、性能調(diào)優(yōu)、流程調(diào)度、產(chǎn)品化案例和實(shí)踐應(yīng)用等內(nèi)容，完整、詳實(shí)且落地性強(qiáng)，假以時(shí)日，會成為有關(guān)用戶畫像的里程碑式的經(jīng)典書籍。

—— 宋天龍（TonySong） 觸脈咨詢合伙人兼副總裁/《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營》作者

本書圍繞用戶畫像主題進(jìn)行了深度剖析，從實(shí)戰(zhàn)角度結(jié)合多業(yè)務(wù)場景對用戶畫像相關(guān)技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)講解。通過本書的學(xué)習(xí)可以系統(tǒng)地掌握如何搭建一套完整的用戶畫像系統(tǒng)，掌握所需要的理論知識和技能。宏田對用戶畫像理解透徹，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富，推薦讀者品讀。

——肖冠宇 小象科技合伙人

用戶畫像對于企業(yè)戰(zhàn)略決策和戰(zhàn)術(shù)實(shí)施極為關(guān)鍵，其體系建設(shè)是一個(gè)非常復(fù)雜的工程。本書從方法論和工程化兩個(gè)層面給出了實(shí)際解決方案，對于企業(yè)的用戶畫像體系構(gòu)建與實(shí)踐具有極高的參考意義，同時(shí)也是數(shù)據(jù)從業(yè)人員難得的參考書籍，強(qiáng)烈推薦。

—— 黃小偉 有贊數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人

用戶畫像是數(shù)據(jù)分析和算法工程都無法繞過的話題，書中手把手教授工程實(shí)現(xiàn)、模型搭建、應(yīng)用場景等內(nèi)容，對于做分層策略的運(yùn)營人員、追求用戶體驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理、尋找解決方案的數(shù)據(jù)分析師、搭建底層特征的算法工程師來說，是不可多得的案頭工具書！　

——李寧 阿里本地生活數(shù)據(jù)分析專家

目錄

前言

第1章　用戶畫像基礎(chǔ)1

1.1　用戶畫像是什么1

1.1.1　畫像簡介1

1.1.2　標(biāo)簽類型3

1.2　數(shù)據(jù)架構(gòu)4

1.3　主要覆蓋模塊5

1.4　開發(fā)階段流程7

1.4.1　開發(fā)上線流程7

1.4.2　各階段關(guān)鍵產(chǎn)出9

1.5　畫像應(yīng)用的落地10

1.6　某用戶畫像案例11

1.6.1　案例背景介紹11

1.6.2　相關(guān)元數(shù)據(jù)12

1.6.3　畫像表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)16

1.7　定性類畫像21

1.8　本章小結(jié)22

第2章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系23

2.1　用戶屬性維度23

2.1.1　常見用戶屬性23

2.1.2　用戶性別26

2.2　用戶行為維度27

2.3　用戶消費(fèi)維度27

2.4　風(fēng)險(xiǎn)控制維度29

2.5　社交屬性維度30

2.6　其他常見標(biāo)簽劃分方式31

2.7　標(biāo)簽命名方式33

2.8　本章小結(jié)34

第3章　標(biāo)簽數(shù)據(jù)存儲35

3.1　Hive存儲35

3.1.1　Hive數(shù)據(jù)倉庫35

3.1.2　分區(qū)存儲37

3.1.3　標(biāo)簽匯聚39

3.1.4　ID-MAP41

3.2　MySQL存儲45

3.2.1　元數(shù)據(jù)管理45

3.2.2　監(jiān)控預(yù)警數(shù)據(jù)47

3.2.3　結(jié)果集存儲47

3.3　HBase存儲50

3.3.1　HBase簡介50

3.3.2　應(yīng)用場景52

3.3.3　工程化案例52

3.4　Elasticsearch存儲59

3.4.1　Elasticsearch簡介59

3.4.2　應(yīng)用場景60

3.4.3　工程化案例64

3.5　本章小結(jié)67

第4章　標(biāo)簽數(shù)據(jù)開發(fā)69

4.1　統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽開發(fā)69

4.1.1　近30日購買行為標(biāo)簽案例70

4.1.2　最近來訪標(biāo)簽案例73

4.2　規(guī)則類標(biāo)簽開發(fā)74

4.2.1　用戶價(jià)值類標(biāo)簽案例75

4.2.2　用戶活躍度標(biāo)簽案例79

4.3　挖掘類標(biāo)簽開發(fā)84

4.3.1　案例背景84

4.3.2　特征選取及開發(fā)85

4.3.3　文本分詞處理86

4.3.4　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理89

4.3.5　文本TF-IDF權(quán)重90

4.3.6　樸素貝葉斯分類92

4.4　流式計(jì)算標(biāo)簽開發(fā)95

4.4.1　流式標(biāo)簽建?？蚣?5

4.4.2　Kafka簡介96

4.4.3　Spark Streaming集成Kafka97

4.4.4　標(biāo)簽開發(fā)及工程化99

4.5　用戶特征庫開發(fā)104

4.5.1　特征庫規(guī)劃105

4.5.2　數(shù)據(jù)開發(fā)107

4.5.3　其他特征庫規(guī)劃111

4.6　標(biāo)簽權(quán)重計(jì)算112

4.6.1　TF-IDF詞空間向量112

4.6.2　時(shí)間衰減系數(shù)114

4.6.3　標(biāo)簽權(quán)重配置115

4.7　標(biāo)簽相似度計(jì)算116

4.7.1　案例場景116

4.7.2　數(shù)據(jù)開發(fā)118

4.8　組合標(biāo)簽計(jì)算122

4.8.1　應(yīng)用場景122

4.8.2　數(shù)據(jù)計(jì)算123

4.9　數(shù)據(jù)服務(wù)層開發(fā)124

4.9.1　推送至營銷系統(tǒng)125

4.9.2　接口調(diào)用服務(wù)127

4.10　GraphX圖計(jì)算用戶129

4.10.1　圖計(jì)算理論及應(yīng)用場景129

4.10.2　數(shù)據(jù)開發(fā)案例132

4.11　本章小結(jié)135

第5章　開發(fā)性能調(diào)優(yōu)137

5.1　數(shù)據(jù)傾斜調(diào)優(yōu)137

5.2　合并小文件141

5.3　緩存中間數(shù)據(jù)143

5.4　開發(fā)中間表144

5.5　本章小結(jié)145

第6章　作業(yè)流程調(diào)度146

6.1　crontab命令調(diào)度146

6.2　Airflow工作平臺148

6.2.1　基礎(chǔ)概念149

6.2.2　Airflow服務(wù)構(gòu)成150

6.2.3　Airflow安裝151

6.2.4　主要模塊功能151

6.2.5　工作流調(diào)度155

6.2.6　腳本實(shí)例155

6.2.7　常用命令行158

6.2.8　工程化調(diào)度方案158

6.3　數(shù)據(jù)監(jiān)控預(yù)警161

6.3.1　標(biāo)簽監(jiān)控預(yù)警161

6.3.2　服務(wù)層預(yù)警162

6.4　ETL異常排查164

6.5　本章小結(jié)166

第7章　用戶畫像產(chǎn)品化167

7.1　即時(shí)查詢167

7.2　標(biāo)簽視圖與標(biāo)簽查詢169

7.3　元數(shù)據(jù)管理171

7.4　用戶分群功能173

7.5　人群分析功能175

7.6　本章小結(jié)177

第8章　用戶畫像應(yīng)用178

8.1　經(jīng)營分析178

8.1.1　商品分析178

8.1.2　用戶分析179

8.1.3　渠道分析180

8.1.4　漏斗分析185

8.1.5　客服話術(shù)186

8.1.6　人群特征分析186

8.2　精準(zhǔn)營銷187

8.2.1　短信/郵件營銷187

8.2.2　效果分析188

8.3　個(gè)性化推薦與服務(wù)189

8.4　本章小結(jié)190

第9章　實(shí)踐案例詳解191

9.1　風(fēng)控反欺詐預(yù)警191

9.1.1　應(yīng)用背景191

9.1.2　用戶畫像切入點(diǎn)192

9.2　A/B人群效果測試193

9.2.1　案例背景194

9.2.2　用戶畫像切入點(diǎn)194

9.2.3　效果分析195

9.3　用戶生命周期劃分與營銷195

9.3.1　生命周期劃分196

9.3.2　不同階段的用戶觸達(dá)策略201

9.3.3　畫像在生命周期中的應(yīng)用204

9.3.4　應(yīng)用案例206

9.4　高價(jià)值用戶實(shí)時(shí)營銷209

9.4.1　項(xiàng)目應(yīng)用背景209

9.4.2　用戶畫像切入點(diǎn)209

9.4.3　HBase應(yīng)用場景小結(jié)209

9.5　短信營銷用戶211

9.5.1　案例背景211

9.5.2　畫像切入及其應(yīng)用效果211

9.6　Session行為分析應(yīng)用213

9.6.1　關(guān)于用戶行為分析213

9.6.2　案例背景218

9.6.3　特征構(gòu)建219

9.6.4　分析方法與結(jié)論221

9.7　人群效果監(jiān)測報(bào)表搭建228

9.7.1　案例背景228

9.7.2　邏輯梳理228

9.7.3　自動報(bào)表郵件237

9.8　基于用戶特征庫篩選目標(biāo)人群239

9.8.1　案例背景239

9.8.2　應(yīng)用方式及效果240

9.9　本章小結(jié)241

附錄　某產(chǎn)品用戶畫像項(xiàng)目規(guī)劃文檔242

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