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用戶畫像 平臺構建與業務實踐 版權信息
- ISBN：9787111731849
- 條形碼：9787111731849 ; 978-7-111-73184-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
用戶畫像 平臺構建與業務實踐 本書特色
（1）作者背景資深：作者先后就職于多家頭部互聯網公司，從事用戶增長與用戶畫像相關工作。（2）作者經驗豐富：從0到1搭建公司用戶畫像平臺，并使其發展為畫像中臺。（3）純零基礎入門：圍繞畫像平臺的功能模塊、技術實現、平臺構建、業務應用層層深入，零基礎讀者也可以搭建畫像平臺并為業務賦能。（4）解決業務難題：指導讀者用畫像數據解決用戶增長、用戶運營、電商賣貨、內容推薦、風險控制5大類業務數據分析難題。（5）大量*佳實踐：包含大量對畫像平臺進行優化的思考和*佳實踐。（6）圖表豐富，通俗易懂：200 給類設計圖和原型圖，大大降低讀者的閱讀難度，一看就懂，一學就會。（7）源于真實項目：書中所有技術方案和應用案例全部來自于真實的實踐項目。
用戶畫像 平臺構建與業務實踐 內容簡介
這是一本從功能模塊、技術實現、平臺構建、業務應用4個層次由淺入深地講解用戶畫像的著作。作者在某頭部互聯網公司經歷了其用戶畫像平臺從0到1并發展為畫像中臺的全過程，打下了扎實的技術功底，積累了豐富的業務經驗，本書從技術和業務雙重維度對整個過程進行了復盤。具體來講，本書主要包含如下內容：（1）畫像的作用、業界主流的4種商用畫像平臺的核心功能和實現邏輯；（2）畫像平臺的主要功能、畫像平臺的技術架構與技術選型、畫像平臺的數據模型；（3）畫像平臺4大功能模塊：標簽管理、標簽服務、分群功能、畫像分析的實現方案；（4）從0到1搭建用戶畫像平臺，包括環境搭建和前、后端工程框架搭建；（5）畫像平臺在用戶的不同生命周期階段和各種業務場景中如何為業務賦能；（6）畫像平臺的優化和很好實踐。書中有200+設計圖和原型圖，可以幫助讀者更加直觀地了解平臺的實現原理及功能形態。20+真實應用案例，技術方案和案例均來自真實的項目。本書提供可運行的代碼，能幫助讀者快速搭建并部署用戶畫像平臺。
用戶畫像 平臺構建與業務實踐 目錄
目 錄
前 言
第1章 了解畫像平臺 1
1.1 畫像基本概念 1
1.1.1 什么是畫像 1
1.1.2 畫像的重要性 2
1.1.3 畫像平臺定位 3
1.2 OLAP介紹 3
1.2.1 OLAP與OLTP對比 3
1.2.2 OLAP場景關鍵特征 4
1.2.3 OLAP的3種建模類型 5
1.2.4 OLAP相關技術發展歷程 5
1.3 業界畫像平臺介紹 6
1.3.1 神策數據 7
1.3.2 火山引擎增長分析 10
1.3.3 GrowingIO 13
1.3.4 阿里云智能用戶增長 16
1.4 畫像平臺涉及的崗位 18
1.4.1 數據工程師 18
1.4.2 算法工程師 18
1.4.3 研發工程師 18
1.4.4 產品經理 19
1.4.5 運營人員 19
1.5 本章小結 19
第2章 畫像平臺功能與架構 20
2.1 畫像平臺主要功能 20
2.1.1 標簽管理 20
2.1.2 標簽服務 24
2.1.3 分群功能 25
2.1.4 畫像分析 28
2.2 畫像平臺技術架構 32
2.2.1 畫像平臺常見的技術架構 32
2.2.2 畫像平臺技術選型示例 33
2.2.3 業界畫像功能技術選型 35
2.3 畫像平臺的3種數據模型 36
2.4 本章小結 38
第3章 標簽管理 40
3.1 標簽管理整體架構 40
3.2 標簽分類 43
3.2.1 標簽實體及ID類型 43
3.2.2 標簽分類方式 44
3.3 標簽管理功能實現 48
3.3.1 標簽存儲 48
3.3.2 標簽生產 55
3.3.3 標簽數據監控 67
3.3.4 工程實現 69
3.4 崗位分工介紹 70
3.5 本章小結 72
第4章 標簽服務 73
4.1 標簽服務整體架構 73
4.2 標簽查詢服務 74
4.2.1 標簽查詢服務介紹 74
4.2.2 標簽數據灌入緩存 76
4.2.3 標簽數據結構 79
4.2.4 標簽數據處理 81
4.2.5 工程實現 83
4.3 標簽元數據查詢服務 85
4.3.1 標簽元數據查詢服務介紹 85
4.3.2 工程實現 87
4.4 標簽實時預測服務 89
4.4.1 標簽實時預測服務介紹 89
4.4.2 工程實現 90
4.5 ID-Mapping 93
4.6 崗位分工介紹 97
4.7 本章小結 98
第5章 分群功能 99
5.1 分群功能整體架構 99
5.2 基礎數據準備 101
5.2.1 畫像寬表 101
5.2.2 畫像BitMap 108
5.3 人群創建方式 111
5.3.1 規則圈選 112
5.3.2 導入人群 119
5.3.3 組合人群 121
5.3.4 行為明細 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 其他人群圈選 128
5.3.9 工程實現 131
5.4 人群數據對外輸出 137
5.5 人群附加功能 138
5.5.1 人群預估 138
5.5.2 人群拆分 140
5.5.3 人群自動更新 141
5.5.4 人群下載 142
5.5.5 ID轉換 143
5.6 人群判存服務 144
5.6.1 Redis方案 144
5.6.2 BitMap方案 147
5.6.3 基于規則的判存 149
5.7 崗位分工介紹 150
5.8 本章小結 152
第6章 畫像分析 153
6.1 畫像分析整體架構 153
6.2 人群畫像分析 155
6.2.1 人群分布分析 155
6.2.2 人群指標分析 156
6.2.3 人群下鉆分析 157
6.2.4 人群交叉分析 158
6.2.5 人群對比分析 158
6.2.6 工程實現 159
6.3 人群即席分析 165
6.3.1 分布分析與指標分析 166
6.3.2 下鉆分析與交叉分析 167
6.3.3 人群畫像預覽 168
6.4 行為明細分析 169
6.4.1 明細統計 171
6.4.2 用戶分析 173
6.4.3 流程轉化 176
6.4.4 價值分析 179
6.4.5 工程實現 181
6.5 單用戶分析 183
6.5.1 用戶畫像查詢 184
6.5.2 用戶關系數據分析 185
6.5.3 用戶漲掉粉分析 190
6.5.4 用戶內容流量分析 192
6.6 其他常見分析 193
6.6.1 業務分析看板 193
6.6.2 地域分析 195
6.6.3 人群投放分析 197
6.7 崗位分工介紹 199
6.8 本章小結 200
第7章 從0到1構建畫像平臺 201
7.1 基礎準備 201
7.1.1 技術組件協作關系 201
7.1.2 基礎環境準備 203
7.2 大數據環境搭建 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 存儲引擎安裝 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 服務端工程搭建 223
7.4.2 前端工程搭建 237
7.5 運行開源代碼 238
7.6 本章小結 240
第8章 畫像平臺應用與業務實踐 241
8.1 畫像平臺常見應用案
前 言
第1章 了解畫像平臺 1
1.1 畫像基本概念 1
1.1.1 什么是畫像 1
1.1.2 畫像的重要性 2
1.1.3 畫像平臺定位 3
1.2 OLAP介紹 3
1.2.1 OLAP與OLTP對比 3
1.2.2 OLAP場景關鍵特征 4
1.2.3 OLAP的3種建模類型 5
1.2.4 OLAP相關技術發展歷程 5
1.3 業界畫像平臺介紹 6
1.3.1 神策數據 7
1.3.2 火山引擎增長分析 10
1.3.3 GrowingIO 13
1.3.4 阿里云智能用戶增長 16
1.4 畫像平臺涉及的崗位 18
1.4.1 數據工程師 18
1.4.2 算法工程師 18
1.4.3 研發工程師 18
1.4.4 產品經理 19
1.4.5 運營人員 19
1.5 本章小結 19
第2章 畫像平臺功能與架構 20
2.1 畫像平臺主要功能 20
2.1.1 標簽管理 20
2.1.2 標簽服務 24
2.1.3 分群功能 25
2.1.4 畫像分析 28
2.2 畫像平臺技術架構 32
2.2.1 畫像平臺常見的技術架構 32
2.2.2 畫像平臺技術選型示例 33
2.2.3 業界畫像功能技術選型 35
2.3 畫像平臺的3種數據模型 36
2.4 本章小結 38
第3章 標簽管理 40
3.1 標簽管理整體架構 40
3.2 標簽分類 43
3.2.1 標簽實體及ID類型 43
3.2.2 標簽分類方式 44
3.3 標簽管理功能實現 48
3.3.1 標簽存儲 48
3.3.2 標簽生產 55
3.3.3 標簽數據監控 67
3.3.4 工程實現 69
3.4 崗位分工介紹 70
3.5 本章小結 72
第4章 標簽服務 73
4.1 標簽服務整體架構 73
4.2 標簽查詢服務 74
4.2.1 標簽查詢服務介紹 74
4.2.2 標簽數據灌入緩存 76
4.2.3 標簽數據結構 79
4.2.4 標簽數據處理 81
4.2.5 工程實現 83
4.3 標簽元數據查詢服務 85
4.3.1 標簽元數據查詢服務介紹 85
4.3.2 工程實現 87
4.4 標簽實時預測服務 89
4.4.1 標簽實時預測服務介紹 89
4.4.2 工程實現 90
4.5 ID-Mapping 93
4.6 崗位分工介紹 97
4.7 本章小結 98
第5章 分群功能 99
5.1 分群功能整體架構 99
5.2 基礎數據準備 101
5.2.1 畫像寬表 101
5.2.2 畫像BitMap 108
5.3 人群創建方式 111
5.3.1 規則圈選 112
5.3.2 導入人群 119
5.3.3 組合人群 121
5.3.4 行為明細 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 其他人群圈選 128
5.3.9 工程實現 131
5.4 人群數據對外輸出 137
5.5 人群附加功能 138
5.5.1 人群預估 138
5.5.2 人群拆分 140
5.5.3 人群自動更新 141
5.5.4 人群下載 142
5.5.5 ID轉換 143
5.6 人群判存服務 144
5.6.1 Redis方案 144
5.6.2 BitMap方案 147
5.6.3 基于規則的判存 149
5.7 崗位分工介紹 150
5.8 本章小結 152
第6章 畫像分析 153
6.1 畫像分析整體架構 153
6.2 人群畫像分析 155
6.2.1 人群分布分析 155
6.2.2 人群指標分析 156
6.2.3 人群下鉆分析 157
6.2.4 人群交叉分析 158
6.2.5 人群對比分析 158
6.2.6 工程實現 159
6.3 人群即席分析 165
6.3.1 分布分析與指標分析 166
6.3.2 下鉆分析與交叉分析 167
6.3.3 人群畫像預覽 168
6.4 行為明細分析 169
6.4.1 明細統計 171
6.4.2 用戶分析 173
6.4.3 流程轉化 176
6.4.4 價值分析 179
6.4.5 工程實現 181
6.5 單用戶分析 183
6.5.1 用戶畫像查詢 184
6.5.2 用戶關系數據分析 185
6.5.3 用戶漲掉粉分析 190
6.5.4 用戶內容流量分析 192
6.6 其他常見分析 193
6.6.1 業務分析看板 193
6.6.2 地域分析 195
6.6.3 人群投放分析 197
6.7 崗位分工介紹 199
6.8 本章小結 200
第7章 從0到1構建畫像平臺 201
7.1 基礎準備 201
7.1.1 技術組件協作關系 201
7.1.2 基礎環境準備 203
7.2 大數據環境搭建 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 存儲引擎安裝 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 服務端工程搭建 223
7.4.2 前端工程搭建 237
7.5 運行開源代碼 238
7.6 本章小結 240
第8章 畫像平臺應用與業務實踐 241
8.1 畫像平臺常見應用案
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用戶畫像 平臺構建與業務實踐 作者簡介
張型龍，用戶畫像與用戶增長領域的資深專家，同 時擁有近10年的服務端和大數據方面的開發經 驗。目前從事用戶畫像平臺建設及業務實踐相關 的工作。 畢業后入職百度國際化產品部，主要從事服 務端研發工作，完成了海外消息服務、圖片服務 的升級與優化，在服務端框架、分布式與高并發 方面積累了一定的經驗。之后加入某頭部互聯網 公司，主要從事用戶增長與用戶畫像相關工作。 在此期間從0到1搭建了公司的用戶畫像平臺， 對畫像業務和平臺技術有了進一步的認識。隨著 畫像的數據量和用戶量不斷增加，增加和優化了 用戶畫像平臺的功能，調整了用戶畫像平臺的 架構，使之發展成為一個畫像中臺，在這個過程 中，掌握了畫像平臺架構以及超大規模數據量下 的畫像實現方案，對于如何使用畫像數據取得業 務價值也有了更深的認識。 此外，近幾年在用戶畫像領域申請了多項專 利，在公司內及業界有一定的技術影響力。
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