用戶畫像：平臺構建與業(yè)務實踐

定　價：￥109.00

作　者：	張型龍著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111731849	出版時間：	2023-08-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　內容簡介這是一本從功能模塊、技術實現、平臺構建、業(yè)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(fā)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(yè)務經驗，本書從技術和業(yè)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(yè)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(huán)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(yè)務場景中如何為業(yè)務賦能；（6）畫像平臺的優(yōu)化和最佳實踐。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(tài)。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。

作者簡介

暫缺《用戶畫像：平臺構建與業(yè)務實踐》作者簡介

圖書目錄

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(fā)展歷程　5
1.3　業(yè)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(fā)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(yè)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(jiān)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(chuàng)建方式　111
5.3.1　規(guī)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(guī)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(yè)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(huán)境準備　203
7.2　大數據環(huán)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(yè)務實踐　241
8.1　畫像平臺常見應用案