具体描述
本书从技术维度系统讲解了用户画像的方法论和一些常见的工程化解决方案。
全书共分为9个章节。
第一章 用户画像基础：讲述用户画像的一些基础概念、数据仓库架构、整个项目开发的流程、以及画像相关的表结构设计；
第二章 数据指标体系：从用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等四个维度详细罗列了常用到的用户标签，这些标签基本涵盖了大部分场景一半以上的标签需求。同时介绍了标签的规范化命名方式；
第三章 标签数据存储：讲了为什么使用Hive、MySQL、hbase等数据库对标签数据进行存储，以及存储实现方式；
第四章 标签数据开发：本章是全书的重点章节，讲述了统计类标签、规则类标签、挖掘类标签、流式计算类标签的开发。以及用户特征库、人群计算、标签权重计算、打通数据服务层等方面的开发。；
第五章 开发性能调优：主要包括数据倾斜调优、开发中间表、读取小文件处理、redis缓存热数据等数据性能优化方面；
第六章 作业流程调度：数据的ETL调度是数据开发中的重要内容，本章主要讲了如何使用当下热门的开源调度工具Airflow进行数据的调度及场景调度异常的排查工作；
第七章 用户画像产品化：开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更方便业务方的使用。本章主要讲述了产品端的用户画像是什么样子？如何帮助业务人员进行分析，提供服务的；
第八章 用户画像应用：用户画像的应用包括用户分析、商品分析、流量分析、push、短信、邮件等营销以及站内的个性化推荐等应用场景；
第九章 实践案例详解：前面的八个章节主要从工程化开发的角度讲了如何从0到1搭建起用户画像系统及其应用场景，本章从完整的工业实践应用角度，通过两个实践案例帮助读者更好地理解画像系统是如何切入到应用场景中帮助提升工作效率、提高ROI的
作者简介
目录信息
第1章 用户画像基础1
1.1 用户画像是什么1
1.1.1 画像简介1
1.1.2 标签类型3
1.2 数据架构4
1.3 主要覆盖模块5
1.4 开发阶段流程7
1.4.1 开发上线流程7
1.4.2 各阶段关键产出9
1.5 画像应用的落地10
1.6 某用户画像案例11
1.6.1 案例背景介绍11
1.6.2 相关元数据12
1.6.3 画像表结构设计16
1.7 定性类画像21
1.8 本章小结22
第2章 数据指标体系23
2.1 用户属性维度23
2.1.1 常见用户属性23
2.1.2 用户性别26
2.2 用户行为维度27
2.3 用户消费维度27
2.4 风险控制维度29
2.5 社交属性维度30
2.6 其他常见标签划分方式31
2.7 标签命名方式33
2.8 本章小结34
第3章 标签数据存储35
3.1 Hive存储35
3.1.1 Hive数据仓库35
3.1.2 分区存储37
3.1.3 标签汇聚39
3.1.4 ID-MAP41
3.2 MySQL存储45
3.2.1 元数据管理45
3.2.2 监控预警数据47
3.2.3 结果集存储47
3.3 HBase存储50
3.3.1 HBase简介50
3.3.2 应用场景52
3.3.3 工程化案例52
3.4 Elasticsearch存储59
3.4.1 Elasticsearch简介59
3.4.2 应用场景60
3.4.3 工程化案例64
3.5 本章小结67
第4章 标签数据开发69
4.1 统计类标签开发69
4.1.1 近30日购买行为标签案例70
4.1.2 最近来访标签案例73
4.2 规则类标签开发74
4.2.1 用户价值类标签案例75
4.2.2 用户活跃度标签案例79
4.3 挖掘类标签开发84
4.3.1 案例背景84
4.3.2 特征选取及开发85
4.3.3 文本分词处理86
4.3.4 数据结构处理89
4.3.5 文本TF-IDF权重90
4.3.6 朴素贝叶斯分类92
4.4 流式计算标签开发95
4.4.1 流式标签建模框架95
4.4.2 Kafka简介96
4.4.3 Spark Streaming集成Kafka97
4.4.4 标签开发及工程化99
4.5 用户特征库开发104
4.5.1 特征库规划105
4.5.2 数据开发107
4.5.3 其他特征库规划111
4.6 标签权重计算112
4.6.1 TF-IDF词空间向量112
4.6.2 时间衰减系数114
4.6.3 标签权重配置115
4.7 标签相似度计算116
4.7.1 案例场景116
4.7.2 数据开发118
4.8 组合标签计算122
4.8.1 应用场景122
4.8.2 数据计算123
4.9 数据服务层开发124
4.9.1 推送至营销系统125
4.9.2 接口调用服务127
4.10 GraphX图计算用户129
4.10.1 图计算理论及应用场景129
4.10.2 数据开发案例132
4.11 本章小结135
第5章 开发性能调优137
5.1 数据倾斜调优137
5.2 合并小文件141
5.3 缓存中间数据143
5.4 开发中间表144
5.5 本章小结145
第6章 作业流程调度146
6.1 crontab命令调度146
6.2 Airflow工作平台148
6.2.1 基础概念149
6.2.2 Airflow服务构成150
6.2.3 Airflow安装151
6.2.4 主要模块功能151
6.2.5 工作流调度155
6.2.6 脚本实例155
6.2.7 常用命令行158
6.2.8 工程化调度方案158
6.3 数据监控预警161
6.3.1 标签监控预警161
6.3.2 服务层预警162
6.4 ETL异常排查164
6.5 本章小结166
第7章 用户画像产品化167
7.1 即时查询167
7.2 标签视图与标签查询169
7.3 元数据管理171
7.4 用户分群功能173
7.5 人群分析功能175
7.6 本章小结177
第8章 用户画像应用178
8.1 经营分析178
8.1.1 商品分析178
8.1.2 用户分析179
8.1.3 渠道分析180
8.1.4 漏斗分析185
8.1.5 客服话术186
8.1.6 人群特征分析186
8.2 精准营销187
8.2.1 短信/邮件营销187
8.2.2 效果分析188
8.3 个性化推荐与服务189
8.4 本章小结190
第9章 实践案例详解191
9.1 风控反欺诈预警191
9.1.1 应用背景191
9.1.2 用户画像切入点192
9.2 A/B人群效果测试193
9.2.1 案例背景194
9.2.2 用户画像切入点194
9.2.3 效果分析195
9.3 用户生命周期划分与营销195
9.3.1 生命周期划分196
9.3.2 不同阶段的用户触达策略201
9.3.3 画像在生命周期中的应用204
9.3.4 应用案例206
9.4 高价值用户实时营销209
9.4.1 项目应用背景209
9.4.2 用户画像切入点209
9.4.3 HBase应用场景小结209
9.5 短信营销用户211
9.5.1 案例背景211
9.5.2 画像切入及其应用效果211
9.6 Session行为分析应用213
9.6.1 关于用户行为分析213
9.6.2 案例背景218
9.6.3 特征构建219
9.6.4 分析方法与结论221
9.7 人群效果监测报表搭建228
9.7.1 案例背景228
9.7.2 逻辑梳理228
9.7.3 自动报表邮件237
9.8 基于用户特征库筛选目标人群239
9.8.1 案例背景239
9.8.2 应用方式及效果240
9.9 本章小结241
附录 某产品用户画像项目规划文档242
· · · · · · (收起)
读后感
很好的书，收到书后阅读一周就被部门同事借去传阅了，大家一致好评，适合各类画像产品从业者，非常适合画像产品从业者阅读，推荐了好几个数据产品经理阅读购买，我们是大数据治理实验室的，准备部门采购作为画像产品方法论书籍，这本书从画像基础到理论，产品运营都有涉及里面...
评分上架的第一时间就买了这本书，内容很充实，有很多实操案例，适合有一定工作经验结合业务场景实际运用，涵盖了用户画像系统从概念、方法论、技术、流程的多个方面，是开展用户画像项目、学习用户画像的不可多得的参考书。唯一一点就是我原价买的，现在各大平台都有半价活动呀，...
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用户评价
从文学技巧的角度来看，作者的文字功底是毋庸置疑的，遣词造句充满了古典的韵味和成熟的张力，读起来有一种被精心雕琢过的美感。然而，这种美感却常常与故事的主题产生了疏离感。这本书似乎过度沉溺于华丽的辞藻和复杂的句式结构，导致核心信息的传达效率非常低。我时常需要停下来，回溯好几遍才能真正理解某句话的深层含义，与其说是在阅读一个故事，不如说是在进行一场艰深的文字解码工作。这种“故作高深”的处理方式，使得很多本该是直击人心的情感冲击，被一层厚厚的、过于精致的修辞外衣给包裹住了，显得有些疏远和刻意。我更希望看到的是，那些优美的文字是为故事服务的，而不是喧宾夺主，成为故事的障碍。
评分这本书的“信息量”大得惊人，但结构上的松散感也同样惊人。作者似乎想在一个故事里塞进太多的哲学思辨、历史背景和科学理论，结果就是每一个主题都只触及了皮毛。刚读到我对某个概念产生了浓厚的兴趣，作者就迅速切换到了下一个截然不同的领域，完全没有给读者一个消化和深入思考的空间。这使得全书读下来，收获的只是一种浮光掠影的知识快感，缺乏那种能让人回味无穷的深度思考。它更像是一份详尽的大纲，而不是一本精心打磨的成品。如果作者能选择两到三个核心主题深耕下去，这本书的重量感和影响力必然会提升数倍，而不是现在这种广撒网却颗粒无收的状态。
评分故事情节的逻辑性，是我认为这本书最大的硬伤之一。虽然它试图构建一个宏大的世界观和错综复杂的事件网络，但很多关键的转折点都显得非常牵强和突兀。比如，某处重要的宝藏突然出现，仅仅是因为一个很久以前被遗忘的预言被“恰好”激活了，这种“巧合”的堆砌，让人感觉作者在叙事上偷了懒，不愿意去设计一个更自然、更具内在必然性的因果链条。书中总是有一些关键的线索，需要角色们凭借着极高的运气或者旁人无法理解的“直觉”才能发现，而不是通过合理的推理或者前期的铺垫来揭示。这使得整个阅读体验充满了不真实感，我仿佛在看一部被强行拉到一起的短片集，而不是一个浑然一体的整体故事。
评分这本书的人物塑造，说实话，让我感到非常困惑和失落。我花了大量精力去尝试理解主角A的动机，但始终不得其解。他似乎总是在做一些与其年龄和背景不符的、极其矛盾的决定，而且作者并没有给出足够充分的心理侧写来解释这种反常。更别提那些充当背景板的次要人物了，他们就像是随时可以被拿掉的道具，功能单一，没有自己的生命力。每次当我觉得某个配角终于要展现出一点人性光辉时，他马上又退缩回那个扁平化的符号里。这种人物设计的缺乏深度，让我在阅读过程中很难产生共情，也无法对他们的命运产生真正的关心。最终，读完合上书本时，我脑海中留下的，只是一堆模糊不清的影子，而不是一个个鲜活的个体。
评分这本书的叙事节奏实在是太慢了，读起来感觉就像在爬一座没有尽头的山。作者似乎对每一个微小的细节都情有独钟，恨不得把所有发生的事情都用极其详尽的笔墨描摹出来。比如，主角早上起床洗漱的过程，我数了数，光是挤牙膏、刷牙、漱口的每一个步骤，作者都用了差不多半页纸来描述，仿佛在写一本关于日常琐事的百科全书。这种写法初看或许能营造出一种沉浸感，但很快就让人感到疲惫和不耐烦。我期待的是情节的推进和人物内心的冲突，而不是对环境光影变化的冗长记录。很多时候，我都在想，如果能把这些篇幅用在挖掘主要矛盾或者塑造几个有血有肉的配角上，这本书的深度和可读性都会大大提升。以至于读到一半，我都开始跳着看一些被认为可以略去的段落，这无疑是对一本新书最大的“不尊重”，但实在是被那些过度的“环境烘托”给耗尽了耐心。
评分市面上研究用户画像的书很少，这本书系统介绍了用户画像的常用方法及工程化解决方案，研究管理人员、市场人员、运营人员、数据开发人员、产品经理都可以阅读。
评分这本书内容很务实，全书根据案例进行拆解分析，正好这段时间做产品分析，很受启发。
评分从基础概念到案例实操都涵盖，偏向技术层，有不少代码和技术方面的内容，非常适合用户运营人员阅读。
评分正好有个项目做用户画像，好书值得一看。
评分市面上研究用户画像的书很少，这本书系统介绍了用户画像的常用方法及工程化解决方案，研究管理人员、市场人员、运营人员、数据开发人员、产品经理都可以阅读。
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