用戶畫像：平台構建與業務實踐

張型龍

用戶畫像：平台構建與業務實踐
  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2023-08-01
  • 定價: $654
  • 售價: 8.5 折 $556
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 308
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7111731840
  • ISBN-13: 9787111731849

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商品描述

內容簡介這是一本從功能模塊、技術實現、平台構建、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台從0到1並發展為畫像中台的全過程，打下了紮實的技術功底，
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复盤。
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種商用畫像平台的核心功能和實現邏輯； 
（2）畫像平台的主要功能、畫像平台的技術架構與技術選型、畫像平台的數據模型； 
（3）畫像平台4大功能模塊：標籤管理、標籤服務、分群功能、畫像分析的實現方案； 
（4）從0到1搭建用戶畫像平台，包括環境搭建和前、後端工程框架搭建； 
（5）畫像平台在用戶的不同生命週期階段和各種業務場景中如何為業務賦能； 
（6）畫像平台的優化和實踐。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台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並部署用戶畫像平台。

目錄大綱

目錄
前　言
第1章了解畫像平台1
1.1 畫像基本概念1
1.1.1 什麼是畫像1
1.1.2 畫像的重要性2
1.1.3 畫像平台定位3
1.2 OLAP介紹3
1.2.1 OLAP與OLTP對比3
1.2. 2 OLAP場景關鍵徵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 業界畫像平台介紹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 阿里雲智能用戶增長16
1.4 畫像平台涉及的崗位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章畫像平台功能與架構20
2.1 畫像平台主要功能20
2.1.1 標籤管理20
2.1.2 標籤服務24
2.1.3 分群功能25
2.1.4 畫像分析28
2.2 畫像平台技術架構32
2.2.1 畫像平台常見的技術架構32
2.2.2 畫像平台技術選型示例33
2.2.3 業界畫像功能技術選型35
2.3 畫像平台的3種數據模型36
2.4 本章小結38
第3章標籤管理40
3.1標籤管理整體架構40
3.2 標籤分類43
3.2.1 標籤實體及ID類型43
3.2.2 標籤分類方式44
3.3 標籤管理功能實現48
3.3.1 標籤存儲48
3.3.2 標籤生產55
3.3.3 標籤數據監控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章標籤服務73
4.1 標籤服務整體架構73
4.2 標籤查詢服務74
4.2.1 標籤查詢服務介紹74
4.2.2 標籤數據灌入緩存76
4.2 .3 標籤數據結構79
4.2.4 標籤數據處理81
4.2.5 工程實現83
4.3 標籤元數據查詢服務85
4.3.1 標籤元數據查詢服務介紹85 4.3.2
工程實現87
4.4 標籤實時預測服務89
4.4. 1 標籤實時預測服務介紹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 基於規則的判存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 人群分佈分析155
6.2.2 人群指標分析156
6.2.3 人群下鑽分析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 分佈分析與指標分析166
6.3.2 下鑽分析與交叉分析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 用戶關係數據分析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構建畫像平台201
7.1 基礎準備201
7.1.1 技術組件協作關係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章畫像平台應用與業務實踐241
8.1 畫像平台常見應用案

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