本地导入书籍的 AI 翻译功能
仅支持付费会员使用
仅支持付费会员使用
微信扫码开通付费会员
一键翻译全文
一键翻译全文
本书已下架
内容不再支持阅读
用户画像：方法论与工程化解决方案
赵宏田
- 扉页
- 版权信息+书签
- 前言
- 第1章 用户画像基础
- 1.1 用户画像是什么
- 1.1.1 画像简介
- 1.1.2 标签类型
- 1.2 数据架构
- 1.3 主要覆盖模块
- 1.4 开发阶段流程
- 1.4.1 开发上线流程
- 1.4.2 各阶段关键产出
- 1.5 画像应用的落地
- 1.6 某用户画像案例
- 1.6.1 案例背景介绍
- 1.6.2 相关元数据
- 1.6.3 画像表结构设计
- 1.7 定性类画像
- 1.8 本章小结
- 第2章 数据指标体系
- 2.1 用户属性维度
- 2.1.1 常见用户属性
- 2.1.2 用户性别
- 2.2 用户行为维度
- 2.3 用户消费维度
- 2.4 风险控制维度
- 2.5 社交属性维度
- 2.6 其他常见标签划分方式
- 2.7 标签命名方式
- 2.8 本章小结
- 第3章 标签数据存储
- 3.1 Hive存储
- 3.1.1 Hive数据仓库
- 3.1.2 分区存储
- 3.1.3 标签汇聚
- 3.1.4 ID-MAP
- 3.2 MySQL存储
- 3.2.1 元数据管理
- 3.2.2 监控预警数据
- 3.2.3 结果集存储
- 3.3 HBase存储
- 3.3.1 HBase简介
- 3.3.2 应用场景
- 3.3.3 工程化案例
- 3.4 Elasticsearch存储
- 3.4.1 Elasticsearch简介
- 3.4.2 应用场景
- 3.4.3 工程化案例
- 3.5 本章小结
- 第4章 标签数据开发
- 4.1 统计类标签开发
- 4.1.1 近30日购买行为标签案例
- 4.1.2 最近来访标签案例
- 4.2 规则类标签开发
- 4.2.1 用户价值类标签案例
- 4.2.2 用户活跃度标签案例
- 4.3 挖掘类标签开发
- 4.3.1 案例背景
- 4.3.2 特征选取及开发
- 4.3.3 文本分词处理
- 4.3.4 数据结构处理
- 4.3.5 文本TF-IDF权重
- 4.3.6 朴素贝叶斯分类
- 4.4 流式计算标签开发
- 4.4.1 流式标签建模框架
- 4.4.2 Kafka简介
- 4.4.3 Spark Streaming集成Kafka
- 4.4.4 标签开发及工程化
- 4.5 用户特征库开发
- 4.5.1 特征库规划
- 4.5.2 数据开发
- 4.5.3 其他特征库规划
- 4.6 标签权重计算
- 4.6.1 TF-IDF词空间向量
- 4.6.2 时间衰减系数
- 4.6.3 标签权重配置
- 4.7 标签相似度计算
- 4.7.1 案例场景
- 4.7.2 数据开发
- 4.8 组合标签计算
- 4.8.1 应用场景
- 4.8.2 数据计算
- 4.9 数据服务层开发
- 4.9.1 推送至营销系统
- 4.9.2 接口调用服务
- 4.10 GraphX图计算用户
- 4.10.1 图计算理论及应用场景
- 4.10.2 数据开发案例
- 4.11 本章小结
- 第5章 开发性能调优
- 5.1 数据倾斜调优
- 5.2 合并小文件
- 5.3 缓存中间数据
- 5.4 开发中间表
- 5.5 本章小结
- 第6章 作业流程调度
- 6.1 crontab命令调度
- 6.2 Airflow工作平台
- 6.2.1 基础概念
- 6.2.2 Airflow服务构成
- 6.2.3 Airflow安装
- 6.2.4 主要模块功能
- 6.2.5 工作流调度
- 6.2.6 脚本实例
- 6.2.7 常用命令行
- 6.2.8 工程化调度方案
- 6.3 数据监控预警
- 6.3.1 标签监控预警
- 6.3.2 服务层预警
- 6.4 ETL异常排查
- 6.5 本章小结
- 第7章 用户画像产品化
- 7.1 即时查询
- 7.2 标签视图与标签查询
- 7.3 元数据管理
- 7.4 用户分群功能
- 7.5 人群分析功能
- 7.6 本章小结
- 第8章 用户画像应用
- 8.1 经营分析
- 8.1.1 商品分析
- 8.1.2 用户分析
- 8.1.3 渠道分析
- 8.1.4 漏斗分析
- 8.1.5 客服话术
- 8.1.6 人群特征分析
- 8.2 精准营销
- 8.2.1 短信/邮件营销
- 8.2.2 效果分析
- 8.3 个性化推荐与服务
- 8.4 本章小结
- 第9章 实践案例详解
- 9.1 风控反欺诈预警
- 9.1.1 应用背景
- 9.1.2 用户画像切入点
- 9.2 A/B人群效果测试
- 9.2.1 案例背景
- 9.2.2 用户画像切入点
- 9.2.3 效果分析
- 9.3 用户生命周期划分与营销
- 9.3.1 生命周期划分
- 9.3.2 不同阶段的用户触达策略
- 9.3.3 画像在生命周期中的应用
- 9.3.4 应用案例
- 9.4 高价值用户实时营销
- 9.4.1 项目应用背景
- 9.4.2 用户画像切入点
- 9.4.3 HBase应用场景小结
- 9.5 短信营销用户
- 9.5.1 案例背景
- 9.5.2 画像切入及其应用效果
- 9.6 Session行为分析应用
- 9.6.1 关于用户行为分析
- 9.6.2 案例背景
- 9.6.3 特征构建
- 9.6.4 分析方法与结论
- 9.7 人群效果监测报表搭建
- 9.7.1 案例背景
- 9.7.2 逻辑梳理
- 9.7.3 自动报表邮件
- 9.8 基于用户特征库筛选目标人群
- 9.8.1 案例背景
- 9.8.2 应用方式及效果
- 9.9 本章小结
- 附录 某产品用户画像项目规划文档
用户画像：方法论与工程化解决方案
已读到0% · 共0条笔记
你可以在这里记录本书的
想法、划线、书签
想法、划线、书签