先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

正文

2、用户画像的构建过程

用户画像的构建过程其实就是对用户“打标签”，其过程可以拆分为以下几个关键步骤：

1、确定对象

用户画像首先是基于业务模型的，所以进行标签建设，首先要清楚对哪类对象建设标签。对象是客观世界中研究目标的抽象，有实体的对象，也有虚拟的对象。在企业经营过程中可以抽象出非常多的对象，包括“人”“物”“关系”，这些对象在不同的业务场景下交叉产生联系，是企业的重要的资产，需要全面刻画了解。

2、对象ID打通

在确认对象后，由于存在同一个对象在多个不同业务中的标识ID不同的情况，因此需要将同一个具体对象的不同ID标识打通，以便所有业务数据都能在该对象上打通，完成对该对象的全面数据刻画。

3、标签类目设计、标签设计

企业业务需要使用的标签项比较多时，就会给使用、查找以及管理标签带来麻烦，这种情况下就需要对标签类目进行设计，比如构建多级目录分类管理，保证标签类目的易理解、易使用、易管理。

通过标签类目设计，已经有了某类对象的标签体系框架，只是还没有具体的标签内容。标签设计就是设计合适的标签并将其挂载到标签类目。

4、标签融合表设计、标签融合表实现

对象的标签体系是对象有价值数据的全域标签，跨业务板块、跨主题，比如用户属性、用户行为、用户消费、风险控制、社交属性等都是标签，在设计标签融合表时可以选择二维表或者K-V表的组织方式，因为二维表更能满足性能和易用性的要求，所以推荐使用二维表作为标签融合表的实现方式。在大数据场景下，如果标签众多，可以通过多张融合表来存储标签。

5、作业流程调度、开发性能调优

完成标签融合表设计后，就需要添加ETL作业流程调度，并针对调度过程进行性能调优，同时配置相应的质量监控和报警机制，持续进行任务运维监控。

6、上线应用

完成所有测试后，将验证合格的系统部署到正式环境，并开放给业务人员使用。

3、用户画像应用

1、实现精准化营销

实现精准化营销精准化营销具有极强的针对性，是企业和用户之间点对点的交互。精准营销不但可以让营销变得更加高效，也能为企业节约成本，文章开头的几个场景均是精准营销的典型场景。

2、指导产品研发以及优化用户体验

在过去较为传统的生产模式中，企业始终奉行着“生产什么就卖什么给用户”的原则，这种闭门造车的产品开发模式，常常会产生“做出来的东西用户完全不买账”的情况。如今，“用户需要什么企业就生产什么”成为主流，越来越多的企业把用户的真实需求摆在了最重要的位置。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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