用户画像(方法论与工程化解决方案)
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浙江嘉兴
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作者赵宏田|责编:李艺
出版社机械工业
ISBN9787111635642
出版时间2020-02
装帧其他
开本其他
定价79元
货号30836305
上书时间2024-10-14
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商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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导语摘要
本书借助数据仓库实现一套用户画像系统的方案。从实际工程案例出发，结合多业务场景，内容涵盖开发离线批处理计算的标签及流式计算标签，为读者的分析、开发、搭建用户画像系统，并借助该用户画像系统为运营人员制定运营用户的策略提供端到端的解决方案。
目录
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
内容摘要
这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。
作者有多年的大数据研发和数据化运营经验，曾参与和负责多个亿级规模的用户画像系统的搭建，在用户画像系统的设计、开发和落地解决方案等方面有丰富的经验。
全书一共9章：第1～6章主要讲解了搭建用户画像系统需要掌握的概念、技术、流程、方法论等，包括用户画像的基础知识、数据指标体系、标签数据存储、标签数据开
发、开发性能调优、作业流程调度等；第7章讲解了如何对用户画像进行产品化，为工程实践提供解决方案；第8章详细讲解了用户画像在经营分析、精准营销
和个性化推荐3个经典领域的应用；第9章通过8个常见的场景讲解了8个用户画像系统
的落地案例，帮助读者掌握如何利用用户画像系统来驱动企业的营收增长。
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