本文详细阐述了用户画像的构建过程，包括统计类、规则类和机器学习挖掘类标签的创建，以及数据架构的设计。用户画像在大数据时代为企业提供了精细化运营和精准营销的依据。文章介绍了开发流程，从目标解读到线上模型发布，涵盖关键产出和应用场景。通过案例分析，展示了用户画像在图书电商网站中的应用，涉及用户信息、订单、日志等多种数据源，强调了画像落地的重要性。
前言
在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
01 画像简介
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌，如图1-1所示。用户画像可看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。
图1-1 某用户标签化
大数据已经兴起多年，其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样ÿ
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