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徐传林的课程社区_NO_1
基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台（PC
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6、画像用户属性之业务数据同步binlog讲解
youfanedu
2023-01-13 03:17:25
课时名称
课时知识点
6、画像用户属性之业务数据同步binlog讲解
6、画像用户属性之业务数据同步binlog讲解
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6、画像用户属性之业务数据同步binlog讲解
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大
数据
智能：金融行业
用户
画像
实践教程
用户
画像
， 是企业用来了解
用户
的一种
数据
技术手段，是
数据
运营的一种典型应用。该
用户
画像
教程会告诉大家如何利用
用户
画像
数据
进行
用户
画像
分析，从不同行业来看，每个行业的客户
画像
指标都不相同，
用户
画像
本质就是从
业务
角度出发对
用户
进行分析，了解
用户
需求，寻找目标客户。本次课程将从金融的
业务
出发，分享团队
用户
画像
的实践经验。
黑马头条推荐项目知识点总结（二）
推荐阅读： 黑马头条推荐项目知识点总结（一） https://b
log
.csdn.net/better_zhao/article/details/107239145 在上述步骤中，我们已经将
业务
数据
和
用户
行为
数据
同步
到了推荐系统
数据
库当中，接下来，我们就要对文章
数据
和
用户
数据
进行分析，构建文章
画像
和
用户
画像
。 本文我们主要
讲解
如何构建文章
画像
。文章
画像
由关键词和主题词组成，我们将每个词的 IDF 权重和 TextRank 权重的乘积作为关键词权重，筛选出权重最高的 K 个词作为关键词；将 TextRank
用户
画像
，这么做
业务
才愿意用
很多同学很郁闷：天天喊
用户
画像
，可做了几千个
用户
标签，可都躺在
数据
库里吃灰，
业务
不咋用，咋整。今天拿个具体例子
讲解
一下，看
用户
画像
这玩意到底咋发挥作用。请听题：
业务
方准备推一个6、7、...
Profile_Day04:企业级360°全方位
用户
画像
Profile_Day04:企业级360°全方位
用户
画像
1昨日课程内容回顾 主要
讲解
:标签模型应用开发,针对规则匹配类型模型开发,涉及2大方面的内容: 第一方面内容: 标签模型开发,以[
用户
性别标签模型为例],整个开发步骤流程 给每个
用户
打上性别标签,存储到HBase
画像
标签表: tb_profile 标签模型开发分为四个步骤 1,依据每个标签(4级
业务
标签)tagld,获取标签
数据
业务
标签标签规则rule; 标签计算
业务
数据
源的信息
业务
标签对应的
属性
标签信息: 标签名称bna
基于Flink+Alink构建全端亿级实时
用户
画像
系统
用户
画像
，作为一种勾画目标
用户
、联系
用户
诉求与设计方向的有效工具，
用户
画像
在各领域得到了广泛的应用。
用户
画像
最初是在电商领域得到应用的，在大
数据
时代背景下，
用户
信息充斥在网络中，将
用户
的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将
用户
形象具体化，从而为
用户
提供有针对性的服务。还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗？帮助客户回顾一年的消费细节，包括消费能力、消费去向、信用额度等等，再根据每位客户的消费习惯，量身定制商品推荐列表……这一活动，将
数据
这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。这就是
用户
画像
在电商领域的一个应用，随着我国电子商务的高速发展，越来越多的人注意到
数据
信息对于电商市场的推动作用。基于
数据
分析的精准营销方式，可以最大限度的挖掘并留住潜在客户，
数据
统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在大
数据
时代，一切皆可“量化”，看似普通的小小数字背后，蕴藏着无限商机，也正在被越来越多的企业所洞悉。如何从大
数据
中挖掘商机？建立
用户
画像
和精准化分析是关键。什么是
用户
画像
呢？
用户
画像
是根据市场研究和
数据
，创建的理想中客户虚构的表示。创建
用户
画像
，这将有助于理解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色
画像
，具体到针对他们的目标和需求，并解决他们的问题，同时，这将帮助企业更加直观的转化客户。
用户
画像
最重要的一个步骤就是对
用户
标签化，我们要明确要分析
用户
的各种维度，才能确定如何对
用户
进行
画像
。
用户
画像
建立步骤首先，基础
数据
收集，电商领域大致分为行为
数据
、内容偏好
数据
、交易
数据
，如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息，信用卡，各种征信信息等等。然后，当我们对
用户
画像
所需要的基础
数据
收集完毕后，需要对这些资料进行分析和加工，提炼关键要素，构建可视化模型。对收集到的
数据
进行行为建模，抽象出
用户
的标签。电商领域可能是把
用户
的基本
属性
、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致的标签化，而金融风控领域则是更关注
用户
的基本信息，风险信息，财务信息等等。随后，要利用大
数据
的整体架构对标签化的过程进行开发实现，对
数据
进行加工，将标签管理化。同时将标签计算的结果进行计算。这个过程中需要依靠Hive，Hbase等大
数据
技术，为了提高
数据
的实时性，还要用到Flink，Kafka等实时计算技术。最后，也是最关键的一步，要将我们的计算结果，
数据
，接口等等，形成服务。比如，图表展示，可视化展示。基于Flink+Alink构建全端亿级实时
用户
画像
系统课程，将带领大家一步一步实现一个强大的实时
用户
画像
系统，该系统以热门的互联网电商实际
业务
应用场景为案例
讲解
，具体包含：标签管理（支持动态标签扩展，动态标签指标）、
用户
预测、
用户
群体
画像
、
用户
行为
画像
、
用户
中心、几大内容。本课程采用全新的大
数据
技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。本课程包含的技术： 开发工具为：IDEA、WebStorm Flink1.13.0Alink1.5.0 ClickHouseDolphinSchedulerHadoopHbaseKafkaZookeeper SpringBoot2.0.8.RELEASE SpringCloud Finchley.SR2
Bin
log
Canal MySQL MybatisVue.js、Nodejs、ElementUI 课程亮点： 1.与企业接轨、真实工业界产品2.标签化管理模块功能,支持动态标签扩展3.动态标签指标分析和维护4.Alink算法技术框架 5.大
数据
热门技术Flink新版本 6.主流微服务后端系统 7.
数据
库实时
同步
解决方案 8.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI 9.集成SpringCloud实现统一整合方案 10.互联网大
数据
企业热门技术栈 11.支持海量
数据
的实时
画像
12.支持全端实时
画像
13.全程代码实操，提供全部代码和资料 14.提供答疑和提供企业技术方案咨询
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