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用户画像大数据环境搭建——从零开始搭建实时用户画像(四)

本章我们开始正式搭建大数据环境，目标是构建一个稳定的可以运维监控的大数据环境。我们将采用Ambari搭建底层的Hadoop环境，使用原生的方式搭建Flink，Druid，Superset等实时计算环境。使用大数据构建工具与原生安装相结合的方式，共同完成大数据

2024-11-16

什么是用户画像——从零开始搭建实时用户画像(一)

用户画像简介用户画像，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

2024-11-16

用户画像产品化——从零开始搭建实时用户画像(六)

在开发好用户标签以后，如何将标签应用到实际其实是一个很重要的问题。只有做好产品的设计才能让标签发挥真正的价值，本文将介绍用户画像的产品化过程。一、标签展示首先是标签展示功能，这个主要供业务人员和研发人员使用，是为了更直观的看见整个的用户标签体系。不同的标签体系

2024-11-16

用户画像系统架构——从零开始搭建实时用户画像(二)

在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？挑战大数据随着互联网的崛起和智能手机的兴起，以及物联网带来的各种可穿戴设备，我们能获取的每一个用户的

2024-11-16

用户画像标签体系——从零开始搭建实时用户画像(三)

用户画像标签体系用户画像的核心在于给用户“打标签”，每一个标签通常是人为规定的特征标识，用高度精炼的特征描述一类人，例如年龄、性别、兴趣偏好等，不同的标签通过结构化的数据体系整合，就可与组合出不同的用户画像。梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核

2024-11-16

实时标签开发——从零开始搭建实时用户画像(五)

数据接入数据的接入可以通过将数据实时写入Kafka进行接入，不管是直接的写入还是通过oracle和mysql的实时接入方式，比如oracle的ogg，mysql的binlogoggGolden Gate（简称OGG）提供异构环境下交易数据的实时捕捉、变换、投

2024-11-16

日处理数据量超10亿：友信金服基于Flink构建实时用户画像系统的实践

2024-11-16

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