女朋友都能听懂的：入门级用户画像( 二 ) ：女朋友都能听懂的：入门级

2.规则类标签
该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2” 。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定；
3.机器学习挖掘类标签
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。
在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小
2.数据架构
在整个工程化方案中，系统依赖的基础设施包括Spark、Hive、HBase、Airflow、MySQL、Redis、Elasticsearch 。除去基础设施外，系统主体还包括SparkStreaming、ETL、产品端3个重要组成部分。图2-1所示是用户画像数仓架构图，下面对其进行详细介绍。
图1-4用户画像数仓架构

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图1-4下方虚线框中为常见的数据仓库ETL加工流程，也就是将每日的业务数据、日志数据、埋点数据等经过ETL过程，加工到数据仓库对应的ODS层、DW层、DM层中。
中间的虚线框即为用户画像建模的主要环节，用户画像不是产生数据的源头，而是对基于数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相关数据的二次建模加工。在ETL过程中将用户标签计算结果写入Hive ，由于不同数据库有不同的应用场景，后续需要进一步将数据同步到MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中。
Hive：存储用户标签计算结果、用户人群计算结果、用户特征库计算结果MySQL：存储标签元数据，监控相关数据，导出到业务系统的数据HBase：存储线上接口实时调用类数据Elasticserch：支持海量数据的实时查询分析，用于存储用户人群计算、用户群透视分析所需的用户标签数据（由于用户人群计算、用户群透视分析的条件转化成的SQL语句多条件嵌套较为复杂，使用Impala执行也需花费大量时间）用户标签数据在Hive中加工完成后，部分标签通过Sqoop同步到MySQL数据库，提供用于BI报表展示的数据、多维透视分析数据、圈人服务数据；另一部分标签同步到HBase数据库用于产品的线上个性化推荐
3.主要覆盖模块
搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设，如图3-1所示
图3-1用户画像主要覆盖模块

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用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计， ETL设计等。这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要。数据指标体系：根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等维度的指标体系。标签数据存储：标签相关数据可存储在Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中，不同存储方式适用于不同的应用场景。标签数据开发：用户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发，打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。开发性能调优：标签加工、人群计算等脚本上线调度后，为了缩短调度时间、保障数据的稳定性等，需要对开发的脚本进行迭代重构、调优。作业流程调度：标签加工、人群计算、同步数据到业务系统、数据监控预警等脚本开发完成后，需要调度工具把整套流程调度起来。用户画像产品化：为了能让用户数据更好地服务于业务方，需要以产品化的形态应用在业务上。产品化的模块主要包括标签视图、用户标签查询、用户分群、透视分析等。用户画像应用：画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。4.开发阶段流程