【建议收藏】零基础学编程：如何从0到1建设用户画像？

1.用户画像平台该如何建设？

根据上一篇文章我们讲到用户画像其实就是用户的标签或者特征，首先要明确就是要完成标签的生产和加工，那么，涉及到的内容就包括数据的接入、清洗、和最后标签的加工入库。

👇整体流程如下：

(1)线上日志数据接入和处理

数据分层

(2)标签的加工和挖掘

a.标签加工根据标签的加工方式分为三类：事实类、统计类、算法类

事实类：主要是基于原始数据同步过来即可，比如：最后一次登录时间

统计类：在原始数据上做一些简单的统计规则，比如：最近一个月活跃天数

算法类：根据用户的行为和交易信息利用算法挖掘出来，比如：工作位置、家庭位置(根据gps信息采用聚类算法挖掘出来)

b.标签加工根据标签的时效性分为三类：离线(T+1)、准实时(T+H)、实时

(3)标签存储和应用

为了应对不同的应用场景，使用不同的数据库作为存储方案

(4)标签权限管控、标签字典、标签质量

标签权限管控：业务只能使用申请权限了的标签权限，标签权限配置存储在MySQL

标签字典：标签内容数据只存储字典枚举，而不实际存储实际内容(比如：性别标签男女存储为0、1)

标签质量：对于标签的数据质量进行监控、波动告警，包含：标签的覆盖率、标签分布的监控告警

2.用户画像建设过程中会用到哪些技术？

(1)大数据相关的一些技术

Java、MySQL、Python、Hive、Spark、Flink、HBase

(2)服务开发

rpc服务

(3)标签挖掘算法

聚类、逻辑回归等，Python、Spark

3.用户画像建设过程中会遇到哪些问题？

(1)降本增效大环境下，用户画像侧如何做好存储和计算性能优化？

a.KV存储采用Protobuf存储，Protobuf编码性能好且压缩比高。因为画像的数据类型一般比较固定、单值或者多值，对序列化反序列化性能以及数据压缩效果有较高要求

b.标签内容字典化

c.画像特征抽取自定义抽取，资源占用低

目前特征抽取主要有单特征抽取和批量特征抽取

单特征：优点，控制灵活。缺点，每个特征都会启动各自的拉取任务，执行效率低且耗费资源。

批量特征抽取：成本可控，但较依赖上游Hive 表数据

因此考虑自定义特征抽取方案，根据标签优先级策略配置抽取策略，既能做到成本可控又能做到满足时效性。

 d.冷热数据分级存储

热数据考虑用更好的硬件设备进行存储(SSD、独立集群等)、冷数据考虑用一般的硬件设备进行存储(HHD、公共集群)