文章目录

• 一 用户画像简介
• • 1 用户画像
  • 2 定位
  • 2 应用
  • 3 用户标签
  • • （1）标签分级
    • （2）标签分类
• 二 用户画像的架构
• • 1 画像处理流程
  • 2 画像标签数据应用
  • 3 用户画像管理平台
• 三 搭建用户画像管理平台
• • 1 一些问题
  • 2 启动服务
  • • （1）数据库建表脚本
    • （2）配置修改

一 用户画像简介

1 用户画像

数据仓库是大数据体系的基石，用户画像是建立在数仓之上的一种应用，类似的应用还有商业智能，推荐系统等。

用户画像，英文: User Profile，( 也有少数称： User Portrait 或User Persona)。

一句话概念就是将用户信息标签化（Tag或者Label），以用户为中心，将各种各样的标签对应到其身上，一般表现为《人 – 标签 – 标签值》。

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。

2 定位

相对于数据仓库而言，用户画像属于“上层建筑”，以数据仓库沉淀的数据为基础，提炼出更有价值的信息。

同时用户画像也是一种数据服务，在它之上还有“更高的建筑”，比如推荐系统，营销系统、风控系统、用于广告投放的DMP系统等等。这些系统往往需要对用户进行识别定位，那么用户画像就是最重要的数据来源。

画像中心的数据全部来源于数仓，但是其又不能直接使用数仓，所以需要按照画像的标准，以用户为单位，将数据再次进行提炼、加工组合，形成以用户标签为中心的数据。

2 应用

画像数据的主要应用类型：

• 运营决策：了解用户群体，聚焦目标用户，定位产品方向。
• 精准营销：营销活动推送、广告投放、个性化推荐。
• 用户分群：寻找高价值用户，挽留待流失用户，提升用户活跃。

3 用户标签

（1）标签分级

不同公司分级不同，最常见的为以下四级标签，又可以分为三种：

有的公司分为5级标签或者6级标签，不同在类目，5/6级标签的类目更加详细。

少数公司不分级，第一种称为标签的分类，第二种称为标签，第三种称为值

（2）标签分类

各个公司的标签分类都大差不差，分为以下三类：

• 统计类标签

  统计类标签的规则放之四海皆准，每个公司的定义都差不多，如性别指的就是人的性别，不会有歧义，偏客观。

  直接提取的标签，又叫事实标签。

  比如：性别，年龄，最近一次登录时间，月均消费。

  有非常通用且明确的定义，是最为常见的标签。

• 规则类标签

  规则类标签与统计类标签不同在于概念上的差别，技术上差不多，往往各个公司的业务人员根据公司的需求灵活定义，偏主观。

  从程序员角度来说，统计类标签与规则类标签没有本质差别。

  需要自定义规则。

  比如：高价值用户、意见领袖、电子产品爱好者、黄牛党。

  需要运营、产品、业务人员，根据企业自身的业务特征，设计适合自身的规则定义。往往同一个名称的标签，在不同企业的规则不同。

• 挖掘类标签

  挖掘类标签是企业做用户画像的分水岭，通常来说，这个标签不是由人来制定规则，因为有些规则没有办法通过人类语言描述清楚，或者人类语言描述的不准确，尤其是预测相关的规则，规则随着时间的变化也在不停的变化。

  一般通过机器学习算法进行预测的标签。又叫预测类标签。

  比如：预测性别、预测年龄、潜在流失用户。

  通常是很难根据某一个规则得到的标签。需要机器学习通过系统现有的数据，反复迭代获得一个模型算法，再根据算法得到标签。

  开发周期长，难度大，准确度不能保证。但是往往也是最有价值的标签，因为从数据得到的数据，有时往往比定死的规则更反映真实情况。

二 用户画像的架构

用户画像架构如图：

1 画像处理流程

画像处理流程主要是根据标签及整个流程的规则计算标签，把数据仓库中的数据进行重组。

一般统计类和规则类标签使用spark-sql即可，复杂的规则类标签和挖掘类标签可以使用spark-core和spark-mllib完成。

是一个标准的ETL（清洗、转移、提取）流程，将数仓中的数据提取为以用户和标签为结构的数据，流程类似于数仓中的由ODS – DWD – DWS – DWT – ADS 逐层计算的过程，与数仓不同的是，画像处理中不全是SQL，并且不只是用一个数据库。

一般这个流程使用shell + 定时调度（Azkaban）就可以完成。

数仓计算的最终结果如果数据量小一般存放在MySQL中，数据量大一般存放在Kylin，Presto，HBase等容器中。

2 画像标签数据应用

用户画像最终的计算结果一般存放在ClickHouse中，目的主要有两个。

• 用户标签明细及分析：以用户的维度对数据进行统计分析。
• 用户分群：是画像最核心的需求，使用各种标签，通过标签的筛选，快速定位到目标群体，通过在数据库中编写配置文件可以完成。

画像提供了分群操作所以要操作支持即席查询的OLAP，对标签及人群进行操作。

根据实际需要一般选择性能较好，支持即席查询的OLAP数据库。用于组合和多个条件来筛选用户，比如Clickhouse或者Elasticsearch。同时也会使用K-V数据库用于精确查询用户和人群，比如Redis、Hbase 、Pika。

以上1 2 两个过程除用户标签明细及分析，其余过程均可以实现无界面化。

3 用户画像管理平台

在画像管理平台提供可视化页面，对标签及标签产生的规则进行定义，甚至直接提供可视化开发页面。

提供后台调度系统，根据标签定义的规则，从数仓中抽取计算。

计算后的用户画像标签也由平台管理，通过标签的组合，把用户分成不同的群体。为其他业务系统提供支持。

技术实现：

用户画像系统本质上是一个内部的管理系统，方便用户画像开发团队，搭建标签管理任务的。基于标准的Web应用的技术。

• Vue.js：负责前端页面。
• Springboot ：负责后台应用，数据保存在Mysql数据库中，相关的技术框架还包括MybatisPlus、StringTask。因为还需要把spark程序任务提交到Yarn，所以还用到SparkLauncher插件。

各个模块任务：

• 标签规则定义：计算哪些标签，标签任务的定义。

• 标签任务调度：标签何时执行，如计算性别，机器学习的预测。

• 任务监控：调度配置好后，到达运行条件，可以对任务进行观察，哪些标签计算成功哪些计算失败。

• 分群管理：标签全部运行成功之后，可以对标签进行筛选，分组管理，需要提供一个界面，这个界面可以供数据分析、营销等人员进行使用。对人群的定义，称为人群包。分群又称人圈（人群圈选）。

  画像处理流程都是批处理（夜里计算），人圈则一般是即时产生的（白天计算），即筛选完几个条件，当场把目标群体圈出来，要求及时性更强。

• 标签数据支撑：标签数据计算完成之后，供其他部门查询这些标签，做一些数据支持或者是接口。

三 搭建用户画像管理平台

gitee仓库地址

1 一些问题

• 导入代码之后，初始化完成之后，project一栏只出现pom.xml 和 external libraries原因是idea没有将项目识别为一个Maven工程或SpringBoot工程，解决办法点击file – new – Module from Existing Sources… 重新选择该项目，一路next。

• 如果src – main – java 不是蓝色目录，说明idea没有找到对应的源码目录，需要手动设置，在java上右键 – Mark Directory as – Source Root。

• 搭建平台时，代码中可能会有getter、setter方法飘红，不影响运行，修复飘红方法，Settings – Plugins – 搜索栏搜索lombok – 安装 – 重启idea。lombok能在编译时给实体Bean自动生成getter、setter方法。

• 忘记MySQL密码

  # 1.修改配置文件 my.ini，在配置文件 [mysqld] 下添加 skip-grant-tables，重启MySQL服务即可免密码登录
  # 其中 --skip-grant-tables 选项的意思是启动 MySQL 服务的时候跳过权限表认证。 启动后，连接到 MySQL 的 root 将不需要口令(危险)。
  # 用空密码的 root 用户连接到 MySQL，并且更改 root 口令
  # 免密码登录MySQL数据库：
  mysql -u root
  # 重置密码：
  use mysql;
  update user set password=password('你的密码') where user='root';
  # 3.到 my.ini 中删除 skip-grant-tables 选项，然后重启MySQL服务。
  

2 启动服务

（1）数据库建表脚本

创建数据库 – utf8 – utf8_general_ci

建表语句

/*
SQLyog 
MySQL - 5.7.16 : Database - user_profile_manager
*********************************************************************
*/


/*!40101 SET NAMES utf8 */;

/*!40101 SET SQL_MODE=''*/;

/*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;
/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;
/*!40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES, SQL_NOTES=0 */;
/*Table structure for table `file_info` */

CREATE TABLE `file_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `file_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '文件名',
  `file_ex_name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '扩展名',
  `file_path` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '文件路径',
  `file_system` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '文件系统',
  `file_status` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '文件状态 1 正常 2 弃用',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB    ;

/*Table structure for table `tag_common_task` */

CREATE TABLE `tag_common_task` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `task_file_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `main_class` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  ;

/*Table structure for table `tag_info` */

CREATE TABLE `tag_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `tag_code` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `tag_name` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `tag_level` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `parent_tag_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `tag_type` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `tag_value_type` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '1 整数 2 浮点 3 文本 4 日期',
  `tag_value_limit` decimal(16,2) DEFAULT NULL COMMENT '数值预估上限 数字型填写',
  `tag_value_step` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '1,10,100,1000',
  `tag_task_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `tag_comment` varchar(2000) DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_tag_level_id` (`tag_level`,`id`)
) ENGINE=InnoDB   ;

/*Table structure for table `task_info` */

CREATE TABLE `task_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `task_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '任务名称',
  `task_status` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '任务状态',
  `task_comment` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '任务说明',
  `task_time` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '任务作业时间(小时分)',
  `task_type` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '任务类型(标签,流程)',
  `exec_type` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行方式(jar,sparksql)',
  `main_class` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '启动执行的主类',
  `file_id` bigint(200) DEFAULT NULL COMMENT '程序jar文件id',
  `task_args` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '启动任务的参数',
  `task_sql` varchar(5000) DEFAULT NULL COMMENT '启动的执行的sql',
  `task_exec_level` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行层级',
  `create_time` date DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_task_time` (`task_time`)
) ENGINE=InnoDB   ;

/*Table structure for table `task_process` */

CREATE TABLE `task_process` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `task_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '任务id',
  `task_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '任务名称',
  `task_exec_time` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '任务触发时间',
  `task_busi_date` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '任务执行日期',
  `task_exec_status` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '任务阶段 TODO ,START,SUBMITTED,RUNNING,FAILED,FINISHED',
  `task_exec_level` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '任务执行层级',
  `yarn_app_id` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 'yarn的application_id',
  `batch_id` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '批次id',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `start_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '启动时间',
  `end_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '结束时间(包括完成和失败)',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB    ;

/*Table structure for table `task_tag_rule` */

CREATE TABLE `task_tag_rule` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `tag_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '标签主键',
  `task_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '任务id',
  `query_value` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '查询值',
  `sub_tag_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '对应子标签id',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB   ;

/*Table structure for table `user_group` */

CREATE TABLE `user_group` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `user_group_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '分群名称',
  `condition_json_str` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '分群条件(json)',
  `condition_comment` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '分群条件(描述)',
  `user_group_num` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '分群人数',
  `update_type` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '更新类型(手动,自动按天)',
  `user_group_comment` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '分群说明',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB    ;

/*!40101 SET SQL_MODE=@OLD_SQL_MODE */;
/*!40014 SET UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS */;
/*!40111 SET SQL_NOTES=@OLD_SQL_NOTES */;

（2）配置修改

在idea中修改application.properties配置文件中的mysql相关配置（地址、用户名、密码）

在UserProfileManagerApplication中启动

将hadoop101地址与 userprofile.gmall.com进行映射（C:\Windows\System32\drivers\etc目录下的host文件中进行修改）

现在就可以在浏览器中进行访问了（输入userprofile.gmall.com 或者 hadoop101地址 ）