从0到1入门用户画像掌握大数据技术

市面上不少公司都在做用户画像的相关工作，无论是电商行业、金融行业、视频行业等等，都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢？

OSCHINA 本期高手问答 (10 月 31 日 - 11 月 6 日) 我们请来 了嘉宾  诸葛子房老师  来和大家一起探讨关于从 0 到 1 入门用户画像掌握大数据技术的问题。

可讨论的问题包括但不限于：

• 想入门用户画像需要掌握哪些技术栈？

• 没有企业的大量用户或者行为数据，普通用户该如何真实地模拟企业级的画像项目？

• 程序员如何入门大数据？

• 大数据行业都有哪些职位，以及在公司中发挥的作用如何？

• 大数据行业未来的发展如何，以 ChatGPT 为代表的 AI 浪潮是否会让大数据行业走向没落？

有其他相关问题，也欢迎大家积极提问！

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嘉宾介绍

段小秋，网名：诸葛子房，先后就职于京东和 BAT，在大数据领域有多年工作经验，也是多个 Apache 项目的贡献者。蓝桥杯蓝桥云课《用户画像案例精讲》专栏作者，也是开源项目 DataCompare 作者。

有奖

为了鼓励踊跃提问，会在问答结束后从提问者中抽取 5 名幸运会员赠予《用户画像案例精讲》专栏电子版！

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关于用户画像

用户画像概念

用户画像，即：用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑，有些公司称之为” 用户画像 “，有一些公司称之为” 用户特征 “，其实是一个意思。

举个简单的例子：

袁小青，性别：女，年龄：22 岁，职业：时尚编辑，爱好：音乐、拍照，居住地：北京，消费情况：年薪 10w，喜欢的 app：抖音

因此我们概念中描述的用户画像，其实是用标签的方式对于一个用户、一个账号、一部手机进行描述。

用户画像常见标签

既然上面讲到了对于用户进行标签化，那究竟要给用户打哪些标签呢？如何对标签进行分类呢？

用户画像核心标签以及其分类：

用户画像的作用

1. 个性化推荐

在使用一些社区产品、电商产品、短视频 app、音乐 app 的时候，经常会遇到推荐的场景，根据不同的人推荐不同的内容或者商品。

这其实是用户画像其中的一个应用，根据用户查询用户的标签数据，来进行推荐用户感兴趣的内容

2. 营销圈选 (短信营销、PUSH 营销)

相信不少用户收到过类似的营销短信，或者一些 app 弹窗，这个也是用户画像常见的应用场景

3. 策略引擎

根据用户的标签展示不同页面，比如说：北京地区的用户能才能领取北京的优惠券，以及只有高消费值的用户才有淘宝上奢侈品 Luxury 入口的界面。

4. 算法模型

算法模型的训练，比如说：推荐模型、广告模型，需要用到画像数据来优化推荐模型。

5. 画像报告

不少商业公司会出一些行业报告，比如说下图的小红书、锁屏 app 的行业画像报告；还有我们经常看到的一些个人年度榜单。

大数据技术在用户画像中的实际应用

由于画像涉及到的一些行为数据，包括用户购物行为、观影行为，一些较为大型一些的公司数据日均都涉及 PB，因此需要处理的数据量非常大。在其中就会用到一些大数据的处理和存储技术，比如说：Hadoop、Spark、Hbase 等等。

同时随着业务发展，一些广告和推荐场景对于实时需求也更加明显，所以实时数据处理领域，Flink、Kafka 等实时相关技术领域也越来越重要了。

下面欢迎大家就用户画像和大数据技术相关问题向诸葛子房老师 提问，长按识别下方二维码/点击文末阅读原文直接回帖提问既可。

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