大数据dmp系统内容

大数据-用户画像DMP--小树老师更多好课大数据用户画像系统课程一、项目概述

目前推广平台仅在投放端提供了有限的定向能力，广告主没有足够的流量抓手，无法满足大中型广告主的营销目标。画像系统提供基础人口属性、消费行为、兴趣偏好、地理位置等众多数据标签，商户具备人群圈定、人群洞察、人群解析的能力，实现精准化、个性化的营销需求。课程介绍功能目标

用户画像平台提供商家全方位洞察用户的能力，提供如下功能：标签体系构建，当前包含5大类：人口属性、消费能力、行业偏好、用户轨迹、场景偏好标签查询，查询单个标签覆盖用户量用户画像查询，查询某个用户的标签列表课程目标人群创建，通过组合标签圈定用户人群洞察，提供人群UV预估、标签人群分布人群同步，如同步给广告投放平台，进行精准营销；同步给短信营销人群扩展·自定义人群人群报表，查看人群的投放效果性能目标

10亿用户、万级标签：标签/画像查询，毫秒响应人群洞察，毫秒~秒级响应人群同步，小时级生效人群扩展，T+1天生效自定义人群，小时级生效课程目标二、系统开发要求涉及的技术要点：spark、elasticsearch、hadoop、hive、LRGBDT等机器学习算法开发工具：idea、eclipse开发环境：spark2.2、hadoop2.7、hive1.2、hbase、redis开发语言：scala、java、python、shell、sql课程技术三、课程一览1、用户画像概述什么是用户画像，为什么要用户画像，画像的场景应用

业内，facebook,阿里巴巴（达摩盘），腾讯（广点通）分析打造自己的内部达摩盘，基本功能跟达摩盘一致2、画像指标整理 1.基础属性。人的基础属性标签，包括地域、年龄、性别等。 2.兴趣偏好。这部分是投放端已有的定向能力，后期可规划更细的基于宝贝、店铺或行业的搜索选择，特定兴趣的定向功能。 3.行为轨迹。基于兴趣偏好更细的行为（包括浏览、点击、成交、收藏、复购等），及不同时间段的行为交叉（包括1天、7天、30天的行为）。 4.消费能力。基于平台的支付交易，购物行为、交易额计算高中低，及类目上的高消费偏好。 5.好友关系。基于平台的关系链数据，推荐偏好该宝贝、店铺、行业的好友用户。

6.自定义人群。支持上传自定义人群包，lookalike扩展包的大小。课程目录

3、画像标签体系建设和开发1）基本属性

地域、年龄、性别、学历、职业2）兴趣偏好

品牌、

店铺、一级类目、场景、行业3）消费能力

能力等级开发

4）特征人群划分一些特定的人群，高活跃，低活跃，有车一族，奶爸一家

5）LBS属性长居住地

6）用户轨迹交易、浏览，收藏等课程目录4、画像系统架构功能：画像多维度分析、画像指标下钻分析、投放效果追踪分析技术：基于es、spark、hadoop建设画像计算，以及数据存储和计算模块：用户人群包（交集并集）、追踪分析、人群画像、人群对比模块开发

5、画像系统应用案例用户精准营销用户商品推荐课程目录名称解释标签：用户特征的抽象，用以描述具有某一相同特征的用户群体，依赖于平台海量的用户数据。如性别标签‘男’，表示平台的男性用户群体；标签有很多种分类方式，从挖掘的方式上可分为规则标签、模型标签私域标签：表示特定店铺的用户标签，如‘7天内购买过小米旗舰店手机’；私域标签只能给指定的商家使用公域标签：平台商家共享的标签；如性别标签、地域标签、平台消费能力标签、类目消费能力标签等用户画像：一套完整的标签体系，可以对用户全方位的刻画，形成用户画像人群包：通过标签的逻辑组合(与、或、排除)圈定的一批用户构成一个人群包，人群包可直接用于广告投放自定义人群包：大的商家可通过上传店铺访客的号码包(如手机号、商品ID、店铺ID)圈定一批用户构成商家自定义人群包；自定义人群包是再营销的重要手段，圈定的用户通常属于高价值用户人群扩展(Lookalike)：当人群包覆盖的用户数量(UV)不足时，可通过人群扩展，初始圈定的用户作为种子用户，DMP会根据系数扩展出一批相似用户，扩展人群可用于广告投放人群洞察：针对用