Inhaltsverzeichnis
Im Zeitalter von Big Data sind Daten zu einem der wichtigsten Vermögenswerte eines Unternehmens geworden. Wie man den Wert von Daten ausschöpft, ihn durch Porträtdaten präsentiert, Plattformfunktionen auf der Grundlage von Porträtdaten erstellt und den Geschäftsoutput verbessert, ist für alle Arten von Unternehmen und Geschäftsmitarbeitern eine Überlegung und Praxis wert. Dieses Buch „Benutzerporträts: Plattformkonstruktion und Geschäftspraxis“ soll den Lesern dabei helfen, Big-Data-Ressourcen besser zu nutzen und aus der Perspektive von Porträts mehr Datenwert freizusetzen.
1. Einleitung
Dies ist ein Buch, das Benutzerporträts von der flacheren bis zur tieferen Ebene auf vier Ebenen erklärt: Funktionsmodule, Technologieimplementierung, Plattformaufbau und Geschäftsanwendungen. Der Autor hat den gesamten Prozess seiner Benutzerporträtplattform von 0 auf 1 erlebt und sich zu einer Porträtmittelplattform in einem führenden Internetunternehmen entwickelt, eine solide technische Grundlage gelegt und umfangreiche Geschäftserfahrung gesammelt. Dieses Buch untersucht die Benutzerporträtplattform von Dual Dimensionen von Technologie und Geschäft. Der gesamte Prozess wurde überprüft.
Im Einzelnen enthält dieses Buch hauptsächlich die folgenden Inhalte:
(1) Die Rolle des Profilings, die Kernfunktionen und die Implementierungslogik der vier gängigen kommerziellen Profiling-Plattformen in der Branche;
(2) Die Hauptfunktionen der Profiling-Plattform, die technische Architektur und Technologieauswahl der Profiling-Plattform sowie das Datenmodell der Profiling-Plattform;
(3) Die vier Hauptfunktionsmodule der Profiling-Plattform: Tag-Management, Tag-Service, Gruppierungsfunktion und Implementierungsplan für die Profiling-Analyse;
(4) Erstellen Sie eine Benutzerporträtplattform von 0 bis 1, einschließlich der Erstellung der Umgebung sowie der Konstruktion des Front-End- und Back-End-Engineering-Frameworks.
(5) Wie die Porträtplattform Unternehmen in verschiedenen Phasen des Benutzerlebenszyklus und in verschiedenen Geschäftsszenarien unterstützt;
(6) Optimierung und Best Practices der Porträtplattform.
Das Buch enthält mehr als 200 Konstruktionszeichnungen und Prototypzeichnungen, die den Lesern helfen können, die Implementierungsprinzipien und Funktionsformen der Plattform intuitiver zu verstehen. Über 20 echte Anwendungsfälle, technische Lösungen und Fälle stammen alle aus echten Projekten. Dieses Buch stellt ausführbaren Code bereit, der den Lesern dabei hilft, schnell eine Benutzerprofilierungsplattform zu erstellen und bereitzustellen.
2. Grafische und textliche Einführung
3. Buchkatalog
Inhaltsverzeichnis
Vorwort
Kapitel 1 Die Image-Plattform verstehen 1
1.1 Grundkonzepte des Porträts 1
1.1.1 Was ist ein Porträt 1
1.1.2 Die Bedeutung von Porträts 2
1.1.3 Positionierung der Bildplattform 3
1.2 Einführung in OLAP 3
1.2.1 Vergleich zwischen OLAP und OLTP 3
1.2.2 Hauptmerkmale von OLAP-Szenarien 4
1.2.3 3 Arten der Modellierung in OLAP 5
1.2.4 Entwicklungsgeschichte OLAP-bezogener Technologien 5
1.3 Einführung in die Branchenporträtplattform 6
1.3.1 Shence-Daten 7
1.3.2 Wachstumsanalyse des Vulkanmotors 10
1.3.3 GrowingIO 13
1.3.4 Wachstum der intelligenten Alibaba Cloud-Benutzer16
1.4 Beteiligte Positionen der Porträtplattform 18
1.4.1 Dateningenieur 18
1.4.2 Algorithmus-Ingenieur 18
1.4.3 F&E-Ingenieur 18
1.4.4 Produktmanager 19
1.4.5 Betriebspersonal 19
1.5 Zusammenfassung dieses Kapitels 19
Kapitel 2 Portrait Plattformfunktion und Architektur 20
2.1 Hauptfunktionen der Porträtplattform 20
2.1.1 Tag-Verwaltung 20
2.1.2 Etikettenservice 24
2.1.3 Gruppierungsfunktion 25
2.1.4 Bildanalyse 28
2.2 Technische Architektur der Bildplattform 32
2.2.1 Gemeinsame technische Architektur von Porträtplattformen32
2.2.2 Beispiele für die Auswahl der Bildgebungsplattformtechnologie 33
2.2.3 Auswahl der Industrie-Bildgebungsfunktionstechnologie 35
2.3 Drei Datenmodelle von Porträtplattformen36
2.4 Zusammenfassung dieses Kapitels 38
Kapitel 3 Tag-Management 40
3.1 Gesamtarchitektur des Tag-Managements 40
3.2 Tag-Klassifizierung 43
3.2.1 Tag-Entität und ID-Typ 43
3.2.2 Tag-Klassifizierungsmethode 44
3.3 Implementierung der Tag-Management-Funktion 48
3.3.1 Tag-Speicherung 48
3.3.2 Etikettenproduktion 55
3.3.3 Tag-Datenüberwachung 67
3.3.4 Projektdurchführung 69
3.4 Einführung in die Berufseinteilung 70
3.5 Zusammenfassung dieses Kapitels 72
Kapitel 4 Tag-Dienste 73
4.1 Gesamtarchitektur des Etikettendienstes 73
4.2 Tag-Abfragedienst 74
4.2.1 Einführung in den Tag-Abfragedienst 74
4.2.2 Tag-Daten in Cache füllen 76
4.2.3 Tag-Datenstruktur 79
4.2.4 Etikettendatenverarbeitung 81
4.2.5 Projektdurchführung 83
4.3 Tag-Metadaten-Abfragedienst 85
4.3.1 Einführung in den Tag-Metadaten-Abfragedienst 85
4.3.2 Projektdurchführung 87
4.4 Tag-Echtzeit-Vorhersagedienst 89
4.4.1 Einführung in den Etiketten-Echtzeit-Vorhersagedienst 89
4.4.2 Projektdurchführung 90
4.5 ID-Mapping 93
4.6 Einführung in die Berufseinteilung 97
4.7 Zusammenfassung dieses Kapitels 98
Kapitel 5 Gruppenfunktion 99
5.1 Gesamtarchitektur der Gruppierungsfunktion 99
5.2 Grundlegende Datenaufbereitung 101
5.2.1 Bildtabelle 101
5.2.2 Bild-BitMap 108
5.3 Crowd-Creation-Methode 111
5.3.1 Auswahl des Regelkreises 112
5.3.2 Importieren der Crowd 119
5.3.3 Gesamtmenge 121
5.3.4 Verhaltensdetails 123
5.3.5 CrowdLookalike 125
5.3.6 Die Menge abbauen 126
5.3.7 LBS-Menge 127
5.3.8 Kreisauswahl anderer Gruppen 128
5.3.9 Technische Umsetzung 131
5.4 Externe Ausgabe von Crowd-Daten 137
5.5 Crowd-Zusatzfunktionen 138
5.5.1 Mengenschätzung 138
5.5.2 Crowdsplit 140
5.5.3 Automatisches Crowd-Update 141
5.5.4 Crowd-Download 142
5.5.5 ID-Konvertierung 143
5.6 Crowd-Deposit-Service 144
5.6.1 Redis-Lösung 144
5.6.2 BitMap-Lösung 147
5.6.3 Regelbasierte Einzahlung 149
5.7 Einführung in die Berufseinteilung 150
5.8 Zusammenfassung dieses Kapitels 152
Kapitel 6 Bildanalyse 153
6.1 Gesamtarchitektur der Porträtanalyse 153
6.2 Massenporträtanalyse 155
6.2.1 Massenverteilungsanalyse 155
6.2.2 Crowd-Indikator-Analyse 156
6.2.3 Crowd-Drill-Down-Analyse 157
6.2.4 Populationsübergreifende Analyse 158
6.2.5 Vergleichende Analyse von Menschenmengen 158
6.2.6 Projektdurchführung 159
6.3 Spontane Massenanalyse 165
6.3.1 Verteilungsanalyse und Indikatorenanalyse 166
6.3.2 Drill-Down-Analyse und Kreuzanalyse 167
6.3.3 Vorschau des Menschenmengenporträts 168
6.4 Detaillierte Verhaltensanalyse 169
6.4.1 Detaillierte Statistiken 171
6.4.2 Benutzeranalyse 173
6.4.3 Prozesstransformation 176
6.4.4 Wertanalyse 179
6.4.5 Projektdurchführung 181
6.5 Einzelbenutzeranalyse 183
6.5.1 Benutzerporträtabfrage 184
6.5.2 Analyse der Benutzerbeziehungsdaten 185
6.5.3 Analyse des Gewinns und Verlusts von Followern durch Benutzer 190
6.5.4 Analyse des Benutzerinhaltsverkehrs 192
6.6 Andere gängige Analysen193
6.6.1 Geschäftsanalyse Kanban 193
6.6.2 Regionale Analyse 195
6.6.3 Crowd-Placement-Analyse 197
6.7 Einführung in die Berufseinteilung 199
6.8 Zusammenfassung dieses Kapitels 200
Kapitel 7 Aufbau einer Porträtplattform von 0 bis 1 201
7.1 Grundvorbereitung 201
7.1.1 Technische Komponentenzusammenarbeit 201
7.1.2 Grundlegende Umgebungsvorbereitung 203
7.2 Aufbau einer Big-Data-Umgebung 206
7.2.1 Hadoop 207
7.2.2 Spark 210
7.2.3 Bienenstock 212
7.2.4 ZooKeeper 215
7.2.5 DolphinScheduler 216
7.2.6 Flink 217
7.3 Installation der Speicher-Engine 219
7.3.1 ClickHouse 219
7.3.2 Redis 221
7.3.3 MySQL 222
7.4 Ingenieursfachwerkbau 223
7.4.1 Serverseitiger Projektaufbau 223
7.4.2 Front-End-Projektbau 237
7.5 Ausführen von Open-Source-Code 238
7.6 Zusammenfassung dieses Kapitels 240
Kapitel 8 Portrait-Plattformanwendung und Geschäftspraxis 241
8.1 Häufige Anwendungsfälle der Porträtplattform 241
8.1.1 Anwendungsfälle Tag-Management 241
8.1.2 Tag-Service-Anwendungsfälle 244
8.1.3 Gruppierungsfunktionsanwendungsfälle 245
8.1.4 Anwendungsfälle der Profilanalyse 247
8.2 Die Verwendung von Porträts im Benutzerlebenszyklus 248
8.2.1 Aufteilung des Benutzerlebenszyklus 249
8.2.2 Verwendung von Porträts während der Einführungsphase 250
8.2.3 Verwendung von Wachstumsporträts 251
8.2.4 Verwendung reifer Porträts 252
8.2.5 Verwendung ruhender Zeitporträts 253
8.2.6 Verwendung von Porträts während der Abwanderungsphase 254
8.3 Geschäftspraxis der Porträtplattform 255
8.3.1 Benutzerwachstum 255
8.3.2 Benutzerbedienung 259
8.3.3 E-Commerce mit Warenverkauf 263
8.3.4 Inhaltsempfehlung 266
8.3.5 Risikokontrolle 268
8.3.6 Sonstige Geschäfte 271
8.4 Zusammenfassung dieses Kapitels 273
Kapitel 9 Zusammenfassung der Bildplattformoptimierung 274
9.1 Missionsmodus 274
9.1.1 Aufgabendefinition und Ausführungsmodus 276
9.1.2 Aufgabenpriorität und Parallelitätskontrolle 277
9.1.3 Eltern-Kind-Aufgaben aufteilen 277
9.1.4 Erkennung von Aufgabenanomalien und Wiederholung 278
9.1.5 Praktische horizontale Erweiterungsmöglichkeiten 279
9.2 Crowd Creation Optimization Advanced 279
9.2.1 Crowd-Selektionsbedarf 279
9.2.2 Einfache und direkte Lösung 280
9.2.3 ClickHouse als Cache verwenden 281
9.2.4 SQL-Optimierung 283
9.3 BitMap in der Porträtplattform
Nutzungsplan 286
9.3.1 Grundprinzipien von BitMap 286
9.3.2 BitMap im Crowd-Kreis ausgewählt
Nutzungsplan 287
9.3.3 BitMap in der Verteilungsanalyse
Nutzungsplan 289
9.3.4 BitMap im Einzahlungsdienst
Nutzungsplan 291
9.4 Optimierung der Portrait-Wide-Table-Generierung 292
9.4.1 Multi-Table-Left-Join 293
9.4.2 Gruppieren und Zusammenführen 294
9.4.3 Hinzufügen der Datenladeschicht 296
9.4.4 Verwendung von Bucket Join 297
9.5 ID-Kodierungszuordnungsschema 299
9.6 So bauen Sie eine Plattform ähnlich Shence 301
9.6.1 Shence-Produkteinführung 301
9.6.2 Technische Hauptmodule 302
9.7 Gedanken zur Optimierung der Plattformtechnologie 305
9.8 Zusammenfassung dieses Kapitels 307
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