用户画像
- 书名：用户画像
- 作者： 赵宏田
- 格式：MOBI,EPUB,AZW3
- 时间：2024-06-09
- 评分：8
- ISBN：9787111635642
内容简介：
本书从技术维度系统讲解了用户画像的方法论和一些常见的工程化解决方案。
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最新评论：
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abman2022-05-25入门级教程，大体介绍了用户画像架构、应用场景等
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小郑2022-04-24有些大杂烩了。过于讲解技术实现细节。初学者越看越晕。有经验的吸收不到多少营养。我更希望看到介绍用户画像的行业应用案例或者效果。不推荐这本书
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伪文人想摇滚2021-07-133.5星，入门工具书。技术选型随着时间流转有待更新，从业务和产品视角看还算能观其大略
最新书摘：
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sunshine2021-09-15方案二：引入随机数数据按照类型 group by时，会将相同的太ey所需的数据拉取到一个节点进行聚合而当某组数据量过大时，会出现其他组已经计算完成而当前任务未完成的情。可以考虑加人随机数，将原来的一组key强制拆分为多组进行聚合。下面通过一个案例介绍。现需要统计用户的订单量，执行如下代码 select tl user id from（select user-l from dim。user_info_fact#用户维度表 where data date ="20190101 and user status id=l join （select user-id， count（*）as order_ num from dwdw order_fact#订单表 where site id in （600， 900） and order-status_id in（1， 2， 3） on t1。user id=t2user-id用户维度表中有2000条数据，订单表有10亿条数据，任务在未优化前执行了1个小时也没有跑出结果，判断可能是出现了数据倾斜。订单表中某些key值数量较多，在 group by的过程中拉取到一个task上执行时，会出现其他task执行完毕，等待该task执行的情况。这里可以将原本相同的key通过添加随机前缀的方式变成多个key，这样将原本被个task处理的key分散到多个task上先做一次聚合，然后去掉前缀再进行一次聚合得到最终结果。过程如图5-4所示。
常见问题：
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《用户画像》这本书是否涵盖数据治理内容？
是的，《用户画像》在讲解用户画像构建过程中，涵盖了数据治理相关内容。书中强调数据质量对画像准确性的影响，介绍数据清洗、标准化和元数据管理等关键步骤。通过工程化解决方案，帮助读者建立可靠的数据基础，提升用户画像的实用价值。 -
《用户画像》这本书如何帮助构建标签体系？
《用户画像》详细讲解了标签体系构建的方法，包括标签分类、数据源整合、标签计算逻辑等。书中结合数据仓库架构和开发流程，提供工程化解决方案。通过9个章节的系统学习，读者可掌握如何高效构建用户标签体系，支持精准营销和个性化推荐。 -
《用户画像》这本书的写作风格如何？
《用户画像》写作风格严谨且实用。作者赵宏田以清晰的结构和专业的语言，系统讲解用户画像的理论框架和工程实践。书中结合案例，深入浅出地阐述技术细节，适合希望快速掌握用户画像核心知识的读者，兼具学术性和可操作性。
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