1.1 項目名稱 xxx 用戶畫像及其應用.
1.2 項目背景及概要
在互聯網逐步步入大數據時代后，不可避免的給企業和用戶行為帶來一系列 改變與重塑；其中最大的變化莫過於，
用戶的一切行為在企業面前是“可視化” 的.隨着大數據技術的深入研究與應用，企業的專注點日益聚焦於怎樣利用大數 據來為精細化運營及精准營銷服務，
進而深入挖掘潛在的商業價值.於是，用戶 畫像的概念也就應運而生。
用戶畫像可以使產品的服務對象更加聚焦，更加的專注.本項目分別從用戶
人口屬性、訂單消費、行為屬性、用戶偏好、疾病問診信息、客戶滿意度六個角度構建用戶畫像模型；
基於PG（關系型數據庫）和大數據平台采集分析，分別從 用戶類別、渠道內容、行為特征及業務場景等多方面進行數據標簽配置，
實現模 型與應用場景數據共享，采用千人千面等方法進行UI數據可視化展現，實現精細 化運營及精確營銷服務.
1.3 項目目標
全業務運營下，用戶畫像及應用基於 PG（關系型數據庫）和大數據平台采集 分析，把用戶特征標簽封裝成數據接口服務，實時推送到一線，使信息數據變成 生產力，
項目實現目標如下：
一、用戶畫像模型封裝
（1）基於 PG（關系型數據庫）和大數據平台（hive、impala） 包含基礎標簽與分析類知識標簽，實現用戶特征全貌刻畫；
（2）多種封裝角度 分用戶類別、渠道內容、業務場景進行封裝配置.
二、接口數據實時推送 實現用戶畫像數據實時更新至運營及營銷統一視圖（WeMeta、WeData、 WeSearch 等）中進行展現，並實時反饋運營及營銷信息問題，保證數據應用的 時效性.
三、展現 UI 封裝 依托用戶畫像，將推薦信息配置應用端進行可視化展現，集中活動運營，實現千人千面的運營效果
1.4 項目適用范圍
運營決策人員：對運營的關健問題進行決策.
運營分析人員：從事市場競爭分析、用戶需求分析、業務分析工作，主要負 責用戶需求的發現和目標確定，並配合運營策划和評估的實施.
運營策划人員：從事運營和實施方案設計，根據用戶需求生成創意，將創意 轉化為策略，並制訂實施方案.
數據分析人員：負責數據挖掘和數據分析支撐的全體IT支撐人員.
其他開發人員.
2. 系統功能及模型架構
2.1 系統功能架構
用戶畫像及應用項目包括底層數據源采集和存儲、畫像標簽模型構建、數據 模型應用三個層級，系統功能架構如下：
2.2 模型架構
畫像標簽模型分析主要分原始數據統計分析、統計標簽建模分析、模型標簽 預測分析三塊，具體如下：
3. 需求設計
3.1 用戶畫像模型
[需求說明]：用戶畫像模型是結合用戶基本屬性分析，對互聯網行為特征進 行描述，包括用戶登錄、搜索、關注、消費等各方面數據，對用戶的疾病問診、
行為喜好變化、消費訂單等全過程的記錄，以標簽方式展示每個用戶的個性化特 征，畫像是系統分析結果的總結，是系統數據挖掘的起始.
[業務要素]：用戶畫像模型按照數據內容模塊分為：用戶人口屬性、行為屬 性、資產消費、疾病問診、用戶偏好、客戶滿意度六大類標簽.-----后續需要新 增一些活動、業務類的標簽；
[核心算法描述]：核心算法包括聚類分析、分類算法、時間序列分析、RFM 模型、推薦系統算法、關聯分析等.
..................
3.2 接口封裝
[需求說明]：用戶畫像接口旨在解決用戶畫像數據與各業務渠道應用的傳輸 問題，使用戶畫像標簽能夠在各渠道應用時個性化展現，並且保證數據運營及營 銷推薦數據實時更新，數據可每日更新，避免數據不准確和重復交叉應用。
[功能說明]：Hive 數據倉庫封裝用戶畫像模型寬表，每日同步至 Postgress 數據庫，各業務及運營可通過直接訪問 PG 數據庫或數據文件下發的方式，訪問 畫像模型數據寬表；也可通過 WeMeta、WeData 以及 WeSearch 平台配置用戶分群 規則提取相關的用戶標簽，實時反饋運營及營銷接觸數據問題，整合畫像模型並 更新；配置分析及應用平台可視化展現推薦標簽庫，以實現權限管控需求。
3.3 UI 設計
[需求說明]：數字化運營及精准營銷的可視化展現，是基於用戶畫像數據， 實現千人千面的展現效果，使運營及營銷人員有更好的用戶認識，帶來更佳的用 戶服務質量。
[功能說明]：展現 UI 信息包括：人口屬性、行為屬性、疾病問診、訂單消 費、用戶偏好以及客戶滿意度標簽等，同時基於用戶匯總實現更多的用戶分群統 計分析，
具體展現樣例如下： 畫像數據展現圖
3.4 場景應用及流程
待補充
4. 運行環境
4.1 網絡與硬件設備 包括數據庫服務器、應用服務器配置、網絡環境等
4.2 軟件平台 Web 服務器環境、數據庫操作系統、數據挖掘軟件工具等