第7章 用户画像产品化

开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。
只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。

在本章中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。

7.1 即时查询

即时查询功能主要面向数据分析师。
将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。

7.2 标签视图与标签查询

标签视图与标签查询功能主要是面向业务人员使用

7.3 元数据管理

标签编辑管理功能主要是面向数据开发人员。
数据开发人员在开发完标签后，需要将标签录入元数据进行管理。

7.4 用户分群功能

用户分群功能主要是面向业务人员使用。
产品经理、运营、客服等业务人员在应用标签时，可能不仅仅只查看某一个标签对应的人群情况，
更多地可能需要组合多个标签来满足其在业务上对人群的定义。

例如：
组合“近30日购买次数”大于3次和“高活跃”“女性”用户这3个标签定义目标人群，
查看该类人群覆盖的用户量，以及该部分人群的各维度特征。

7.5 人群分析功能

人群分析功能主要是面向业务人员、数据分析师、产品经理等人群使用。

人群分析提供根据现有用户标签圈定用户群的功能，
同时业务方可以从多个维度（如地域、性别、年龄、消费水平等）进一步分析该批用户群的特征，从而为精细化运营提供支持。
和上一小节讲的用户人群功能相似，人群分析功能首先也需要组合标签圈定用户群体，
不同之处在于多维透视分析功能支持从多个维度去分析圈定用户群体的特征，
而用户分群功能侧重的是将筛选出来的用户群推送到各业务系统中，提供服务支持。

7.6 本章小结