苏宁易购-杨兆辉-ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践.pdf

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1、主办方： ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践 杨兆辉 苏宁易购 高级架构师 主办方： 杨兆辉 高级架构师 “ 苏宁易购旗下科技集团大数据中心高级架构师，目前负责数据中台相关 的架构工作。 曾就职于中兴通讯10+years ，从事大规模分布式系统研发。 10+years C+、Java、Go编程经验，熟悉大数据架构、解决方案。 ClickHouse Contributor Github: https:/ ” 讲师简介 主办方： 目录 用户画像的业务场景 ClickHouse集成Bitmap 用户画像场景实践 主办方： 什么是用户画像： 用户数据标签化 用户画像是根据用户社会属性、生活习

2、惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型标签化的用户模型。构建用 户画像的核心工作即是给用户打“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 从数据形式转变角度看，用户画像可以看作将用户数据标签化用户数据标签化，从而更好地描述、理解、洞察用户。 主办方： 用户画像的业务场景 精准营销/广告精准投放 精准营销、广告投放场景：从粗放式到精细化营销，将用户群体切割成更细的粒度，精准的进行消息、短 信、邮件等推送。 个性化推荐/搜索 提供算法模型特征参数，解决推荐冷启动以及提升召回集和发散度的问题，提升推荐的转化率。 数据分析 日常数据分析，包括网站整体分析，营销复盘分析等。

3、用户分析 产品早期，通常采用用户调研和访谈的形式，在用户量扩大后，通常会采用用户画像配合研究，新增用户有 什么特征，核心用户的属性是否变化等等。 主办方： 目录 用户画像的业务场景 ClickHouse集成Bitmap 用户画像场景实践 主办方： 什么是ClickHouse ClickHouse 是俄罗斯Yandex在2016年开源的一个高性能分析型SQL数据 库主要用于OLAP领域 它凭借优异查询性能，受到的青睐，各个大厂都开始大规模使用它！ 主办方： 性能有多快 ClickHouse的平均响应速度是Vertica的2.63倍、InfiniDB的17倍、MonetDB的27倍、Hive的126倍、 MySQL的429倍以及Greenplum的10倍。 参考：https:/clickhouse.tech/benchmark/dbms/ 主办方： 选择ClickHouse的原因 ClickH