1.1 项目名称 xxx 用户画像及其应用.
1.2 项目背景及概要
在互联网逐步步入大数据时代后，不可避免的给企业和用户行为带来一系列 改变与重塑；其中最大的变化莫过于，
用户的一切行为在企业面前是“可视化” 的.随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数 据来为精细化运营及精准营销服务，
进而深入挖掘潜在的商业价值.于是，用户 画像的概念也就应运而生。
用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注.本项目分别从用户
人口属性、订单消费、行为属性、用户偏好、疾病问诊信息、客户满意度六个角度构建用户画像模型；
基于PG（关系型数据库）和大数据平台采集分析，分别从 用户类别、渠道内容、行为特征及业务场景等多方面进行数据标签配置，
实现模 型与应用场景数据共享，采用千人千面等方法进行UI数据可视化展现，实现精细 化运营及精确营销服务.
1.3 项目目标
全业务运营下，用户画像及应用基于 PG（关系型数据库）和大数据平台采集 分析，把用户特征标签封装成数据接口服务，实时推送到一线，使信息数据变成 生产力，
项目实现目标如下：
一、用户画像模型封装
（1）基于 PG（关系型数据库）和大数据平台（hive、impala） 包含基础标签与分析类知识标签，实现用户特征全貌刻画；
（2）多种封装角度 分用户类别、渠道内容、业务场景进行封装配置.
二、接口数据实时推送 实现用户画像数据实时更新至运营及营销统一视图（WeMeta、WeData、 WeSearch 等）中进行展现，并实时反馈运营及营销信息问题，保证数据应用的 时效性.
三、展现 UI 封装 依托用户画像，将推荐信息配置应用端进行可视化展现，集中活动运营，实现千人千面的运营效果
1.4 项目适用范围
运营决策人员：对运营的关健问题进行决策.
运营分析人员：从事市场竞争分析、用户需求分析、业务分析工作，主要负 责用户需求的发现和目标确定，并配合运营策划和评估的实施.
运营策划人员：从事运营和实施方案设计，根据用户需求生成创意，将创意 转化为策略，并制订实施方案.
数据分析人员：负责数据挖掘和数据分析支撑的全体IT支撑人员.
其他开发人员.
2. 系统功能及模型架构
2.1 系统功能架构
用户画像及应用项目包括底层数据源采集和存储、画像标签模型构建、数据 模型应用三个层级，系统功能架构如下：
2.2 模型架构
画像标签模型分析主要分原始数据统计分析、统计标签建模分析、模型标签 预测分析三块，具体如下：
3. 需求设计
3.1 用户画像模型
[需求说明]：用户画像模型是结合用户基本属性分析，对互联网行为特征进 行描述，包括用户登录、搜索、关注、消费等各方面数据，对用户的疾病问诊、
行为喜好变化、消费订单等全过程的记录，以标签方式展示每个用户的个性化特 征，画像是系统分析结果的总结，是系统数据挖掘的起始.
[业务要素]：用户画像模型按照数据内容模块分为：用户人口属性、行为属 性、资产消费、疾病问诊、用户偏好、客户满意度六大类标签.-----后续需要新 增一些活动、业务类的标签；
[核心算法描述]：核心算法包括聚类分析、分类算法、时间序列分析、RFM 模型、推荐系统算法、关联分析等.
..................
3.2 接口封装
[需求说明]：用户画像接口旨在解决用户画像数据与各业务渠道应用的传输 问题，使用户画像标签能够在各渠道应用时个性化展现，并且保证数据运营及营 销推荐数据实时更新，数据可每日更新，避免数据不准确和重复交叉应用。
[功能说明]：Hive 数据仓库封装用户画像模型宽表，每日同步至 Postgress 数据库，各业务及运营可通过直接访问 PG 数据库或数据文件下发的方式，访问 画像模型数据宽表；也可通过 WeMeta、WeData 以及 WeSearch 平台配置用户分群 规则提取相关的用户标签，实时反馈运营及营销接触数据问题，整合画像模型并 更新；配置分析及应用平台可视化展现推荐标签库，以实现权限管控需求。
3.3 UI 设计
[需求说明]：数字化运营及精准营销的可视化展现，是基于用户画像数据， 实现千人千面的展现效果，使运营及营销人员有更好的用户认识，带来更佳的用 户服务质量。
[功能说明]：展现 UI 信息包括：人口属性、行为属性、疾病问诊、订单消 费、用户偏好以及客户满意度标签等，同时基于用户汇总实现更多的用户分群统 计分析，
具体展现样例如下： 画像数据展现图
3.4 场景应用及流程
待补充
4. 运行环境
4.1 网络与硬件设备 包括数据库服务器、应用服务器配置、网络环境等
4.2 软件平台 Web 服务器环境、数据库操作系统、数据挖掘软件工具等