1、画像分析要做什么
通过对多个数据源的统一建模，整合关注的数据进行画像分析，分析结果可以以能力的方式提供给下游开发者，
能力的形式有：
数据导出：
服务调用：快速将各种查询转变成可实时计算的查询接口，如：http://最近n条的成交金额?n=3
嵌入SDK：生成应用代码，提供下载、改造和部署, 如：交互式筛选、钻取、数量统计、地理分布分析。
画像分析的应用场景
开发者可以在统一的逻辑模型上结合画像分析提供的服务能力，快速构建目标应用。
屏蔽了应用开发人员对于下层多个计算存储资源的深入理解与复杂的系统对接工作，
通过数据服务的形式导出有助于IT部门对数据使用的管理，避免资源的重复和冗余。
非常适合明细行为、关系数据分析
广泛用于精准营销、个性化推荐、用户画像、 信用评分
2、画像分析的运行原理和应用定位
画像分析的功能划分
标签中心：允许用户基于已有的事实和属性，赋予目标对象新的标签
分析服务：基于统一的视图提供业务语义的逻辑服务
界面配置：可视化配置分析服务、分析结果展现、导出形式控制
规则引擎（即将公测）：
数字营销（即将公测）：
3、画像分析的建模过程：
a、通过对多源的明细数据进行标签建模
根据需要，对已有的多源数据建模，建模结果为实体（卖家、买家、商品）和实体关系（商品销售交易）
b、使用maxcompute抽取标签数据到olap库（anylyticDB），此时标签已经转化为olap的维度
数据抽取（手动抽取、批量抽取、定时抽取）
c、此后借助于olap的分析能力（组合维度，下钻上聚）和规则查询，
实现对目标客户群的分析分群，
从而产生新的标签、服务化支撑、sdk支撑
进一步应用于精确营销、客户画像、
4、画像分析的技术架构
