（1）作者背景资深：作者先后就职于多家头部互联网公司，从事用户增长与用户画像相关工作。（2）作者经验丰富：从0到1搭建公司用户画像平台，并使其发展为画像中台。（3）纯零基础门：围绕画像平台的功能模块、技术实现、平台构建、业务应用层层深，零基础读者也可以搭建画像平台并为业务赋能。（4）解决业务难题：指导读者用画像数据解决用户增长、用户运营、电商卖货、内容推荐、风险控制5大类业务数据分析难题。（5）大量最佳实践：包含大量对画像平台行优化的思考和最佳实践。（6）图表丰富，通俗易懂：200+给类设计图和原型图，大大降低读者的阅读难度，一看就懂，一学就会。（7）源于真实项目：书中所有技术方案和应用案例全部来自于真实的实践项目。
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前言
第1章 了解画像平台
1.1 画像基本概念
1.2 OLAP介绍
1.3 业界画像平台介绍
1.4 画像平台涉及的岗位
1.5 本章小结
第2章 画像平台功能与架构
2.1 画像平台主要功能
2.2 画像平台技术架构
2.3 画像平台的3种数据模型
2.4 本章小结
第3章 标签管理
3.1 标签管理整体架构
3.2 标签分类
3.3 标签管理功能实现
3.4 岗位分工介绍
3.5 本章小结
第4章 标签服务
4.1 标签服务整体架构
4.2 标签查询服务
4.3 标签元数据查询服务
4.4 标签实时预测服务
4.5 ID-Mapping
4.6 岗位分工介绍
4.7 本章小结
第5章 分群功能
5.1 分群功能整体架构
5.2 基础数据准备
5.3 人群创建方式
5.4 人群数据对外输出
5.5 人群附加功能
5.6 人群判存服务
5.7 岗位分工介绍
5.8 本章小结
第6章 画像分析
6.1 画像分析整体架构
6.2 人群画像分析
6.3 人群即席分析
6.4 行为明细分析
6.5 单用户分析
6.6 其他常见分析
6.7 岗位分工介绍
6.8 本章小结
第7章 从0到1构建画像平台
7.1 基础准备
7.2 大数据环境搭建
7.3 存储引擎安装
7.4 工程框架搭建
7.5 运行开源代码
7.6 本章小结
第8章 画像平台应用与业务实践
8.1 画像平台常见应用案例
8.2 用户生命周期中画像的使用
8.3 画像平台业务实践
8.4 本章小结
第9章 画像平台优化总结
9.1 任务模式
9.2 人群创建优化进阶
9.3 BitMap在画像平台中的使用方案
9.4 画像宽表生成优化
9.5 ID编码映射方案
9.6 如何构建一个类似神策的平台
9.7 平台技术优化思考
9.8 本章小结
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