基于MaxCompute构建企业用户画像（用户标签的制作）-低调大师

基于MaxCompute构建企业用户画像（用户标签的制作）

2018-03-14 907

背景：

 在数据化营销时代，数据的价值越发显得更为珍贵。那如何让自己的数据发挥价值，也就是说如何让公司沉睡的数据能够驱动业务发展给公司带来商业价值？在营销里面我们都谈精准营销，谈用户画像，那用户画像到底如何构建，用户的标签如何开发？本示例给与最简单的demo，那个大家清楚认识基于MaxCompute如何构建企业用户标签。

数据说明：

基站位置信息：s_user_cell_log

CREATETABLE s_user_cell_log (
	user_id bigintCOMMENT'用户id',
	cell string COMMENT'基站id',
	phone_type string COMMENT'接入设备类型',
	latitude doubleCOMMENT'维度',
	longitude doubleCOMMENT'经度',

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基于MaxCompute的拉链表设计

背景信息：在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：数据量比较大; 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态、手机号码等等; 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息。（比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等）变化的比例和频率不是很大，比如，总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右;如果对这边表每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费; 综上所述：引入'拉链历史表'，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大程度的节省存储。（备注：在阿里巴巴内部很大程度上是基于存储换计算来提供开发的效率及易用性，因为在当今，存储的成本远低于CPU和内存。因此在阿里巴巴内部会采用快照的方式将每日的全

2018-03-14

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logstash组件 logstash中一条pipeline由输入、过滤、输出3个部分组成，数据经由inputs -> filters -> outputs进行流转，每个pipeline中可以包含一个或者多个inputs、filters、outputs，用户可根据需求在配置文件中定义。logstash对于3个部分提供了丰富的内置组件用于支撑数据的转换和处理。 inputs组件 input组件负责接收数据源的数据，生成event事件；一些常见的组件如下： stdin：读取操作系统标准输入流中的数据； file：读取文件系统的文件，类似于UNIX的命令tail -0F； syslog：监听操作系统514端口，接收系统日志，并根据RFC3164格式进行解析； redis：从redis中读取数据；redis经常用作logstash的消息队列，用于暂存event事件； beats：接收并处理Filebeat等beat组件发来的事件；更多组件请参看官方文档Input Plugins filters组件 filter组件用于对流经管道的数据进行过滤、转换等操作，...

2018-03-14

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