神策数据是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商，目前已为众多商家提供了数据服务。画像平台功能只是神策所有服务模块中的一部分，本节根据神策对外提供的技术资料，按照个人理解描述一个类似神策平台的构建过程。...

本文将以规则人群为例，完整地描述人群创建耗时从十几分钟降低到秒级响应的优化进阶过程。

电商卖货是很多产品的盈利方式之一，好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值，而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景：优惠券发放和直播卖货，画像平台可以在其中起到关键的辅...

应用背景：用户发布文章的数目以及频率代表了用户的生产活跃度，作者运营人员期望通过画像平台新增“最近一周发布文章数”标签来表达用户的生产活跃情况。...

人群画像分析和行为明细分析都是针对群体用户的分析，但是在很多场景下，画像平台用户也希望通过全面详尽的画像分析深入了解单个用户。本节将介绍几种常见的单用户分析功能及其工程实现方案。...

人群判存服务也被称为判定服务，即判断用户是否在指定的人群中。判存服务在业务中的使用也比较广泛，比如运营人员在画像平台上圈选了“游戏高转化”人群，对于人群中的用户需要在客户端上显示游戏入口从而引导用户进入游戏...

人群创建成功后会存储在Hive表和OSS中，画像平台用户有时需要拉取人群数据并应用到一些业务中。比如用户希望在Push平台上针对指定人群下的所有用户推送消息，此时可以使用画像平台接口拉取人群数据；在七夕活动中，运营人员...

人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。人群LookALike在广告投放中使用较多，比如客户提供一个高价值人群，借助广告平台LookALike能力可以找到更多潜在的高价值用户用于广告投放...

规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的，大部分在计算过程中剔除了很多明细信息，仅保留了最关键的画像内容，即某日某用户的标签值。虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据，但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据...

规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依...