本书从技术维度系统讲解了用户画像的方法论和一些常见的工程化解决方案。全书共分为9个章节。第1章讲述用户画像的一些基础概念、数据仓库架构、整个项目开发的流程以及画像相关的表结构设计。第2章从用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等四个维度详细罗列了常用的用户标签。第3章讲解为什么使用Hive、MySQL等数据库对标签数据进行存储。第4章讲述了四类常用标签的开发，以及用户特征库、人群计算、打通数据服务层等方面的开发。第5章包括数据倾斜调优、开发中间表、读取小文件处理等数据性能优化的内容。第6章介绍如何使用当下热门的开源调度工具Airflow进行数据的调度及场景调度异常的排查工作。第7章讲述产品端的用户画像是什么样子，为业务人员提供解决方案的思路。第8章介绍用户画像的具体应用场景。第9章通过两个实践案例帮助读者更好地理解画像系统是如何切入应用场景中帮助提升工作效率、提高ROI的。

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