Hive 体系架构：大数据用户行为分析基础

助力企业运营，通过分析用户行为数据提供决策依据，实现精准推送，留存用户。平台采用整体分析方式，提供全面、深入的用户行为洞察。

用户行为分析平台是一个用于采集和分析用户行为数据的系统，帮助企业了解用户的行为模式。平台通过整合多种数据源，提供实时的数据分析和可视化工具，以支持业务决策。

典型互联网大数据应用技术体系包含数据存储、计算规则、业务处理等技术模块。数据采集使用高效、智能的方法，数据仓库通过ETL技术实现高效存储和处理。实时计算和大数据存储技术确保数据的快速处理与存储。大数据计算技术和机器学习关键技术用于深度分析，数据分析与可视化技术帮助用户直观理解数据结果，数据共享技术则促进了数据的广泛应用。

用户行为分析平台架构解析 本节深入剖析用户行为分析平台的整体架构及运作流程。

梳理常见开源技术方案，了解其原理及应用场景。 帮助产品经理全面了解大数据技术体系。 提升对复杂系统的理解，拓展认知边界。

用户画像的技能体系图挺清晰的，适合刚入门大数据方向的前端或者数据工程师看看。图里基本把整个用户画像构建流程都串起来了，从数据采集、清洗，到标签体系，再到与应用，层次分明，能快速理清思路。 用户行为的套路说实话蛮多，但想做得好，离不开一个扎实的用户画像体系。这张图就像一本速查手册，帮你理出各个环节该干嘛、怎么干，比如标签体系的设计，不少人第一反应是枚举，但其实更推荐用分层+多维度拆解的方法，图里也有暗示这一点。 哦对了，如果你是做精准营销的，图中提到的用户分群跟行为偏好提取那块可以重点看。比如针对游戏行业，常用的 RFM 模型怎么落地？图里那几个模块串起来就是一条实用的路径。 想深入的可以顺着这

电力大数据赋能用户行为分析与可视化 电力行业借助大数据技术，深入挖掘用户行为，并以可视化形式展现，为提升服务质量、优化电力资源配置提供有力支撑。

基于用户画像的大数据挖掘实践真的是一个挺不错的资源，尤其是对于大数据开发和的同学。它主要聚焦于如何通过构建精准的用户画像来提升数据挖掘的效果，更好地理解用户行为、偏好等内容。比如，像电商平台、社交网络这类产品，能够通过用户画像来个性化推荐，提升用户体验。并且，文中还列出了多关于大数据的相关应用，像个性化推荐系统架构、JD 的用户画像构建等，都是业内的经典案例。嗯，如果你对大数据应用、个性化推荐这些技术有兴趣，看看这份资源肯定不会错。

京东的大数据产品体系，王威的这份 PPT 讲得还挺全面的，尤其适合想搞清楚大厂是怎么搭建大数据体系的同学。里面不光有架构图，还有不少实践经验，比如怎么做数据分层、怎么搭中台，讲得都挺落地。 京东的大数据架构思路挺成熟的，从数据采集到存储、再到计算和服务，基本都有涉及。PPT 内容偏实践，对照着自己的项目也能对号入座，是你在搞数据中台或者数据湖的时候，能省不少踩坑的时间。 想系统点入门的，可以顺手看看这份《大数据学习课程体系》，路线图比较清晰。哦对了，如果你对背后的技术底子好奇，还能去翻翻《京东大数据技术白皮书》，配合 PPT 一起看更香。 另外，数据平台那部分讲得也不错，像京东金融的平台案例，