这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅入深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程，打下了扎实的技术功底，积累了丰富的业务经验。本书从技术和业务双重维度对整个过程进行了复盘。具体来讲，本书主要包含如下内容：
（1）画像的作用、业界主流的4款商用画像平台的核心功能和实现逻辑。
（2）画像平台的主要功能、画像平台的技术架构与技术选型、画像平台的数据模型。
（3）画像平台4大功能模块：标签管理、标签服务、分群功能、画像分析的实现方案。
（4）从0到1搭建用户画像平台，包括环境搭建和前、后端工程框架搭建。
（5）画像平台在用户的不同生命周期阶段和各种业务场景中如何为业务赋能。
（6）画像平台的优化和最佳实践。
书中有200+设计图和原型图，可以帮助读者更加直观地了解平台的实现原理及功能形态。20+真实应用案例，技术方案和案例均来自真实的项目。本书提供可运行的代码，能帮助读者快速搭建并部署用户画像平台。

张型龙，用户画像与用户增长领域的资深专家，同时拥有近10年的服务端和大数据方面的开发经验。目前从事用户画像平台建设及业务实践相关的工作。
毕业后入职百度国际化产品部，主要从事服务端研发工作，完成了海外消息服务、图片服务的升级与优化，在服务端框架、分布式与高并发方面积累了一定的经验。之后加入某头部互联网公司，主要从事用户增长与用户画像相关工作。在此期间从0到1搭建了公司的用户画像平台，对画像业务和平台技术有了进一步的认识。随着画像的数据量和用户量不断增加，增加和优化了用户画像平台的功能，调整了用户画像平台的架构，使之发展成为一个画像中台，在这个过程中，掌握了画像平台架构以及超大规模数据量下的画像实现方案，对于如何使用画像数据取得业务价值也有了更深的认识。
此外，近几年在用户画像领域申请了多项专利，在公司内及业界有一定的技术影响力。

前言
第1章 了解画像平台
1.1 画像基本概念
1.1.1 什么是画像
1.1.2 画像的重要性
1.1.3 画像平台定位
1.2 OLAP介绍
1.2.1 OLAP与OLTP对比
1.2.2 OLAP场景关键特征
1.2.3 OLAP的3种建模类型
1.2.4 OLAP相关技术发展历程
1.3 业界画像平台介绍
1.3.1 神策数据
1.3.2 火山引擎增长分析
1.3.3 GrowingIO
1.3.4 阿里云智能用户增长
1.4 画像平台涉及的岗位
1.4.1 数据工程师
1.4.2 算法工程师
1.4.3 研发工程师
1.4.4 产品经理
1.4.5 运营人员
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
2.1.1 标签管理
2.1.2 标签服务
2.1.3 分群功能
2.1.4 画像分析
2.2 画像平台技术架构
2.2.1 画像平台常见的技术架构
2.2.2 画像平台技术选型示例
2.2.3 业界画像功能技术选型
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
3.2.1 标签实体及ID类型
3.2.2 标签分类方式
3.3 标签管理功能实现
3.3.1 标签存储
3.3.2 标签生产
3.3.3 标签数据监控
3.3.4 工程实现
3.4 岗位分工介绍
3.5 本章小结
第4章 标签服务
第5章 分群功能
第6章 画像分析
第7章 从0到1构建画像平台
第8章 画像平台应用与业务实践
第9章 画像平台优化总结