电商大数据用户画像：构建与应用详解

本资源主要介绍了数据仓库中的基础表结构及其在电商场景中的应用，特别是用户画像的构建。在【标题】"数据仓库基本表介绍-ubuntu18.04.2下安装 rtx2080 nvidia显卡驱动的方法"中，虽然表面看似是在讨论硬件和软件安装，但实际上深入探讨了大数据技术在电商领域的实际应用。 BDM（Business Data Mart）层的数据表包括订单表（如itcast_bdm_order）、订单明细表（itcast_bdm_order_desc）、订单商品表（itcast_bdm_order_goods）、用户表（itcast_bdm_user）以及购物车表（itcast_bdm_order_cart），这些表反映了电商平台的基础业务数据。此外，还有用户上网记录表（如itcast_bdm_user_pc_click_log和itcast_bdm_user_app_click_log），这些数据记录了用户的在线行为，是构建用户画像的重要数据来源。 用户画像被定义为通过用户的个人属性和社会属性、生活习惯、消费行为等信息，将用户抽象成标签化的模型。在电商环境中，通过分析用户填写的信息和行为，可以为用户打上各种标签，以便于个性化营销、用户统计和数据挖掘。例如，精准营销可以通过用户画像来推送个性化的产品推荐，或者分析出购买某种商品的用户的特定群体特征。用户统计可以借助用户画像数据，识别出特定产品或服务的高消费群体，例如购买书籍的大学生Top10。数据挖掘则可以用来构建智能推荐系统，通过关联规则和聚类算法洞察用户的兴趣偏好和行为模式，如喜欢红酒的人可能对某些运动品牌有偏好，或者分析红酒消费者的年龄分布。 总结来说，本资源不仅涉及了IT技术（如显卡驱动安装）的实际操作，更深入地讲解了如何运用数据仓库技术，特别是用户画像这一工具，来优化电商企业的运营策略，提升用户体验，并挖掘潜在的价值。