如何使用 Kylin 进行海量自定义标签的用户画像分析?

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2019年12月19日 14:00 - 2019年12月19日 15:00 (UTC+8)
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背景介绍

在移动互联的今天,精细化运营已经成为企业的重要竞争力,而要做到运营的精细化,背后离不开用户画像体系的建立和应用。一时间很多公司纷纷建立了自己的用户画像体系,根据对用户的理解,为每个用户生成了数百甚至上千种标签,希望业务可以利用这些标签来获取精准用户群,从而更准确地开展业务。

动辄几百万、上千万甚至上亿的用户量,再加上如此多的标签,使得底层的数据库或分析引擎难以支撑高效的查询。受此影响,往往只能开放少量标签供业务使用,大大束缚了业务人员的灵活度,也影响了用户画像的推广。鉴于此,能支撑超多标签的灵活用户筛查,成为许多企业迫切需要解决的问题。

Apache Kylin提供的基于OLAP Cube的高速查询分析服务,也可以应用于用户画像领域,不但能够实现上千种标签的任意筛选,而且可以达到亚秒级的查询延迟,还可以实现用户明细的导出,从而让用户真正利用起标签数据,进一步赋能业务拓展。

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议程
  1. 背景和Kylin 用户画像方案介绍
  2. 方案架构、流程和 Live Demo
  3. Q&A

 

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