画像分析体验总结
整体分为两个部分
标签管理
1、配置对应的数据源，将数据源表定义为“实体”，字段定义为标签
2、配置同步计划和任务，进行数据的同步管理
3、类似于数据的映射，将技术语言与业务语言通过实体，关系，标签进行映射。群体画像
1、主要是关注业务上每个字段的筛选，过滤条件，组合出满足业务要求的分析场景
2、提供了群体计算、群体分析、群体对比、相似度分析，使得从业务的角色能更快速、更灵活、更主观的操作数据
3、通过多种图表方式展现圈定的结果。体验前后的差异对比
没有使用阿里产品前的实现方式
每一次业务规则的调整，都需要修改代码，重新执行，才能得到最新的结果使用阿里产品的实现方式
只需要在界面上重新配置过滤规则，然后执行筛选，就能得到最新的结果，并能通过多种图表方式直观 的呈现出来。特点
省去了重新修改代码的环节，从业务的角度调整规则即可实现画像分析。随着多种图表展现形式对结果的反馈，可以不断的完善规则，从而提高了画像分析的准确性和时效性。
适用场景
基础的标签(指标)数据生成好后，提供给业务人员，进行业务角度的数据分析使用，可以快速的将群体方案直接发布为API对外提供。
目标与操作过程
本次目标
1、尝试用这份数据找分析出，高压力中年油腻男，单身带娃，无父母补贴，低学历，高年龄
2、尝试用这份数据找分析出，单身女强人，单身无娃，有父母补贴，高学历，中低年龄
前提条件 -- 数据准备
一、准备数据源
1、建立数据表
CREATE TABLE `test_data_quotient_person_info` (
`person_id` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '人员ID',
`id_card_number` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '身份证号',
`person_name` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`person_sex` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '性别： 1-男 2-女 3-不详',
`marry_tag` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '婚姻标签：0-未婚 1-已婚',
`children_number_tag` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '孩子个数标签',
`education_tag` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '学历标签：0-初等学历 1-中等学历 2-高等学历',
`person_age` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
`parent_number_tag` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '父母存活个数标签'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;2、配置数据
二、配置dataworks数据同步
1、按照数据源的方式建表，然后选择对应的同步信息
2、配置调度
与本文描述内容无关，此处省略
画像分析 -- 标签管理
三、云计算资源
1、配置外部的云计算资源，类似于“数据集成”中的数据源管理。
2、配置好外部云计算资源后可以查看对应的库表信息
四、标签中心
1、新建标签模型实体
** 关系模型还未体验 **2、实体绑定标签数据表
绑定表的时候需要先”更新缓存表“更新成功后，才能看到新加入的源数据表。
3、选择绑定表后，先点击主字段，绑定为主标签，再绑定所有字段
4、我的标签--快查功能
任务同步成功后，才能使用到画像分析的云计算资源分析引擎，对标签数据进行探查与分析
可灵活的选择标签字段，查看数据，通过图表(柱状图、饼图、折线图)展现，数据的聚合(最大、最新、均
值、求和、次数)情况
五、标签同步
1、配置同步计划
不能配置已经上线的标签，标签需要先下线，才能配置同步
目标云计算资源需要选择，mysql；选择odps，在群体画像--群体列表中将无法找到云计算资源
2、同步计划配置完成后点击启动，将数据同步到画像云计算资源中
3、可在同步任务中查看同步状态，和进行重跑操作，以及查看错误日志
六、API服务
与dataworks的数据服务功能类似
画像分析 -- 群体画像
七、配置群体
1、新建群体
2、选定实体后可以添加标签的逻辑
3、目标场景的圈定条件为
一、中低学历奶爸
性别：男 ： 1
孩子个数 ： 大于0 ： 1-2 或者 >0
学历： 中、低学历 ： 0-1 或者 <2
二、高年龄奶爸
性别：男 ： 1
孩子个数 ： 大于0 ： 1-2 或者 >0
年龄： 大于30 ： >30
4、圈群完成后，可以查看圈选结果，对结果不满意可以重新圈定，确认结果后必须发布群体，才能生效
5、发布成功后可以在群体列表中看到发布的群体
6、群体计算，可以将圈定的群体再次通过(交、并、差)的计算发布成一个全新的群体
使用交集发布成新的群体“高龄低学历奶爸”
八、分析
1、群体分析
选择分析对象(群体)和度量方式，分析维度(每个维度对应一幅图)后，可展现多种类型(柱状图、饼图、折
线图、面积图)的图形报表
2、对比分析
对比分析:可以选择两个群体，按照不同的度量方式，选择不同的分析维度，展现不同的图表
相似性分析:可以查看两个群体的相似度，以及每个标签的覆盖人数
九、全流程体验
源数据中的样本数据无满足“单身女强人”标签的用户，从源数据中新增一个，然后看出如何同步的画像分析中
1、配置目标群体
2、源数据中增加一条“单身女强人”用户
3、执行dataworks同步数据到ODPS中，在运维中心使用重跑调度，重跑成功后日志中显示的记录数位101。
4、在同步任务中选择任务，进行重跑调度，重新更新数据。
5、同步任务执行成功后，即可在群体列表中，单击指定群体，看到群体的详情
大环节的操作流程:1、修改源数据;2、执行dataworks重跑调度;3、执行画像分析同步任务;4、群体 画像中看结果。
