用戶畫像作為大數據的根基，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。

用戶畫像，即用戶信息標簽化，就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之後，完美地抽象出一個用戶的商業全貌作是企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。

對於大型電商系統來說，數據即石油，當今社會誰擁有了數據誰就擁有了財富，電商擁有海量的數據，獲取極大的利益，挖掘更多有用的商業價值，因此在電商中用戶畫像系體必不可少。

用戶畫像系統能很好地幫助企業分析用戶的行為與消費習慣，可以預測商品的發展的趨勢，提高產品質量，同時提高用戶滿意度。構建一個用戶畫像，包括數據源端數據收集、數據預處理、行為建模、構建用戶畫像。有些標簽是可以直接獲取到的，有些標簽需要通過數據挖掘分析到！本套課程會帶著你一步一步的實現用戶畫像案例，掌握了本套課程內容，可以讓你感受到Flink的強大和大數據應用的廣泛性。

本課程基於真實的大型電商系統場景下講解的用戶畫像系統，本系統采用第四代計算引擎Flink，同時采用微服務架構Spring Boot+Spring Cloud 架構 ，前端采用Vue.js+Node.js架構，完全符合目前企業級的使用標準。

基於Flink流處理的動態實時億級全端用戶畫像系統