随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的

针对传统营销方式无法满足海量用户数据分析的需求，设计了一种基于大数据分析的移动终端精准营销系统。该系统包含感知融合、客户标签定义、大数据分析、内容语义解析和营销支撑5个子功能系统，使用Hadoop大数据分析并存储和计算用户移动终端产生的海量上网日志，从而建立用户特征库。并使用大数据分析技术分析用户的行为特征和属性建立精准营销模型，提高企业的营销效果与时效性。测试结果表明，该系统具有较好的海量数据存储性能、可扩展性以及较快的数据查询能力。