上一篇二哈介绍了用户画像的数据采集过程，这回我们来说说数据采集之后的处理。
1、数据存储&更新
1.1、存储：由于数据来源不同，日志格式也会不一样，需要将不同日志存放在不同文件下，且由于不同业务方向不同，有可能之后需要原始日志，所以文件备份也要做好；（一定要有唯一标识进行不同日志之间的关联，一般使用设备ID居多）
1.2、更新：不同数据更新的频率也不太一样，比如说产品属性的数据（使用频次、喜好等），因为时刻在变，可以做到日更或者小时更，但年龄、性别这种固定数据，基本是固定的，那么更新频次肯定不用那么长。
2、数据清洗
这个是非常重要的一环，在我们收集上来的数据中，一定会有许多的脏数据，这些脏数据如果不清洗，那么直接会导致之后偏好计算的不准确，也就是标签输出错误，间接影响了推荐算法的准确率，如果涉及到机器学习，样本内的错误将会造成非常严重的后果。
举一个简单例子，就是在注册时用户填写生日的时候，我们发现X年X月X日的用户特别多，或是有3岁以下100岁以上等，但在这个点的前后，数据都保持相同趋势，那么这一定是个脏数据，很可能是注册BUG或者是默认值导致的结果，一定要剔除掉。（比如QQ上出生在1970，貌似是一个版本的默认值）
所以我们在做数据清洗的时候主要有以下几个注意事项：
2.1、判断脏数据：可通过长期趋势或者相邻的数据来对比发现
2.2、处理脏数据：是用平均值替换还是为空处理，都需要按照具体业务来判定
3、字典输出
输出格式基本为key-value的格式
key：是一个个的字典参数，比如年龄、性别、职业、使用时长、新闻或视频偏好（可以拆细成内容的不同种类偏好）等等
value：是一个个字典参数的值，比如年龄就是指单个年龄或者年龄段，新闻偏好指对不同内容种类的偏好程度
图例如下：横轴为key，纵轴为value
4、标签偏好计算
这里涉及机器学习算法，只做简要的说明。
4.1、有绝对指标：比如年龄、性别、职业、使用时长、使用频次等，直接可以选择对应的值
4.2、无绝对指标：比如消费能力、运动习惯、韩剧偏好、摇滚音乐偏好等，是根据算法来得到的（有兴趣的同学可以专门去研究下）
5、数据提取/校验
将字典做完，偏好值输出完毕，其实整个画像就做好了，但是这个画像准不准呢？这个就需要具体的业务具体的检验了。
首先，可以通过访问redis或者数据库拿到数据，或者通过文件、接口等形式将数据输出给业务部门
业务部门拿到数据之后，进行策略测试，如果效果符合预期，则画像较准，如果不符合预期，则需要重新调整画像
用户画像其实是一个不断迭代的过程，因为在业务的发展中，拿到的数据会原来越多，维度也会越来越细，尤其是DAU千万以上的产品，数据很容易就冗余，后台负责用户画像产品的同学，一定要及时同步前端业务同学的需求，不要想当然，大而全的去做画像这件事，最好是根据具体业务具体输出，所以经常在大公司内，有好几套不同的用户画像，这也是不同业务属性来决定的。
本次用户画像中篇就说完了，因为本身只做过部分的个性化推荐工作，所以并不是那么细腻，欢迎讨论和交流。
二哈，互联网产品狗，码字很慢，性格尚可，不喜可以喷，不定期更新中。。。
