在这个互联网快速发展的时代,网络和信息技术都随着时代的潮流不断进步发展,互联网中的用户数据也发生了爆炸式的增长。用户的各种日常行为都通过互联网被记录下来,对于所有的互联网企业来说,想要从激烈的竞争中脱颖而出,就需要企业以用户为中心,通过这些庞大的用户行为数据了解用户的真实意图。用户画像是对用户数据化、信息化和标签化的描述,企业可以通过用户画像抽象出用户的商业全貌,从而对每个用户群体进行精细化、个性化的营销。但同时,很多企业都有多个业务系统,而且各个业务系统之间由于信息不全,无法构建统一清晰的用户画像。基于以上背景,论文设计一个整合多种业务数据源,建立企业体系化用户标签的高灵活性、高扩展性的用户画像系统。系统覆盖了多种平台渠道和多业务系统的用户源数据采集,实现基于多源数据融合的用户画像的构建。同时,根据Lambda架构的设计思路,系统框架整合了离线计算和实时计算,兼顾了海量数据处理能力和时效性,保障了实时和离线数据的最终一致性。系统前端使用Vue.js框架和ECharts开源图表库技术进行用户画像的可视化展示,后端采用Spring Boot轻量级开源框架,并在Hadoop分布式基础框架上,搭建数据仓库,实现分布式的数据存储、计算和查询。最后,论文还提出了以用户为中心的数据模型—用户事件模型,通过事件和用户两个方面可以详细记录用户,抽象用户行为。并且系统可以使用多维度的分析方法对用户行为进行分析,满足企业各个部门的分析需求。进过测试和运行,系统实现了移动、PC、小程序等多平台的用户行为数据采集和数据统一管理,能够精准生成用户标签和用户群画像,并且能够提供多种分析方法进行用户分析,为企业的精准营销和个性化推荐策略搭建起一个开放自由的数据管理分析平台。