随着网络和信息技术的不断发展,数据在业务处理基础上不断积累,我们从信息技术时代进入了数据技术时代。企业营销方式也从Product,Price,Place,Promotion 这 4P 理论转向了 Consumer,Cost,Convenience,Communication 这 4C理论,以用户为中心的精准营销是企业所需。但是现在的企业对用户的认知不清晰,用户信息不全,为了完善企业对用户的认知,本文将研究中心聚焦在全景用户画像和模型预测上,并结合KTV线上到线下的实际场景,最终实现企业的精细化运营。本文的工作主要包括以下方面:1.本文设计了一套分布式的处理框架。本文用Hadoop分布式文件系统和Hive实现数据分布式的存储和管理;用Impala系统实现用户画像的构建;用Spark集群实现模型预测;最终实现分布式的数据存储、管理和分析。2.本文实现了基于多源数据融合的用户画像构建。本文从内外部数据打通,多维度业务数据打通,多方位属性粒度等特性设计用户画像;通过Impala SQL直接获取、统计变换、自然语言处理、正则匹配、规则判定、用户事件模型等方式实现用户画像;最终企业利用用户画像实现对用户的了解,并能够满足企业营销业务。3.本文实现了由迭代决策树和线性模型融合的模型混合方式。该方法利用迭代决策树实现特征的自动发现,利用树的路径扩充特征向量,并结合线性模型提高模型的精度。本文将该方法应用到用户性别分类和用户消费额度预测模型中,并设计多种方案包括随机森林、迭代决策树等进行实验对比,验证了该方案的有效性和精确性。