随着大数据技术的发展,利用大数据技术搜集客户信息,并整合为客户画像,成为行业内的重要策略手段。这一应用对深入了解客户需求,设计客户真正需求的产品具有重要的意义。因此,本文研究移动公司的客户画像系统,利用大数据技术整合相关数据,形成客户的画像标签,并为业务人员提供数据挖掘功能,这对提高移动公司的竞争力、增强客户黏性具有重要的价值。本文主要对移动公司的精准营销画像系统进行研究。首先,本文对画像系统的需求进行分析。目前,画像系统需要实现客户数据的整合,从各个业务系统中将客户相关的数据通过ETL工具进行汇总以及清洗后,统一存储到大数据平台。同时业务部门人员根据业务规则设计客户的标签,由大数据评价计算客户的标签。同时,画像系统还需提供数据挖掘功能,支持业务人员对客户数据的分析与挖掘并对外提供数据的访问接口。其次,本文在需求分析的基础上,对系统进行设计,包括对系统的整体逻辑、性能架构以及数据架构进线设计。本系统基于大数据平台用于存储各种画像基础数据,通过对基础数据进行汇总、规则校验以及建模,形成画像系统的标签数据处理结构。在对外部系统的接口上,设计了接口规范,最后对可视化交互需求进行了原型设计。第三,本文详细分析了数据清洗以及数据存储的实现方式。本系统基于Hadoop集群上的Hive数据仓库用于存储各种画像基础数据,基于Restful技术实现外部系统的接口,最后采用Echarts框架实现系统的交互式界面。第四,本文详细研究了画像标签的设计与实现。同时,详细研究了画像系统中数据挖掘功能的实现,采用PMML接口,对外提供机器学习功能,让外部系统能够通过画像系统调用机器学习模型,进一步扩展了系统的可用性。本文的研究为移动公司建设精准营销系统,完善客户画像体系具有一定的参考,也为其他类似公司建设画像系统提供了借鉴。