1.2.1.12 用户属性分析与上传

HubbleData基于真实的用户行为进行分析，其中用户属性用以刻画用户某一个方面的特质（例如性别），主要使用场景如下

1. 行为分析：分析不同用户的行为差异，例如男女对同一商品的偏好差异，以及购买差异
2. 用户分析：主要包括两个模块，用户属性分布以及用户群体圈选
3. A/B测试：对某一个用户群体定向投放内容或者进行实验。

备注：

1. HubbleData的用户表尚未实现实时全量同步功能，如果需要用户表数据请联系产品经理杨林
2. 我们用户数据采用覆盖策略，用户信息更新之后我们仅会保留最新数据，请知悉
3. HubbleData后台会对同一设备上的匿名用户数据合并到实名用户身上，部分匿名信息将会丢失

1.1. 基本概念

1. 预置用户属性：HubbleData在系统设计之初预置的用户维度，典型如性别-sex,年龄-age等，这些维度仅仅定义了用户的元信息，并不会默认采集数据，实际使用中仍然需要客户调用接口上传数据。需要上传用户属性时，推荐产品优先使用当前维度
2. 自定义用户属性：跟各个产品业务高度相关的用户属性，典型如邀请码，用户兴趣等等。此时可以使用我们提供的自定义接口上传说数据。

1.2. 产品功能介绍

用户数据跟行为数据的关系如下：

此时该用户所有行为数据可以定位到xxx，并且进一步定位到性别为男，出生地为北京。如果将所有数据汇聚起来可以分析出北京用户触发Action1，Action2的次数。

1.2.1. 行为分析

1.3. 用户属性管理

1.4. 数据模型介绍

1.5. SDK使用文档

1.6. 备注