随着大数据时代的到来,全球每天产生的数据量有着惊人的量级,庞大的数据犹如冰山一样,我们通过数据表面获取的信息只是冰山一角而已。于此同时,机器学习、数据挖掘技术也在突飞猛进的发展,利用这些技术我们可以挖掘出大量数据之间的关系,挖掘出数据背后的巨大价值。有了数据和处理技术,我们便可以将它们进行融合,并应用到商业场景中,让公司更懂他们的用户,为用户带来更优质的服务。本项目便是这样的一个平台,挖掘出用户的标签,为每一位用户创造一个合适的画像,继而提供个性化的营销方案。本文通过对比国内外的大数据平台、用户画像、精准营销的发展现状,选择了一套适合本平台的大数据服务架构、用户画像挖掘策略、机器学习算法和营销方案,并详细介绍了它们的相关理论和技术方案。随后,对整个平台进行需求分析,将平台拆解出不同的模块,本文选取了其中几个重要模块:数据提取模块、人群标签模块、设置活动信息模块、宣传投放模块、业务看板模块进行详细的介绍,并对平台的非功能性需求进行了阐述。其次,介绍了平台的功能结构、架构设计以及大数据存储设计。大数据架构采用的是Spark分布式计算引擎,可以对数据进行离线处理和实时处理。然后,本文介绍了人群标签的挖掘流程,以短信CTR转化率为例,选取GBDT+LR的模型算法,其准确率可达84%。最后,对本项目进行了总结,同时也对其未来发展做出了一定程度的展望。本项目已经接入了5条业务线,服务于数千人的运营人员、分析师,将个性化营销活动推送到了数千万人手中。