什么是用户画像？为什么需要实时更新？核心应用场景与商业价值。
埋点设计原则、服务端日志采集、客户端SDK设计、数据清洗与ETL。
标签分类（事实标签、模型标签、预测标签）、标签命名规范、标签生命周期管理。
Flink/Kafka Streams基础、事件时间与处理时间、状态后端选择、Checkpoint机制。
HBase vs Redis vs Elasticsearch、宽表设计、索引策略、冷热数据分离。
设备ID、账号ID、ID Mapping（OneID）、匿名用户识别与合并。
滑动窗口统计、Session合并、行为序列构建、特征归一化。
高并发查询优化、缓存策略（本地缓存+分布式缓存）、降级与限流。
全量更新 vs 增量更新、T+1离线更新 vs 实时流更新、数据一致性保证。
数据质量监控看板、标签覆盖率、准确率评估、异常检测与告警。
联邦学习与隐私计算、大模型与画像融合、实时决策引擎。