用户画像分析需要使用众多标签来描述用户属性，通常有两类标签。...在用户画像分析场景中，往往要对这两类标签的组合条件做过滤计算，例如：查询出中年、大学学历、注册、活跃用户，并且是去年黑五大促的目标用户。 总数据量很巨大时，运算性能的瓶颈常常集中在这个条件过滤上。
但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...在哪里做域名解析呢？很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
同时，基金公司也会建设客户画像，为每个购买者推荐基金，在此之间，数据作为桥梁打通购买者的需求与售卖者的营销策略，互惠互利。 今天我们来看下基金行业的客户画像是如何搭建的。...具体建设目标 建立涉及客户、产品、渠道的三层标签体系，支持销售、服务、合规等不同角度的需求； 支持便捷的标签开发、运算、展示和输出等全生命周期管理，持续输出数据价值； 支持客户个体及群组画像...技术方案 标签建设一般会包含“数据读取-标签加工-标签更新-标签评估-标签圈群-客户/群组画像-群组分析-数据服务”，其间涉及到技术选型如下： 数据存储：采用Hive进行数据存储； 分析引擎：Presto...d.个体画像、群组画像、群组对比、群组显著性分析等优化标签体系与群组投放 （1）个体画像：根据实体用户标识，查询单个实例的实体画像，如某用户的用户画像，帮助运营人员 更加直观的了解用户，助力精准营销。...（2）群组画像：自定义画像模板，从不同维度分析群组特征，掌握群组画像，为目标群组 的选择与营销策略的投放提供参考。
域名现在也被列入了一种无形资产，也被国家越来越重视，很多域名都不能随便使用了，那么我们在选择创办网站的时候，服务器和域名是必不可少的，域名在哪里买比较好呢？在购买的时候还需要注意哪些事项呢？...域名在哪里买比较好 域名在哪里买比较好，最好是选择那些大型靠谱的交易平台，如果是注册域名的话就去那种大型的域名注册商。...以上就是域名在哪里买比较好的相关信息，我们在注册或购买域名时候需要注意的一些内容，大家如果还有什么疑问的话，也可以上网自行搜索。
理想中的 Web3 或者新一代信誉体系应当是拥有全面的信用数据、强大的技术支撑以及合理的监管流程： 第一，打造全面立体的信用画像。...未来信誉体系应该包含链下及链上数据，从各个维度来记录个人及企业信用行为。比如在传统金融数据的基础上，链上相关交互数据也应当被包括在信用报告中。...数据完整性和难以篡改性也能够保证个人及企业信用行为得到更好的规范，做到自觉抵制不良行为。 第二，拥有强大且隐私保护的数据存储和技术。...个人用户可以选择将自己的信用分或评级在社媒和 dApp 里露出，在 Web3 社交中展现良好画像，并利用信用报告获得潜在福利。...难点在哪里？这些答案，我们将在下一篇文章中详细阐明，并梳理目前项目方的解决办法以及其它潜在的解决方案。敬请期待。 ----
2、企业信用，包括大型企业信用和中小微企业信用。...近年来，中诚信征信在企业信用、个人信用和资产信用三个方面均开展了业务，并通过大数据、人工智能等技术的应用保证各项业务正常运行。...早些年，电子科技尚未普及，数据量相对匮乏，想要对用户进行有效的信用画像可谓是难上加难。...如今，互联网和移动互联网的发展带动了数据量的增长，IDC预测，2022年全球数据量将超过40ZB（ZB的概念就是万亿的GB）；大数据、云技术、人工智能等新兴技术的应用，使得行之有效的用户画像可以在较短时间完成...对于中小微企业，征信机构会将个人信用、企业信用进行整合，只有把二者统一起来，才能更好地刻画出小微企业的信用情况。闫文涛说：“之前，个人征信和企业征信泾渭分明，但在未来，二者将走向融合。”
去哪买呢？...去哪买最便宜？ 去哪买最便宜？为此我设置了一个评选标准： 设置当 price = min_price 时，该平台为最省钱平台~ 因此同一手机类型可能对应多个优惠平台。
尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求：看看我们的用户画像。结果写出来报告被批：我都知道了，你写这有啥意义。到底咋弄？今天系统分享一下。...1 没用的报告长这样 一提到用户画像，很多同学的报告都长这样： 男女比例4:6 30岁以上占比40% 平均年消费500元 活跃1个月以上用户55% …… 往往这种报告写的很辛苦，跑的数据很多。...最直接能想到的就是RFM，于是抽出R、F、M三个维度数据，每个砍成五段，5*5*5分成125个分类，再用聚类，搞成5大类，125小类，每一类都细心标注上：“这个用户买了1次500元，5天没卖了，所以得让他买！...最后收获一连串连珠炮似的追问： 你说他买他就买呀！ 买啥！哪里买！ 咋让他买 咋通知他买！ 不买又咋样！ 买了又怎样！ 他要是本来就会买呢！ ……被轰的晕头转向…… 到底问题出在哪里？
基于物权法、电子合同法和电子签名法的约束，借助核心企业信用额度，提升中小企业的融资效率，降低小微企业的融资成本，加速实现普惠金融。 引入区块链带来哪些优势呢？...核心企业信用传递后，中小企业可以使用核心企业的信贷授信额度，降低融资成本，提升融资效率； 第五，实现合约智能清算。基于智能合约的自动清结算，减少人工干预，降低操作风险，保障回款安全。...四、区块链应用案例-大大买钢网解决方案 翼启云服构建的Blockworm Baas（blockchain as a service）平台，是提供区块链服务的云平台，可以帮助用户快速构建区块链基础设施，将业务数据上链...以下为钢铁B2B电商大大买钢在Blockworm平台利用区块链进行业务数据记录的案例。...交易全过程关键节点记录在交易链上 4.1 具体流程 大大买钢网的新增订单的信息被记录在区块链上； 大大买钢变更订单状态为待出库； 第三方仓储在链上发现待出库订单，对货品进行出库操作，并标记订单状态为已出库
以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...用户画像是底座 大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...这样是有风险的，因为历史消费高不见得意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
从个人信用到企业信用，从消费层面到产业层面，信用的框架在互联网的协助下逐步完善，影响社会秩序的各个层面。...那么，以此类征信机构或平台为例，解答当前企业，特别是中小企业，为什么亟待信用背书；或是在发展过程中，天眼查、可信百科、企查查等企业征信平台又将如何定位，市场立足之道在哪，是值得思考的。...警惕互联网“塔西佗陷阱”，企业信用何其可贵 首先得从市场大环境谈起，当前的时代无不充满矛盾，机会与挑战并存。...总的来说就是，企业信用，止恶向好。 换个角度来说，企业信用得展示，正面信息更要如此。在当前的市场环境下，一是企业数量非常多，即便是在同一个行业；二是企业经营优劣不一，合作方或消费者不好识别。...不难理解，企业信用信息关乎多个市场主体的经济利益，必然需要多侧兼顾，既不能马虎，也得有实力来运筹。 3.
用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...用户画像是底座 大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...这样是有风险的，因为历史消费高不见得意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
常见的优惠有五种形式 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。 折扣型：XX商品，原价X折销售 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。...在哪些特定场景下消费？ 3、敏感的用户，是否薅羊毛薅过量？业绩不足的时候，拉他们出来顶上！ 第五步：用户接触渠道分析 最后，还可以进一步看：留存的用户在哪些平台出现，流失的用户最后一次出现在哪些平台。...二、不适合优先做的内容 相比之以上五个模块，有些分析可以相对靠后做： 1、用户画像分析：好的用户画像是养出来的，不是天生的。如果一开始没有收集啥基础信息，就先不用动这个脑子，等数据多补充一些再说。...2、我能在哪些渠道，找到这些高价值用户？ 3、存量高价值用户，谁还在活跃，谁已经流失？ 4、我能用什么手段，保留存量的高价值用户？ 5、存量的低价值用户，是否有激活可能？怎么激活？
品牌、产品、活动、会员、公关、广告……） XX问题（我不知道目前情况，我们发现了XX问题，我们有XX困惑……） 这样才能真正做出有商业价值，而不是自娱自乐的东西来 误区二：数据分析思维是用户留存、用户画像...…… 澄清：这些是具体的指标，是分析的素材，不是结果 如果把题目完整，其实应该还有用户拉新、用户促活、用户留存、用户转化、用户推荐、用户画像……你看，这就是用户运营这个部门的工作内容吗。...用户留存（次日、3日、7日、30日、季度、年度留存率；留存用户数） 用户转化（转化率、转化行为、转化MOT、首次、二次、多次消费，RFM） 用户推荐（参与率，有推荐行为人数、人均推荐人数、推荐质量） 用户画像...而且，针对留存这个问题，还有个经典困惑：如果我们把3个月内有付费定义为留存，一个月买1000产品，连续买3个月，和一次买6000，半年买一次的有什么区别？...或者业务上已经有了“好/坏”的定义，我们做分组对比，看看“好”到底在哪里好，“坏”到底在哪里坏，明确一个清晰的数量分界线，这样才好做后续深入分析。 优化策略：标准至关重要，数据+标准=判断。
第二个场景是法官画像，针对每一个法官的数据是散落到各个系统当中的，我们将法官的相关数据进行采集、梳理、构建整个指标体系，最后完成法官画像的几个应用场景。...第三个场景主要针对当事人进行一个简单的画像，画像主题又分为两个场景。第一个是自然人信用，第二个是企业信用。...企业信用看板，会把当事人所在企业和与企业相关的周边纬度的关联关系进行展示。最后形成当事人画像。 最后一个场景是做文本分析，起诉书都是电子的，就是由纸质转换成电子。
另外，还可以通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析。比如我们经常听到马爸爸拿一些标签，说这个地方人喜欢买什么？为什么喜欢买？...那个地方人都是买什么型号？ 03 到底需不需要用户画像？ 大学刚毕业时，初到一家互联网公司做数据运营，某天领导突然给我一个任务：做一个APP用户画像报告。...你贴了“A产品爱用者”的标签，业务方推了A产品，丫没有买！ 业务方怒气冲冲找来算账：“这用户画像一点都不精准嘛！” 于是，项目彻底凉凉。问题到底出在哪里呢？...06 用户画像效果评估&迭代 在初步形成了用户画像后，并不能直接交给运营、业务人员直接使用，还需要评估用户画像的准确性，以及交付使用后不断迭代用户画像，以获得更加精准的用户画像。...→ 什么场景会用到用户画像？→ 我们是不是真的需要用户画像？→ 用户画像怎么搞才能落地？→ 能落地的用户画像的构建步骤 → 用户画像的效果评估&迭代。 ?
一个实际的案例是小微企业信用风险管理，多元数据来源组合获得更准确的用户画像，可以提高 AUC12%。
既然目标需求都不清楚，SaaS买对的可能性也非常小。 所以，我想从咨询的角度，说明一个企业的SaaS需求的产生过程。对于回答这个问题，可能有所帮助。 企业对SaaS的需求是如何产生的？...所以，还是用顾问处理此类问题的方式，使用模型或画像。是否真懂企业、懂到什么程度，必定会体现到客户画像上。 反之，如果客户画像不清，或者缺少重要维度属性，产品的定位和设计必定出现偏差，也就是不懂。...可以看出，无论多么复杂的客户画像，对于ToC来说，都是在“人的属性”这个单一维度上。也就是说，在单一层面，就能找到所有的客户画像属性，我们将其称为一维客户画像。...在一维客户画像的商业领域，比如消费领域，其产品的定位和设计不会出现太大偏差。只要产品不是过于另类，总会有人买。 但如果根据这种一维客户画像，去定位和设计ToB产品，大概率会跑偏。...有了企业客户画像维度的概念，就会发现SaaS厂商与企业客户的需求冲突在哪里；同时也会发现，基于一维客户画像的思维，很难做出企业用户的SaaS产品。
总体来看，对消费者的洞察根据个维度来划分， 构建用户画像、行为预测与精准营销、增强用户体验。三者相互协作产生数字化连接。...1)构建用户画像(流量获取) 关于用户画像的构建，是建立在广阔的用户数据基础之上的。企业与客户建立联系的方式从线上到线下，从单品到品类推荐，都是主动去与顾客建立连接。...企业对用户关注的品牌要素、价格敏感度、个人偏好构成全面数字化，通过支付手段完成用户画像的梳理。...零售商通过对用户画像进行构建，线下互动结合线上推送能够让用户更快地感知商品及品牌信息，且多样的营销手段和营销渠道能够更好地拓宽接收渠道。...从买什么、在哪买、如何买三个问题上切入，打造高效的场景空间，引流入店购物、完成无人支付、实现线上线下的流量闭环。 目前市场上存量较多的无人零售实体形式分为无人便利店、自助贩卖机和便利货柜/货架。
认知计算与传统数据分析和挖掘存在哪些区别？ 传统数据分析和挖掘的特点主要表现在： 1、应对预先定义的问题； 2、提供准确定义的答案； 3、处理已知语义的信息 4、通过传统的数字化方式与人类互动。...认知计算的商业价值 了解了传统数据分析与认知计算的区别之后，下面我们看一下认知计算在商业中存在哪些价值。...针对这些特点，我们主要从以下几个方面入手，为其提供定制化的服务： 1、筛选：首先是客户的识别问题，如何有效地识别优质客户，降低风险； 2、精准营销：构建用户画像体系，实现精准营销，给需要的人买所需的产品...政府机构 随着政务信息化的不断加强和海量数据的不断积累，如何能够更加有效地利用大数据为企业和居民提供便捷的服务，推动城市创新和产业升级就显得尤为重要，因此我们致力于建设基于大数据的企业信用生态体系，从而有效地为政府决策
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