大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。...三、 用户画像的分类 从画像方法来说，可以分为定性画像、定性+定量画像、定量画像 从应用角度来看，可以分为行为画像、健康画像、企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、...其一非常好理解，这里重点说运算层级。 标签从运算层级角度可以分为三层：事实标签、模型标签、预测标签。...在这种思路下，用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列体系，而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则，切不可拘泥于形式。下图是Bluekai聚合多家数据形成的半结构化标签体系。...十二、用户画像困难点、用户画像瓶颈 用户画像困难点主要表现为以下4个方面 资料搜集和数据挖掘 在画像之前需要知道产品的用户特征和用户使用产品的行为等因素，从而从总体上掌握对用户需求需求 创建用户画像不是抽离出典型进行单独标签化的过程
三、 用户画像的分类 从画像方法来说，可以分为定性画像、定性+定量画像、定量画像 ?...从应用角度来看，可以分为行为画像、健康画像、企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、旋转设备画像、社会画像和经济画像等。...其一非常好理解，这里重点说运算层级。 标签从运算层级角度可以分为三层：事实标签、模型标签、预测标签。...在这种思路下，用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列体系，而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则，切不可拘泥于形式。下图是Bluekai聚合多家数据形成的半结构化标签体系。 ?...十二、用户画像困难点、用户画像瓶颈 用户画像困难点主要表现为以下4个方面 ?
深入金融场景的数据驱动与应用 诸葛io产品VP于晓松 金融行业对用户的分析停留在人口属性方面，比如性别、工资结构、偿还能力等等，而缺乏用户行为方面的画像。...“双创”大数据金融分析服务 北京赛智时代信息技术咨询有限公司CEO赵刚 目前我国创新创业形式喜人，给许多企业带来了机会。...Innov100的数据分析服务方法、数据雷达、数据洞察等内容，针对创新创业的中小微企业的数据分析有助于金融机构找准创业赛道，选好投资方向，评价投资价值，发现潜力项目，洞察关键成功因素，量身订做产品和服务，恪守企业信用
千人千面PPT 千人千面——用户画像那些事.pptx 第一页PPT： image.png 第一页PPT演讲： Hello帅哥美女们大家好，欢迎来到数据山谷大讲堂，我是你们的老朋友——二师兄。...鲜花、掌声在哪里～ 好，谢谢大家，闲话少说哈，让我们进入到今天的正题。 当下，我们都处于一个信息爆炸的时代，在我们熟知的互联网中每个人也留下了属于自己的影子。...第二页PPT： image.png 第二页PPT演讲： 说起用户画像，我们总是能想到四个问题：用户画像是什么？数据从哪来？怎样构建用户画像呢？构建好的用户画像又有什么用呢？...是吧～ 第十一页PPT： image.png 第十一页PPT演讲： 数据也有了，下面就让我们来构建用户画像吧～ 第十二页PPT： image.png 第十二页PPT演讲： 首先我们来看一下怎么去构建用户画像呢...好，今天的演讲就到这里，我是二师兄，我们下次再见。 谢谢大家～（鞠躬）
本文转载自数据管道 最近入手了一个用户画像的项目，这里面真的“坑”满多的，你肯定很想问，不就是用户画像嘛，会这么烦吗？现在可能就需要拆分成几个问题来做这个项目。 用户画像是什么？...用户画像，又称人群画像，是根据用户人口统计学信息（自身属性）、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像。 怎么做用户画像 构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”。...当然，这些信息都不算啥，最秀的是只要带上手机，手机卡约等于一个GPS，你在哪家咖啡厅喝了咖啡，住了什么酒店，全部都会被mark上。...等真正做一些可视化的用户画像工作或是搭建相关的机器学习算法模型是需要利用已经计算好的各类标签表再开发相应的Python脚本再到线上部署。...所以说一个好的分析师或者算法工程师绝不是“张口闭口数据科学，你竟然连HQL都不会”。 可看一下这篇文章： 做了点SQL题。
相信大家对于商标注册都不陌生，因为商标在生活中无处不在，有时候看商品的质量好不好，就需要看商标是哪家的。一个好的商标能够让企业的发展更好，但是商标注册却并不简单，它还需要考虑到商标注册分类。...如果申请处理的比较快的话，十个月左右就可以申请成功，但是有些地方的效率是比较慢的，大家可能需要等待十二个月，甚至是更长。
除了流失风险、忠诚度和消费能力这 3 个指标外，我们还可以分析用户的购物时段、购物偏好、常用支付渠道等消费习惯，近一步细化用户画像。 ? 如何运用用户交易画像来分析问题？...某个经营线下门店的客户在去年双 11 期间做过一系列营销活动，活动期间他们 GMV 有所上升。...通过 Ping++ 大数据商业智能系统，我们将该客户的用户分成核心用户、高潜用户和一般用户，再分析这三类用户在双 11 期间的增长情况，结果发现核心用户和高潜用户的消费额增长非常好，但是一般用户却几乎没增长...恰好 2016 年的双 11 在周五，这家店的营销活动是从周五持续到下周二，所以整个双 11 营销活动对一般用户的影响比较小。 案例二：用户流失情况分析 ?...构建用户交易画像能为后续的精细化运营做准备，比用户交易画像更重要的是背后的数据化思维方式，这是每一个优秀的市场、运营人都应该具备的能力。
最最最典型的，某过于老板丢了句“做个用户画像看一下”于是数据专员吭哧吭哧跑数据，做词云，画图标，码PPT。忙得不亦乐乎。最后辛辛苦苦交了用户画像的报告。...好想拿出录了“做个用户画像看一下”的录音笔查到丫耳朵里。这还是好的呢。...为了搞这个没有用的东西而大费周章，劳民伤财，最后还不落好，就是大事了。当然，业务方可以随口一说：我们需要用“大数据用户画像”解决XX。...遇到这一类问题，一定要打起十二分精神，问清楚： 做一个模型用来解决XXXX问题？（真实痛点） 这个问题有没有预判或假设？（真实困惑） 解决问题的时间、方法有没有限制？...其实好的分析成果不一定复杂，不一定异想天开。答疑解惑，药到病除，才是最好的状态。 其他的问题还有很多，限于篇幅，回来慢慢分享，之所以只说了这一个，因为这个是方向问题。是头等问题。
本期Informatica微电台邀请到了Informatica中国区销售总经理李晨为我们揭示《长安十二时辰》的“硬核黑科技”，解密“古代大数据中心”靖安司—— ? ?...大家好，今天我们要梦回大唐，聊聊《十二时辰》中的靖安司。这座唐朝的数据管理中心，司丞李必负责决策，那么他的决策依据从何而来？ 大家好。我是李晨。最近被“硬科技”的《长安十二时辰》圈粉。...这就是典型的客户画像、行为预测，也是大数据未来的发展方向，由数据化业务处理迈向数据智能预测阶段。 ? ? 那大案牍术这套神乎其神的算法后面有什么隐藏的问题？ 徐宾的技术自然是好的。...但也就是因为技术好，会产生“技术拜物教”的观念。然而大唐COO林九郎非技术出身，却根据自己强大业务观感，指出了徐宾没有思考到的一个关键问题：数据的可靠性。...《长安十二时辰》中对未来数据管理领域的硬核黑科技的预期，今天是不是都可以借助Informatica的数据治理平台来全面实现？
为了加速整个物流过程，阿里、京东等公司可谓花了血本，历经多年打造的黑科技项目，能否应对今年的双11呢？...为了解决这个问题，菜鸟通过多年累积下来的大数据，利用前沿的大规模机器学习和领先的算法，打造了智能物流发货引擎，它能综合物流时效、成本、服务、消费者画像等各项因子，在商家已合作的快递公司范畴内，实时为每一个包裹匹配出最优快递...正是通过这些积累下来的大数据，菜鸟就能判断这个消费者，究竟喜欢哪家快递来帮他把这个包裹送过来。...京东：史上最强智慧物流黑科技和机器人军团 双11不仅仅是货物及优惠力度的比拼，更是物流的比拼。...有这么多黑科技为双11物流保驾护航，你还担心快递变慢递吗？也许，是时候放开手脚买买买啦！
（二）行业发展相关瓶颈 在供应链金融行业向好发展的同时，行业相关发展障碍也不容忽视，“是否需要贷”和“是否能贷”是影响供应链金融市场规模的两个因素，我们不难发现对“需要贷”的企业，“不能贷”的问题还是始终存在着...1.2.5核心企业信用不能跨级传递，供应链金融市场不均衡 信息孤岛问题导致上游供应商与核心企的间接贸易信息不能得到证明，核心企业信用不能传递，传统的供应链金融工具传递核心企业信用能力有限。...银行准入条件比较高，商汇票存在信用度低的问题，导致传统供应链金融模式下，核心企业信用只能传递至一级供应商，不能在整条供应链上做到跨级供应，多级供应商无法借助核心企业信用进行贷款融资，对小型企业贷款难的问题解决度力有限...登记在区块链上的可流转、可融资的确权凭证，使核心企业信用能沿着可信的贸易链路传递，解决了核心企业信用不能向多级供应商传递的问题。...·区块链赋能供应链金融分析图· ———————— 结语： 区块链技术赋能+供应链金融，双链的融合，长期而言，将助力供应链金融行业生态的潜能持续释放。
以下是数据猿现场直播“海尔金控供应链金融平台负责人崔涛”的发言实录： 崔涛：大家好，很高兴今天有机会站在这里和大家交流供应链金融相关的话题。...目前海尔金控是在青岛、上海、重庆“双总部一基地”的全国布局，旗下16家金融、类金融，法人机构31家，70多项金融业务牌照资源。...贷前，我们对每一个客户有一个信用评级，以及基于数据信用画像，贷中通过自动+人工预警方式对贷款实时跟踪，贷后通过系统自动对账、调额，实现贷款的高效管理。...下面介绍一下海尔金控供应链金融平台做得新业务，这个业务叫云单，云单业务是基于核心企业信用的电子债权债务凭证。
时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点，像 11.11 刷什么卡优惠最多，宝宝安全座椅选双 11 购指南，实实在在的干货贴。...除此之外，当大家都不知道吃什么，喝什么好，或争执不下没有定论时，亮出 「抛个硬币」，顺应天意，很快也就有了结果。 爽快地接受今天的麻婆豆腐+雪碧吧！...无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强，哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品，基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中，你最关心的无非就是哪家利息少，或者每月可以少还款。
但是今非昔比，当今我们已经被卷进去了，所以在八年前我们就界定了四个业务驱动力，作为公司未来长远发展的能力画像。每个驱动力里都有三个能力，这总共十二个能力是我们当今的管理者和未来的管理者需要的能力。...我们都知道一个管理者在市场环境好、压力不大的时候，他的表现可能会让你觉得他不错。...我也看到过很多案例，业务好、市场好的时候，他真的表现非常好，性格也很好，也很倾听员工的意见，也能够去开放地采纳各方面的声音。...带他的人不能是同质的，我们最怕的同质的人在一起，他们会相见恨晚，但造成的结果是在同一类事情上他们处理得很好，但遇到一些他们都薄弱的环节的时候，那么团队可能就没有一双眼睛能够看到他们应该做什么。...我们通过录制视频分享的方式，让每一位季度业绩标杆的总经理介绍自己是怎么做到的，有哪些好的做法，抓住了哪些关键点。
「这么多广告渠道，哪家的点击率、转化率比较高？」「我们投放的广告收集到的线索，后续如何导入到我们的CRM系统中？」事实上，广告营销并不是一个“砸钱买量”的工作，花的钱越多不等于效果越好。...各个广告平台投放更便于横向比较，每个平台投放客户画像、ROI一目了然，更方便持续优化营销策略。效果好的广告投放，就是以低成本取得高收益。
最近学习了用户画像方面的内容，本文主要是学习《美团机器学习实践》的读书笔记。什么是用户画像？用户模型和用户画像的区别。...对于样本少的问题（由于样本获取成本搞，导致样本数少）和单样本问题（在一些场景下，只有正样本，没有负样本），主要是“试”，实验学术论文中实验效果好的算法。...3.实践美团自研了NoSQL存储Cellar,Cellar是一个分布式，基于RocksDB+MDB的双引擎数据库。...人群画像分析系统上文介绍过，除了查询用户画像应用，还有一类应用是人群画像。...大致可以分为以下4类：基于行为营销：产品浏览、加入购物车、门店扫码、订单取消、订单退货等；基于位置营销：周边门店、周边活动、常去区域等；基于节日营销：生日、春节、双十一、双十二、圣诞等；基于会员营销：欢迎入会
其一非常好理解，这里重点说运算层级。 标签从运算层级角度可以分为三层：事实标签、模型标签、预测标签。...在这种思路下，用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列体系，而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则，切不可拘泥于形式。下图是Bluekai聚合多家数据形成的半结构化标签体系。 ?...六、用户画像的分类 从画像方法来说，可以分为定性画像、定性+定量画像、定量画像 ?...从应用角度来看，可以分为行为画像、健康画像、企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、旋转设备画像、社会画像和经济画像等。...产品画像建模包括了数据清洗、文本建模、类别识别、品牌识别、属性识别、产品画像等；用户画像建模包括了数据清洗、用户全渠道ID识别、信息整合、分析建模和用户画像。
联合开发的“精准扶贫大数据支撑平台”，该平台基于大数据技术，打通扶贫与公安、民政、卫计、人社等多个部门数据实时共享，消除数据孤岛，通过扶贫数据与部门数据的动态比对，实现全省扶贫数据精准化管理、贫困户的精准画像和精准识别...赛迪推出的政府大数据高成长企业TOP40榜单中，BBD榜上有名，在企业信用、监管科技、安全等领域都有成熟的解决方案和实践案例。...曾途是第十二届贵州省政协委员，担任国家信息中心数字中国研究院首届理事会常务副理事长、中国青年企业家协会常务理事、中国大数据产业生态联盟专家委员、四川金融学会金融科技专委会主任委员，北京房山区青联副主席等
北大英华科技中心总监、人工智能研究院副院长杨增元指出：“如果能结合AI、大数据技术，通过知识图谱呈现出完整的案例画像，找到影响案件判决的所有因素和特征因子，给出判决推导，或者升级为一套成熟的技术体系生成判决参考...经过30多年不断地改进与完善，北大英华开发的智能型法律信息检索系统“北大法宝”，已包括法律法规、司法案例、法学期刊、律所实务、专题参考、英文译本、检察文书、行政处罚文书、企业信用等29类数据库，全面涵盖法律信息的各种类型...同时，把“科技+法律”双引擎驱动作为发展根基的北大英华，不断加大在前沿技术上的投入以更强有力地支撑业务发展，也顺理成章。在成立初期，北大英华也有过光盘检索、搭建局域网、自建数据中心的经历。...杨增元表示，不管是合规还是涉诉，都能在“法宝透镜”里导出一个精准的法务画像，快速辅助企业判断。...阿里云输出“最强辅助”与阿里云合作的初步成效，让北大英华思考另外一个问题：其实好的技术服务商可以提供更好的IaaS能力，作为客户，无需关心底层技术，能腾出手来做更多PaaS层的应用。
可惜的是，这些数据和时间都不创造价值，相反，它们只对应了成本——不会有哪家公司乐意为员工贴发票的时间支付薪酬。 但是，用好这些数据就不一样了。 如今在华为，这些数据每天都会在后台关联和碰撞45万次。...快手每天产生超过1亿条内容标签，并能够用户画像进行实时匹配。这意味着当用户点开一条视频时，用户所展现出来的“兴趣”就已经开始影响下一屏即将展现的内容了。如果要问数据运营如何影响客户体验？...在今年9月的华为全联接大会（HC 2019）上，华为公布了“一云两翼双引擎”的产业布局，以及通过“硬件开放、软件开源，使能合作伙伴”来构筑开放产业生态的战略规划。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
