圈选人群时如何洗标签是指在进行人群细分时,如何去除已有标签中的偏见和噪声,以便更准确地识别目标人群。
在进行人群细分时,可以使用以下方法来洗标签:
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以上是我作为一名云计算领域的专家和开发工程师所给出的答案,希望能够帮助您更好地理解圈选人群时如何洗标签。
本文将以规则人群为例,完整地描述人群创建耗时从十几分钟降低到秒级响应的优化进阶过程。
为了高效地使用画像标签,需要对标签进行统筹管理。标签管理最基本的功能是对标签进行增删改查操作,其中新增标签的方式多种多样;其次是围绕标签数据的信息管理,其中包括标签的分类、标签值分布以及标签生产调度信息等。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
导语 | We 分析是微信小程序官方推出的、面向小程序服务商的数据分析平台,其中画像洞察是一个非常重要的功能模块。微信开发工程师钟文波将描述 We 分析画像系统各模块是如何设计,在介绍基础标签模块之后,重点讲解用户分群模块设计。希望相关的技术实现思路,能够对你有所启发。 目录 1 背景介绍 1.1 画像系统简述 1.2 画像系统设计目标 2 画像系统整体概述 3 基础标签模块 3.1 功能描述 3.2 技术实现 4 用户分群模块 4.1 功能描述 4.2 人群包实时预估
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表?基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题?如何生成画像宽表?针对这些问题本节会给出详细解答。
画像平台功能具有相似性,其技术架构也可以抽象出统一的模式,本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识,本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
摘要:本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案,主要介绍了三大类任务:第一类任务是文本分类任务,业务主要包括自然兴趣建模体系、搜索场景行业词包和在线分类以及商店/搜索/评论等舆情分析,同时介绍我们的线上方案以及在模型和样本上的优化实践;第二类任务是文本生成任务,介绍了头条巨量创意平台的妙笔以及我们自研的文案助手技术方案;第三类任务是相似文本召回任务,业务主要是广告算法词召回,线上主要使用基于对比学习simcse+faiss的相似文本召回方案。感兴趣的小伙伴可以多交流。
作业帮为提高孩子学习效率通过搜索、答题、咨询等各种行为数据以及辅导效果等结果数据,利用算法、规则等技术手段建立用户画像,用于差异化辅导提升学习效率。我们根据画像标签特点并结合 StarRocks 能力建设了一套相对适合全场景的画像圈人系统。本文主要介绍此画像服务、标签接入的系统设计及圈人性能优化方式。
互联网下半场,流量红利过后,流量获取成本越来越昂贵,企业纷纷数字化转型,以期通过大数据的能力充分挖掘流量价值,实现用户与营收的增长。近两年很多行业受疫情冲击严重,比如OTA业务,海外严重萎缩,国内出游也深受时不时爆发的疫情的困扰,增长放缓只能勒紧裤腰带,开源节流了,一分钱当一块钱十块钱花。业务运营方面,需要更加精细化、精准化,提升运营的ROI以及流量的利用效率。
画像数据对于画像平台无疑是非常重要的,按什么样的数据模型存储画像数据直接影响了上层画像平台所能支持的功能范围,本文内容主要介绍3种常见的画像数据模型及其适用的平台功能。
精细化运营几乎是当下每个企业都在做的事情,希望利用数据价值的挖掘和利用,提升运营的ROI,降本提效。用户分层运营的方式一是基于运营的业务经验,将运营场景抽象成标签规则进行人群圈选和触达营销,另一个就是
找我沟通过的,想转行做数据产品经理的同学中, 数据分析师 是占比很高的一个群体。数量上仅次于 C端产品经理 。 相比其他职位, 数据分析师在基础知识和能力方面比较有优势 , 与数据产品经理的工作内容重合度很高 ,所以还是比较容易转到数据产品经理领域的。不过呢,毕竟数据分析师与数据产品经理的工作性质还是有点区别的,所以也才有了这次沟通的内容。 来沟通的同学,简单说一下他的工作背景:目前在已在初创型公司工作,公司的主营业务是一个SaaS平台,而这位同学做的是数据分析工作,之前还做过数据运营和部分增长运营工作。他
上文提到了使用画像宽表可以便捷的创建人群,本文介绍人群创建所依赖的另外一种数据组织形式:标签BitMap。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践,帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程,以及应有的功能模块;
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具,被全部互联网人熟知,用户画像的定义并不复杂,是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息,为便于各业务应用,将这些信息进行沉淀、加工和抽象,形成一个以用户标志为主key的标签树,用于全面刻画用户的属性和行为信息,这就是用户画像。
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合,比如北京市男性用户,最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据,其实现逻辑如图5-12所示。
应用背景:运营人员每天会整理当前俄乌冲突热门事件并通过Push推送给对军事感兴趣的用户,刚开始主要通过手动的方式在画像平台创建人群,然后导入到Push平台进行推送。为了降低人力成本并提高推送效率,运营人员希望人群每天可以自动更新,然后推送到Push平台并完成自动化推送。
随着移动互联网迅速发展,大数据技术为企业带来了前所未有的发展机遇,然而中小企业和传统行业由于其数据量缺乏且单一,技术投入不足的劣势,面对大数据技术发展带来的红利只能望洋兴叹。
用户量级是评估一款产品商业价值高低的核心指标,用户增长业务的主要目标就是提高产品有效用户量。增长的主要思路是“开源节流”,开源即找到更多的新用户源头,借助拉新的方法吸引更多用户进入产品;节流即避免用户的流失,借助各类运营手段降低用户流失率。下面将详细介绍两个用户增长业务与画像平台合作的实际案例。
人群判存服务也被称为判定服务,即判断用户是否在指定的人群中。判存服务在业务中的使用也比较广泛,比如运营人员在画像平台上圈选了“游戏高转化”人群,对于人群中的用户需要在客户端上显示游戏入口从而引导用户进入游戏宣传页并下载应用,该需求可以通过人群判存服务来实现。当用户进入到客户端指定页面后可以调用判存服务,传入当前用户UserID并判断是否在“游戏高转化”人群中,客户端根据返回结果控制是否展示游戏入口。
数据化运营时代,运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠,不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时,认为画像即标签,标签就是画像,用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法,产品架构设计时,边界不清,功能交错。于是,觉得还是要回归到最基本的问题,把这几个概念厘清一下。
看过很多关于如何构建用户画像的文章,大多聚焦于用户画像对精准营销、精细化运营的价值、如何建设标签体系的某一或某几个点,本文主要从数据中台思想出发,更全面地分享如何从0-1规划和实施一款智能数据服务平台。
定向(Targeting)是电商营销中至关重要的一个概念和环节,它是商家表达营销意图的最直接的工具,同时也会深刻影响整个营销活动的效果。随着大数据分析与挖掘技术的成熟与落地,基于标签画像的DMP定向和基于AI技术的智能定向逐渐普及,成为当前电商系统主流的定向方法,但是也表现出一些新的问题。
如今,各行各业都已经意识到了数据的价值,开始沉淀数据资产,挖掘数据价值,但是数据本身其实是很难直观地看到其价值的。数据就是存储在计算机系统的“01”代码,如果你不去用它,能有什么价值?
记得大学时,每年暑期开学,校园里各个运营商摊位卖手机、卖号卡,毕业工作后,互联网浪潮兴起,中午办公园区吃饭看到路边各种小桌子、小推车进行App应用地推,注册新用户发个小礼物。其实,不管是居民区扫楼发传
规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的,大部分在计算过程中剔除了很多明细信息,仅保留了最关键的画像内容,即某日某用户的标签值。虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据,但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据,比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户,此时只有使用行为明细数据才能找到满足条件的用户。行为明细数据主要包含五大要素:
数据产品除了页面、功能权限外,还要多一层数据的权限,权限粒度经常会到指标和维度,比如针对销售人员设计的销售业绩统计报表,系统层面会把不同销售的数据在一个页面内展示,通过权限管理来控制能看到负责区域或者商家的数据,这个时候,对于同一个交易额的指标,就要控制到省份/城市,或者销售人员维度。同样,不同用户群体能够看到的指标可能也是不一样的,比如管理层要看到能够衡量业务整体表现情况的流量、订单、成本、服务等各个视角的指标,而某一具体的业务人员,如客服,原则上只应看到服务相关的指标。
数据化管理时代,几乎每个企业都在推行业务的精细化运营,新用户的获取,老用户的分层运营。为了提升数据化运营的效率,纷纷自建或外采运营工具。市面上各自CRM系统、DMP平台层出不穷,后来又有了CDP平台,
标签作为当下最普遍的数据资产类型之一,对企业洞察用户画像、开展精细化运营等具有重要的支撑作用。企业标签体系的建设并非一蹴而就的,需要结合业务视角进行整体的规划,更涉及到复杂的数据治理和数据资产管理等工作。
电商卖货是很多产品的盈利方式之一,好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值,而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景:优惠券发放和直播卖货,画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
应用背景:用户发布文章的数目以及频率代表了用户的生产活跃度,作者运营人员期望通过画像平台新增“最近一周发布文章数”标签来表达用户的生产活跃情况。
摘要:本篇从理论到实践介绍了基于BERT构建文案生成模型。首先介绍了业务背景以及行业参考,通过构建基于标签的文案生成模型不仅可以提升广告主创建广告的效率,而且引人注目的广告文案可以有效提升广告的转化效果,同时介绍了行业竞品主要有阿里妈妈的一键生成电商营销方案系统和宇宙条的巨量创意平台;然后重点详解了BERT构建文案生成模型,包括本质属于Seq2Seq任务、BERT和Seq2Seq的结合UNILM、beam search优化、基于检索和基于生成的两种可行性方案以及基于Conditional Layer Normalization的条件文本生成原理;最后通过源码实践了BERT基于标签的文案生成模型,包括线下构建离线模型和基于Flask构建线上模型。希望对应用BERT构建文案生成模型感兴趣的小伙伴能有所帮助。
用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段,不同生命周期的用户运营策略不同,画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式,然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点,并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。
7 月 28 日,以 “数智进化,现在即未来” 为主题的袋鼠云 2022 产品发布会于线上正式开幕。发布会上,袋鼠云宣布将集团进行全新升级:从 “数字化基础设施供应商”,升级为 “全链路数字化技术与服务提供商”,并发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台 “数雁 EasyDigit”、低代码数字孪生平台 EasyV、一站式大数据开发与治理平台 “数栈 DTinsight” 和极速湖仓引擎 “数驹 DTengine”。
众所周知,我们的系统都有几套的环境(比如说本地/线下/预发/线上 环境),其中大多数公司的预发和线上环境数据库是同一套的,只是预发环境调用的是预发环境的接口,线上环境调用的是线上环境的接口而已。
前段时间参加公司校招面试后,想把面试后的感想分享给大家,一直因为其他事情耽搁了,虽然现在很多大厂秋招都接近尾声,但最近还有不少同学留言问该如何准备面试,有没有书籍资料推荐。还是决定把数据产品经理校招求职建议总结分享给更多要找实习或者春招的同学。
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上,当时对画像只有一个概念上的认识;工作后接触到了画像平台,当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息,发现查询结果非常准确,自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣;在之后工作中有幸参与了画像平台的建设工作,对于用户画像的认识更加真切。
标签元数据查询服务即通过服务化的方式提供标签元数据查询能力。其中标签基本信息、标签分类信息和标签值统计信息是使用较多且需要服务化的数据,其他元数据因为服务化使用场景较少,在本节中不做介绍。
列式存储(Column-oriented Storage)是大数据场景中面向分析型数据的主流存储方式。与行式存储相比,列式存储只提取部分数据列、同列同质数据,具有更优的编码及压缩方式。目前,个推的核心数据正逐步切换为Parquet等新型数据格式存储以获得更高的I/O性能和更低的存储成本。
疫情之后掀起的数字化转型热潮中,类似 HR、财务、销售等 SaaS 服务场景,有大量的重复性、流程性的操作,切切实实地成为了低代码落地的土壤。这种细分的低代码赛道也逐渐被资本市场所青睐,例如 Salesforce 旗下开发 CRM 系统的 Force.com,外界估值已经超过 200 亿美元。
本文主要介绍了 ClickHouse 的简单原理,有赞 OLAP 相关组件以及 ClickHouse 在有赞的实践之路。
人群LookALike是给定种子人群,然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。人群LookALike在广告投放中使用较多,比如客户提供一个高价值人群,借助广告平台LookALike能力可以找到更多潜在的高价值用户用于广告投放。下面介绍几种常见的LookALike实现方案。
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。
大数据文摘出品 企业营销模式正在经历一场巨变。数字化营销早已替代传统的营销方式,成为企业营销的主流方式和发展战略中不可或缺的部分。然而随着数字化营销的普及,市场迈入存量竞争时代,获客成本也逐年攀升。面对营销过程中不断增加的资金投入和巨大的资源推广,企业开始在获客过程中强调拓客效率和成本控制,以实现更高的投资回报率。如何靶向瞄准潜在客户,找到最佳营销策略来吸引消费者,提高目标客户的转化率,成为数字化营销面临的一大难题。 智能外呼作为高效触达客户的手段,也在积极适应企业在现阶段的营销诉求,不断调整产品方案形态。
电商发展至今,618、818、双11这样的促销节点已然成为品牌商家常态化的营销节奏,成为寻求生意增长的确定性节点。
摘要:本篇主要分享了我在绿厂广告场景中历时两年的文本分类项目模型优化实践。第一部分内容是背景介绍,包括业务介绍、项目背景及目标、技术选型、分类器组织方案以及技术选型,了解了项目背景的来龙去脉才能更好的完成项目;第二部分内容是文本分类项目模型优化实践,主要包括基于BERT文本分类模型架构、Encoder优化、句向量表示优化、分类层优化、损失函数优化以及文本分类任务转化成句子对关系任务等。通过上述优化实践,可以让我们对文本分类任务有更加深入的了解。文本分类项目应该是我完成度最高的项目之一,从0到1将NLP前沿模型应用到业务实践产生广告消耗,本身收获很大。欢迎感兴趣的小伙伴一起沟通交流,后面会继续分享从样本层面优化文本分类任务实践。
近几年,基金市场火热,相关话题频上微博热搜,相信基金选购话题也经常出现在大家的聊天话题里。基金相对股票来说低风险,且交易频次易控制,已成为新手理财或稳健理财的头号选择,我们作为购买者,会比较基金的短期、长期收益率、单位净值、基金经理的经验等来选择投资。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。
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