1)、标签数据 标签管理平台中,每个标签开发时,首先需要在管理平台上注册(新建标签:4级标签和5级标签) 业务标签和属性标签 业务标签对应标签模型,每个标签模型就是Spark Application,运行程序可以给用户打上标签:TagName 模型表中存储数据:spark application运行时参数设置核心数据: tagName -> tagRule:标签规则
在人与人打交道的过程中,我们会在有意无意间给周围的人通过贴标签的方式进行大致的判断,比如好说话的、难相处的、聪明的、爱热闹的…… 贴标签就是用最快的速度将人和事归类,这是人类运用 “模式识别” 认识世界、进行社会交往最便捷的方式之一。
《⼗四五数字经济发展规划》中强调,要⼤⼒推进数字化转型,形成数据驱动的智能决策能⼒,提升企业整体运营效率。
企业在采购大数据平台时为了结合一些应用场景,普遍上架了客户标签和客户画像项目。这些项目有没有起到预期效果?标签应用与大数据平台如何有效结合?标签和画像到底有什么关系?标签的IT架构与CRM、数据中台有什么联系?
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。
数据不再是业务、信息系统的记录或存储,而是转化成带有商业价值的标签,标签是具有业务含义或对业务有指导意义的数据定义,可以说,完成了标签类目体系的组织和标签设计开发,才算是真正建立了数据资产的本体。
一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么?如果让我来回答,一定是标签体系。我这里说的标签主要是针对物料的,对于电商平台来说就是商品;对于音乐平台来说就是每一个首歌,对于新闻资讯平台来说就是每一条新闻。下一篇要介绍的是用户画像,画像中那些用户实时变化的兴趣点大都也是来自于标签体系,依据用户长期和短期行为中对于物料搜索、点击、收藏、评论、转发等事件,将物料的标签传导到用户画像上,就构成了用户的实时画像和离线画像中的各个动态维度。
大数据深度挖掘、大数据精准营销、大数据科研等是目前比较热门的大数据应用关键词,随着大数据发展,利用大数据做营销的手段越来越丰富,但也越来越难了。
标签,最初用来对实物进行分类和标记,例如标明物品的品名、重量、体积、用途等简要信息。后来逐渐流行到数据行业,用来标记数据,对数据快速分类获取和分析。
上一篇文章详细给大家介绍了标签的设计与加工,在标签生命周期流程中,标签体系设计完成后,便进入标签加工与上线运行阶段,一般来说数据开发团队会主导此过程,但我们需要关心以下几个问题:
导读:用户画像是建立在数据基础之上的用户模型,是产品改进、精准营销等业务场景中不可或缺的重要基础。而构建用户画像的过程就是要给用户打上各种维度的标签,并基于标签进行定性或定量分析。这其中,建设灵活、全面、高效的标签体系是工作的重中之重。本文就从标签体系建设的需求出发,阐述神策数据在设计标签生产引擎过程中所做的思考和实践。主要内容包括:
用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像。
在人与人打交道的过程中,我们会在有意无意间给周围的人通过贴标签的方式进行大致的判断,比如好说话的、难相处的、聪明的、爱热闹的……贴标签就是用最快的速度将人和事归类,这是人类运用“模式识别”认识世界、进行社会交往最便捷的方式之一。
在众多的数据中台的解决方案中,一个叫做“标签中心”或“标签体系”的应用,几乎成了数据中台的“标配”。
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。
开发画像后的标签数据,如果只是“躺在”数据仓库中,并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中,Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库,MySQL中存储的数据源自Hive加工后,通过Sqoop同步的结果集。
保证标签数据质量是画像平台建设不可或缺的一个重要环节,只有保证产出高质量的标签,画像平台上的功能才有价值,这也是人群圈选准确性和画像分析结论有效性的前提和基础。如何通过工程化的方式评估一个标签的质量?表3-13展示了评价标签质量的主要检测维度。
基于标签对业务进行精准分析,从而影响运营思路和产品迭代的节奏,进而带来非常高的商业价值,但是这里需要对标签的质量进行评估,假设标签的覆盖场景非常低,而且准确度低,同样也会反向影响业务。
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。
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。
RTMP 视频数据包格式与 flv 视频格式类似 , 使用二进制分析工具分析 flv 视频文件 , 相关工具都在博客资源中 ;
DMP数据管理平台是实现用户精细化运营和和全生命周期运营的的基础平台之一。贝壳找房从2018年5月开始建设自己的DMP平台,提供了用户分群、消息推送、人群洞察等能力。关于贝壳DMP架构的介绍可参考文章:DMP平台在贝壳的实践和应用。
数据中台是企业数据汇集地,但并不是简单的数据堆积,而是进行分层建模,数据体系建设最终呈现一套完整、规范、准确的数据。数据体系建设就是大数据中数据仓库建设。如下图:
标签类目体系的设计方法基于“树形结构的标签树”第一性原理,通过识别对象、同一对象数据打通、数据化的事物表达、构建数据类目体系、构建标签类目体系、前后台标签类目体系等步骤实现完整的数据资产构建过程。
以下示例都使用加载的 gapminder.tsv 数据集进行操作,注意将 year 这一列设置为行标签。
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
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。(文章内的图片来源于不同帖子,权当分享,侵删)
上周三是袋鼠云数栈全新数据中台精讲系列——「数智赋能实战六讲」的第一场直播。袋鼠云数栈资深产品专家木研为大家带来了「争夺存量用户关键战,助力企业构建标签体系」的分享,我们将直播精华部分做了整理,带大家再次回顾内容,快速上手构建标签体系。
用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像。
导读:用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础,它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁,本文会介绍用户标签的构建方法,也就是用户画像技术。
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。
应用背景及现状 美团外卖业务自2013年9月启动至今已运营三年时间。截至2016年12月,美团点评整个外卖平台的日订单超过900万。从发展速度和体量上看,外卖业务仍处在迅猛发展的上升期。与早期飞速增长的状态相比,随着规模的不断扩大,业务的发展需要更健康、高效,这就对业务对象、业务环节的整体业务运营管理提出更高的要求。 特征档案平台向各业务提供了用户/商户筛选和档案管理服务,同时提供了数据查询、存储、生成、导出等数据管理功能,能够提高运营工作效率。当前用户特征档案平台覆盖全部的外卖用户,有特征标签近200个,
在大多数公司,成千上万的标签虽然在某种程度上是数据服务能力的象征,但到最后往往成为了一种负担,只管杀不管埋的现象太普遍了!
而运营的精准化需要海量数据来支撑,重中之重是建设一个适合自身的 CDP,并且用好它。
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。
在深度神经网络中,能够使用高质量标签训练数据对于学习效果至关重要,因为训练数据中存在错误标签(噪声标签)会大大降低干净测试数据上模型的准确性。
使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时,你是不是会潜意识中假设,这些数据集中的类标签都是正确的?
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户,可以让人更容易理解用户,并且可以方便计算机处理。
导读:标签是根据业务场景的需求,通过对目标对象(含静态、动态特性)运用抽象、归纳、推理等算法得到的高度精练的特征标识,用于差异化管理与决策。
标签由互联网领域逐步推广到其他领域,打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动等。
作者| I. Zeki Yanlniz, Herve Jegou, Kan Chen, Manohar Paluri, Dhruv Mahajan
如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集,那么你可能会假设类标签是正确的。令人吃惊的是,ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们?在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性,解决方案也很有限。
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。
本文首先介绍标签包含哪些常见实体类型以及ID类型,即标签的主体包含什么,用什么ID表达;其次详细介绍了几种标签的分类方法:按生产方式划分、按时效性划分以及按标签所属维度划分。
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