用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。 下面将从几个方面来说一下
在【rainbowzhou 面试13/101】技术提问--说说你了解的大数据应用产品？中，聊了聊用户画像是什么、如何用、前置条件以及它与大数据的关系。今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成，希望对大家有所帮助。
之前开发过一个画像项目，并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节，例如PSM，RFE，USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验，尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好，理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料，所以，我又专门开了一个专题，打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标，每天第一时间收获技术干货！
上次我们以O2O产品为例讨论了用户画像的实践，这次我们将以OTA产品为例，进一步讨论如何依托数据，搭建用户画像系统。 思 考 用户画像是什么？ 简单来说，用户画像就是从不同的维度来表达一个人，这些维度可以是事实的，可以是抽象的；可以是自然属性，比如性别、年龄；可以是社会属性，比如职业、社交特征；可以是财富状况，比如是否高收入人群，是否有固定资产；可以是家庭情况，比如是否已经结婚，是 否有孩子；可以是购物习惯，比如喜欢网购还是喜欢逛商场；可以是位置特征，比如在哪个城市生活；可以是其他行为习惯。 总之，所有大家
“用户画像”这个说法现在是在数据分析和数据挖掘领域是很流行的。 这个说法比较形象，它是指我们在数据库或数据仓库里使用用户信息的记录，对这些信息逐渐丰富以后完成对用户的描述。整个描述的过程就像给用户画像一样，因为我们平时在绘画中说的画肖像画一样，一笔一笔照着模特画，最后完成对模特样子的描述。 我们希望对用户做“画像”的目的也是比较明确的，就是我们希望通过某些手段对用户做甄别，把他们分成彼此相同或不同的人群或个体，进而区别化提供服务和进行观察分析——这通常是做用户画像的核心目的所在。 在数据库或者数据仓库里怎
我接触过很多设计小伙伴都一个共同的特点，如果说某个概念大家也都能讨论几句，但是落实到具体工作中就不知道如何去运用了，或许这个是教育体制下的一个通病。
前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。
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。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
原作者:王建军 前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程，连载二更进一步，以时尚杂志全媒体为业务原型，把抽象的文字描述实例化，从战略目的分析、如何建立用户画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程。梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作，后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。
我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方, 他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析。
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。
在现在的互联网时代，网上购物已经称为常态，当我们在各大电商平台购物的时候，不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候，点击目标商品，之后返回到首页，很大概率你就可以发现，你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如，你购买了一件护肤品面霜，回到首页推荐处，系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候，推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐，而完成这些行为的即为推荐系统。
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。
用户画像说简单点就是要你虚构出一个产品的用户，设定用户性别、年龄、收入、家庭等基本情况进行场景模拟。通过用户画像，我们可以将产品用户具体化、形象化，从而更好地理解产品用户，设计出更加符合用户需求的产品。 那么用户画像怎么做？
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。
上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈MySQL的使用！
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）
首先要介绍的是，什么是实时竞价广告？如图11-9所示 图11-9 实时竞价广告模式 与广告业务相关的术语 首先介绍几个与广告业务相关的术语： RTB（RealTime Bidding）实时竞价：一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。它的核心是DSP平台（需求方平台），RTB对于媒体来说，可以带来更多的广告销量、实现销售过程自动化及减低各项费用的支出。而对于广告商和代理公司来说
在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
用户画像这一概念最早源于交互设计领域，由交互设计之父Alan Cooper提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。具体而言，在互联网用户分析领域，用户画像可以简单描述为用户信息标签化，即通过收集并分析用户的社会属性、生活习惯、消费偏好等各维度的数据，从而抽象出用户的全方位多视角的特征全貌，最终就是让用户画像比用户更了解自己。
本节内容主要讲的是上图中红框框起来的部分，也就是离线自动化构建用户和物料的画像，这部分内容在新闻推荐系统中是为系统源源不断添加新物料的途径，由于我们的物料是通过爬虫获取的，所以还需要对爬取的数据进行处理，也就是构造新闻的画像。对于用户侧的画像则是需要每天将新注册的用户添加到用户画像库中，对于在系统中产生了行为的用户，我们还需要定期的更新用户的画像（长短期）。下面分别从物料侧和用户侧两个方面来详细解释这两类画像在系统中是如何自动化构建的。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环，搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是，用户画像的资料往往理论居多，实践少，更少有工程化的实战案例。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环，搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是，用户画像的资料往往理论居多，实践少，更少有工程化的实战案例。
前几天，有个搞运营的小伙伴向我吐槽，熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理，都躲不开“用户画像”，但经常听到伙伴们抱怨，这个词太大了，根本不知道从哪里下手。 老李给大家归纳了一套用户画像学习方法，从理论到实践，教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像？ 简单来说，用户画像=给用户打标签。举个例子，如果你关注老李的头条，每天看的都是数据分析类的内容，那你就会被打上“数据分析”、“职场”等标签，下次打开头条，给你推荐的就是“如何转行数据分析”、“数据分析必备工具”等文章
用户画像，即用户信息标签化，是大数据精细化运营和精准营销服务的基础。设计从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。由于推荐系统与提升用户量以及商业化变现有着密不可分的联系，各大公司都放出了众多推荐系统相关职位，且薪水不菲，目前发展势头很猛。
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
不管是针对消费者的宣传还是营销，或者是针对公司的管理运营，大数据在其中的作用从本质来讲就是在构造“用户画像”。 近年来，在智能化趋势的推动下，社会经济的众多领域都发生了翻天覆地的变化，其中尤其以金融、零售等最为明显。以零售业为例，随着移动互联网的出现和快速发展，传统的商超、店铺渐渐从线下走到线上变身为“电商”，之后在大数据、人工智能等技术的加持下，蜕变过一次的零售业1.0又经过了2.0到3.0的快速迭变。 其实，类似以上的过程同时在很多领域不断上演，而作为企业成功蜕变的重要手段和基本因素，“大数据”在其中日
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们经常在淘宝网购物，作为淘宝方，他们想知道用户是什么样的，年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等，这样的一个用户描述就是用户画像分析。 在实际工作中，用户画像分析是一个重要的数据分析手段，帮助产品策划人员对产品功能进行迭代，帮助产品运营人员做用户增长。 作为产品策划人员，需要策划一个好的功能，获得用户最大的可见价值与隐形价值、必须价值与增值价值，那么了解用户并做用户画像分析，是数据分析师帮助产品策划做更好的产品设计重要的一个环
1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
作者：fionaqu 腾讯WXG程师 |导语 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常工作经验对用户画像的方案论及实施方法进行了体系化的整理。 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
作为世界最大的生活服务平台，我们同样也希望用户知道“58就在那儿！”。要做到这一点，我们首先就需要具有对用户洞若观火、明察秋毫的能力，而58用户画像的建设就是以此为目标的。
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据，包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动：无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像：根据用户浏览头条数据给用户打的一系列标签，标签采用Long型的数字进行标记，譬如娱乐285L,旅游1127L。 时效数据：和时间相关的数据，会随着时间的推移自动消失，譬如新闻、娱乐。 非时效数据：和时间不相关的数据，会长期存在，譬如养生。 定投
小伙伴们大家好呀，趁着年假的几天时间，我写了一篇 Elacticsearch 从0到1的“长篇大作”，现在还在排版，相信很快就会与大家见面了！关于系统学习用户画像，之前已经分享过2篇文章了，分别是《超硬核 | 一文带你入门用户画像》和《用户画像 | 开发性能调优》，收到的读者反馈还不错！本期文章，我借《用户画像方法论》一书，为大家分享在用户画像系统搭建的过程中，数据存储技术基于不同场景的使用。考虑到 篇幅的文章，我会用4篇文章分别介绍使用 Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch 存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。本期介绍的是 Hive，如果对您有所帮助，记得三连支持一下！
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。
最近做了一个某个类型的用户特征分析，让我对用户画像这个领域有了新的看法。这篇文章是对之前整个特征分析过程的一次梳理和总结。
作为一个喜欢看书的“少年”，每次一到大型电商促销活动，总不会忘记去收藏夹看看，有哪些好书有打折优惠。往往这个时候，我总能收割一波价格实惠，质量又高的好书。但是，书可不是装饰品，买来还是需要静下心来去阅读的，所以我一般都会在平时下班回家或者周末抽出一部分时间去看书，毕竟“书籍是程序员进步的阶梯”~本期文章，我就来分享一下，最近在看的几本书，并附带一些自己的感想，希望对你们有所帮助！
导读：产品研发团队犯的常见错误之一是对用户没有足够的了解，就开始提需求或设计产品。在收集到大量用户信息后，产品研发团队需要通过这些信息创建目标用户的画像，以便更深入地了解用户，进而实现以用户为中心设计产品。
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。
现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。
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。
用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。知乎数据赋能团队以 Apache Doris 为基础，基于云服务构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构，同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流，显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度，大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本，并对实时算法的准确率及业务核心指标带来明显增益。
随着线下场景布局的不断发展，以及线上技术的持续推进，一个真正属于新零售的时代已经来临。
知乎业务中，随着各业务线业务的发展，逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面，期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。
有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。
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