用户画像作为“大数据”的核心组成部分,在众多互联网公司中一直有其独特的地位。 作为国内旅游OTA的领头羊,携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐,猜你喜欢等;针对旅游市场,携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的,架构、组成等几方面,带你了解携程在该领域的实践。 1.携程为什么做用户画像 首先,先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说,推荐算法基于两个原理“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。而这两条都离不开用
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。
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?
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。
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。
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
用户画像最初的意义,在于帮助企业找寻目标用户,明确出他们的喜好与厌恶,从而优化产品功能与服务,最终创造出更多的商业与社会价值。
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。
当前借助大数据技术,针对当前新冠肺炎疫情防控需要生成的健康码成为随身数字“通行证”,方便广大市民及进(返)各城市查询自身防疫相关健康状态的识别码,即便捷了防疫检查,也真正实现了大数据技术的价值应用,便捷服务市民。健康码的应用也让大数据更形象的普及推广,更深刻的理解了大数据的价值。
作者:丁伟 王题 刘新海 韩涵 感谢丁伟的投稿,大数据文摘对优质内容一向渴求,欢迎大家投稿。 内容提要:手机用户画像是电信运营商实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。首先,介绍了手机用户画像过程中对个人隐私保护的方法,然后分析手机用户画像的数据来源与大数据实现技术,最后,通过数据样本实例分析手机用户画像在个人征信中的应用。 ◆ ◆ ◆ 引言 随着计算机网络技术的不断发展,“数据即资源”的大数据时代已经来临。用户画像是电信运营商为了避免管道化风险,实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。用户画像与应用
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。
用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。
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。
人群画像分析和行为明细分析都是针对群体用户的分析,但是在很多场景下,画像平台用户也希望通过全面详尽的画像分析深入了解单个用户。本节将介绍几种常见的单用户分析功能及其工程实现方案。
移动互联网时代,精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力,“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指,在大数据时代,企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析,将数据抽象成标签,再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
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!
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍,分别介绍了:大数据的存储,大数据的使用,和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系,需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
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。
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。
在开发好用户标签以后,如何将标签应用到实际其实是一个很重要的问题。只有做好产品的设计才能让标签发挥真正的价值,本文将介绍用户画像的产品化过程。
前言 作为国内知名的房地产开发商,绿城经过24年的发展,已为全国25万户、80万人营造了美丽家园,并将以“理想生活综合服务提供商”为目标,持续为客户营造高品质的房产品和生活服务。 2017年,绿城理想生活集团成立,围绕客户全生活链、房屋全生命周期,为客户提供从买房子到房屋的保养维护,再到业主全方位的生活服务。为此构建了绿城+App生活服务平台、房产营销数字化平台及房屋4S服务平台,这些系统的构建为业主购房及生活服务提供了极大的便利,部分系统不仅开放给绿城客户、业主使用,同时也服务于非绿城的客户。通过一整套垂
在正式开始对【企业级用户画像】项目展开介绍之前,博主可是煞费苦心,为大家整理了一期,如何彻底理解什么是用户画像(?一文让你彻底明白,到底什么是用户画像?)。如果确实帮到您了,不妨给博主一个大大的赞|ू
随着大数据与人工智能(AI)技术的发展与成熟,国家政策层面对大数据与人工智能技术、创新、创业层面的支持,企业越来越意识到数据和AI技术的价值,并逐步认可数据是企业的核心资产。怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值,提升公司的决策力和竞争力,是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。
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。
市面上不少公司都在做用户画像的相关工作,无论是电商行业、金融行业、视频行业等等,都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢?
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。
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
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。
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,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。
2015年5月15日,腾讯投资的微众银行上线第一款产品--“微粒贷”。该产品基于腾讯掌握的用户社交和交易信息计算用户信用分,进而筛选出预授信客户,并通过QQ钱包和微信两个渠道主动向目标客户推送。截至2016年11月末,“微粒贷”预授信客户数约5,000万,累计发放贷款总金额超1,600亿元,总笔数超2,000万笔。 在WOT”互联网+”时代大数据技术峰会上,来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲,在该演讲中他透露了腾讯如何利用社交数据开发个人信用评分模型,并应用在
作者:刘黎春 编辑:王雪燕 摘自:51CTO 由51CTO举办的WOT”互联网+”时代大数据技术峰会上,来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲,主要内容由社
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,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。
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
image.png 从本篇开始,介绍下敏捷工具和技术中常用工具和方法。 在产品的其实阶段,包中你的产品是被客户强烈需要的,那么你就迈向了产品成功的第一步,如何能准确的定位到
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。
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。
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!
1、用户画像:用户画像产生的原因、用户画像概述、用户画像构成原则、第一类用户画像、第二类用户画像 参考:什么是用户画像?如何构建用户画像? 企业为什么要绘制用户画像?谈谈用户画像的真正作用 干货丨用户画像,没你想的那么简单!
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