一、用户画像 1、概念描述 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。...用户画像最初是在电商领域得到应用的，尤其在数字化营销范畴之内，核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。 ?...，例如很多信息流的应用，会根据用户的阅读内容自动判断推送用户可能喜欢的内容。...分析人群画像可以在商业应用中产生非常高的价值。 三、深度应用 1、商圈分析 首先基于商圈区域圈用户群，这里很好理解用户在某个商圈内产生数据，依次获取用户相关标签做该商圈内用户画像分析。...通过多个场景下数据构建用户画像，在应用到产品的众多业务场景，进行商业化运营和管理，产生更高的价值。
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。...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...用户画像指标体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签，用户画像指标体系偏战略和应用，标签分类偏管理和技术实现侧。 例如： ?...● 用户画像应用 应用场景包括用户特征分析、短信邮件、站内信、Push消息的精准推送、用户圈选等，客户针对不同用户的话术、针对高价值用户的极速退款等高级服务应用等。...重点内容：帮助业务方理解和应用用户画像数据，提高用户活跃度和GMV。 其中指标体系和标签体系这两个重要的点在上面已经介绍完了。后续主要是标签流程的开发和标签数据的存储。
随着大数据技术的深入研究与应用，借助用户画像，企业或APP可以深入挖掘用户需求，从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像，用户画像的构建流程以及应用场景。...其中，“冷数据”是指用户的基础属性，改变的概率较小，如性别、年龄层次等；“温数据”则可以回溯用户近期活跃的应用和场景，具有一定的时效性；“热数据”是指用户当下的场景及实时的用户行为，帮助APP运营者抓住稍纵即逝的营销机会...两者缺一不可，在实际的应用中，算法难以解决的问题，利用简单的规则也可以达到很好的效果。 （6）利用算法对所有用户打标签。 （7）画像质量监控。...在实际的应用中，用户画像会产生一定的波动，为了解决这个问题，个推搭建了相应的监控系统，对画像的质量进行监控。 个推用户画像构建的整体流程，可以分为三个部分，第一，基础数据处理。...个推用户画像应用 个推画像SDK的集成，可以丰富APP的用户分析维度，其主要应用体现在两方面：第一，精准推荐，APP的运营者可以通过个像提供的性别、年龄层次、兴趣爱好、场景等丰富标签，为不同的用户推荐不同的内容
关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。...用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前在内部交流群分享了一份个人学习的资料，大家都觉得真香，今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。...主要目录： 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例
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。...本文主要介绍用户画像产品化后主要可能涵盖到的功能模块，以及这些功能模块的应用场景。 01 即时查询 即时查询功能主要面向数据分析师。...将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。 Hive存储的相关标签表，包括userid和cookieid两个维度。...图13 对比分析两个人群特征 本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口，业务人员熟知业务，但对数据不了解。...本章通过对产品功能和形态的详细剖析，为数据产品、运营、客服等业务人员提供一种产品规划和标签应用于服务的解决方案。 本文摘编于《用户画像：方法论与工程化解决方案》，经出版方授权发布。
INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...years.setGroupField(groupField); years.setNumbers(numbers); } return years; } } 最后是用户画像的年份标签的...()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。...创建用户画像商品类别偏好标签 创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private
随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。...用户画像（UserProfile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。...交互设计之父AlanCooper最早提出了用户画像（persona）的概念，认为“用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。...通过对客户多方面的信息的了解，将多种信息集合在一起并形成在一定类型上的独特的特征与气质，这就形成了用户的独特的”画像”。 那么你知道用户画像的方法、实践与行业应用有哪些吗？...用户画像的方法、实践与行业应用 ? ?
一、用户画像开发中 当我们所开发的用户画像是类似于用户的下单需求、用户的购车意愿、用户是否有注册意愿这一类存在历史的正负样本的有监督的问题，我们可以利用历史确定的数据来校验我们的画像准确性。...比如，银行在设计用户征信的画像前，会有一批外部购买的坏样本和好样本，其实画像问题就转化为分类问题去解决评估了。...1.2 交叉验证 并不是所有画像都是有监督训练的画像，举个例子，用户的性别画像，是一个无监督的刻画，当你无法通过app端资料填写直接获取到的时候，你只能够通过其他数据特征的对用户进行分群。 ?...这样的逻辑中，我们将所有异常不合理的模型全部剔除，训练过程中就校验了用户画像的准确性 ? 二、用户画像上线后 1.ABTest 不得不说，abtest是用户画像校验最为直观有效的校验方式。...三、用户画像更新 用户回访 在画像刻画完成后，必然会存在画像优化迭代的过程，客服回访是非常常见且有效的方式。
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分群思维（六）分群思维的顶层应用-用户画像 用户画像简单地说就是在用户身上贴各种各样的标签，以至于实现对客户的精准分类从而进行定制化服务、精细化运营。...用户画像是一个庞大的体系，本文主要分享的是数分接触最多的画像标签开发。...、商品偏好等 用户标签体系 每个公司的用户标签都不一样，但整体上都包括但不限于用户属性、用户行为、偏好细分、用户分层、风险控制、营销场景等，这里参考赵宏田老师的《用户画像 方法论与工程化解决方案》绘制如下思维导图...用户标签 标签管理 一般依据标签体系开发的标签需要进行统一的管理和维护，以应对业务发展带来的标签变化，简单的可以参考如下的表格 标签值 标签名称 标签主题 一级归类 标签类型 男 自然性别 基本属性...用户属性 统计类 女 自然性别 基本属性 用户属性 统计类 未知 自然性别 基本属性 用户属性 统计类 总结 用户画像主要是通过各维度区分用户，区分出了用户后就可以进行精准广告投放、定制化营销、个性化推荐
用户画像是指用户的进行标签化、信息结构化。 构成用户画像的基本元素通常有：姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。...用来丰富用户画像的元素有：居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。...创建用户画像的方法 用户画像的作用 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统...，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况； 进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务...； 对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户； 业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略。
本书讲解了Airflow这款开源ETL工具在调度画像相关任务脚本上的应用。 用户画像产品化：为了能让用户数据更好地服务于业务方，需要以产品化的形态应用在业务上。...用户画像应用：画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。...在该阶段中，数据运营方需要输出产品用户画像开发文档，该文档需要明确应用场景、标签开发的模型、涉及的数据库与表以及应用实施流程。...面向业务方推广应用：用户画像最终的价值产出点是业务方应用画像数据进行用户分析，多渠道触达运营用户，分析ROI，提升用户活跃度或营收。...05 画像应用的落地 用户画像最终的价值还是要落地运行，为业务带来实际价值。这里需要开发标签的数据工程师和需求方相互协作，将标签应用到业务中。
END. 来源：sas中文论坛
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。...在项目开展前，当然要先了解用户画像主要是干什么的，下面是我总结的两篇文章，大家可以先对大数据和用户画像有个基本的认识。...用户画像--《美团机器学习实践》笔记 如果刚接触用户画像，可以先通过以上两篇文章对用户画像挖掘和应用有初步了解。如果你读完以后是一脸懵的话，我知道你很急，但是你先别急。...使用pyspark实现RFM模型及应用（超详细） 利用用户的消费流水，对用户的消费水平打标签~实现简单的用户付费画像。..."的兴趣度是"0.5"~短期（天）兴趣画像就出来啦~ 以上内容阐述了如何通过最直观简洁的方式来构建用户画像，让大家对用户画像的概念有更深入的理解。
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、...五、 用户画像主要应用场景 a)用户属性 b)用户标签画像 c)用户偏好画像 d)用户流失 e)用户行为 f)产品设计 g) 个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好 六、 用户画像使用的技术方法...c、MongoDB内存数据的应用主要在于对于单个用户的实时的查询，也是通过对spark数据梳理后的标签宽表进行数据格式转换(json格式）导入mongodb,前台应用可通过连接mongodb进行数据转换...（3） 面向应用 从刚才的数据整理、数据平台的计算，都已经将服务于上层应用的标签大宽表生成。（用户所对应的各类标签信息）。...挑战 我们期间遇到了两方面的挑战： 亿级画像系统实践和应用 记录和存储亿级用户的画像，支持和扩展不断增加的维度和偏好，毫秒级的更新，支撑个公司性化推荐、广告投放和精细化营销等产品。
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 MySQL 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 HBase 的使用！...画像系统中每天在Hive里跑出的结果集数据可同步到 HBase数据库 ，用于线上实时应用的场景。...应用场景 渠道运营人员为促进未注册的新安装用户注册、下单，计划通过App首页弹窗（如下图所示）发放红包或优惠券的方式进行引导。在该场景中可通过画像系统实现对应功能。...满足条件的新用户来访App时，由在线接口读取HBase数据库，在查询到该用户时为其推送该弹窗。 下面通过某工程案例来讲解HBase在该触达用户场景中的应用方式。 3....HBase在离线数仓环境的服务架构如图所示： 小结 本篇文章主要介绍了在用户画像的业务场景下，HBase存储相关数据的真实应用场景！
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 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 Elasticsearch 的使用！...原著作者：赵宏田 来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 ---- Elasticsearch存储 Elasticsearch简介 Elasticsearch 是一个开源的分布式全文检索引擎，...在实际应用中，经常有根据特定的几个字段进行组合后检索的应用场景，而 HBase 采用 rowkey 作为一级索引，不支持多条件查询，如果要对库里的非 rowkey 进行数据检索和查询，往往需要通过 MapReduce...下面通过使用 Elasticsearch 解决用户人群计算和分析应用场景的案例来了解这一过程。...工程化案例 下面通过一个工程案例来讲解实现画像产品中“用户人群”和“人群分析”功能对用户群计算秒级响应的一种解决方案。
前言 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！...原著作者：赵宏田 来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 ---- MySQL作为关系型数据库，在用户画像中可用于元数据管理、监控预警数据、结果集存储等应用中。...从整个画像调度流的关键节点来看，需要监控的环节主要包括对每天标签的产出量、服务层数据同步情况的监控等主要场景。下图展示的是用户画像调度流主要模块。...电商、保险、金融等公司的客服部门的日常工作内容之一是对目标用户群（如已流失用户、高价值用户等）进行主动外呼，以此召回用户来平台进行购买或复购。这里可以借助用户画像系统实现该功能。...使用的小伙伴可以去看我的这篇文章《硬核 | Sqoop入门指南》 同步后 MySQL中的数据如图所示 小结 本篇文章主要介绍了在用户画像的业务场景下，MySQL存储相关数据的真实应用场景
0x00 前言 随便聊一下用户画像的存储。...现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个： 如何解决频繁新增和删除标签的场景 如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题 0x01 数据模型设计 从个人角度来讲...有的，其实也就是前言里面提到的： 由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。...大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的缺失，这在用户画像中很常见。 嗯，上述的问题，主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。...，竖表其实就是将标签都拆开，一个用户有多少标签，那么在这里面就会有几条数据。
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。...在画像系统中主要使用Hive作为数据仓库，开发相应的维度表和事实表来存储标签、人群、应用到服务层的相关数据。...后面几期文章会分别为大家介绍MySQL、HBase、Elasticsearch在用户画像中存储相关数据的应用场景及对应的解决方案，敬请期待！
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