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
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
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。...“对比维度”列表中的可选标签也是用户属性、用户行为栏目中已经构建的标签。 ?...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。
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。
01 画像简介 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...数据指标体系：根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等维度的指标体系。...，明确分析维度。...这里可以通过对标签类型和行为类型两个字段配置维度表的方式，对数据进行管理。...表1-11 用户日活跃宽表设计 07 定性类画像 本书重点讲解如何运用大数据定量刻画用户画像，然而对于用户的刻画除了定量维度外，定性刻画也是常见手段。
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。...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。...我们再用简单规则，将两个维度的分数融合：\alpah * A + \beat * B ftime uin tag score 20230717 1 王者荣耀 0.35 现在就得到了用户"1"在"王者荣耀..."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。
另外关于用户画像数据维度的问题，并不是说数据维度越丰富越好，总之，画像维度的设计同样需要紧跟业务实际情况进行开展。...，这些数据是全方位了解用户的基础，这里以Qunar的画像为例，其画像数据主要维度如下所示，包括用户RFM信息、航线信息等。...Qunar的画像数据仓库构建都是基于Qunar基础数据仓库构建，然后按照维度进行划分。...由于基于一个目标的画像，其标签是在动态扩展的，所以其标签体系也没有统一的模板，在大分类上，与自身的业务特征有很大的关联，在整体思路上可以从横纵两个维度展开思考：横向是产品内数据和产品外数据，纵向是线上数据和线下数据...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。
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。
image.png 在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了：在实际工作中，构建用户画像的方法有哪些？如何构建用户画像呢？...问卷的回收分析： 收集整理问卷数据，根据问卷内容及以下维度选择50名左右核心用户。...用户归类 image.png 回顾用户画像的定义：用户画像是目标用户的代表性画像，其中包含了用户属性、场景、痛点和需求等。 实际构建过程中，我们往往无法用一个画像代表所有目标用户。...image.png 至此，我们将核心用户分为四类，每个类别对应具体用户及其属性、目标、行为和观点。 总结评估： image.png 第一个维度很好理解：在归类过程中，是否有用户不属于以上类别。...第二个维度：由于主要区分用户的动机和目的，因此可以使用八角行为分析框架验证差异性。
在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了：在实际工作中，构建用户画像的方法有哪些？如何构建用户画像呢？...下面我将结合通过案例，带你了解构建用户画像的4个步骤： 用户画像是为业务服务的，因此我们构建画像之前一定要清晰项目背景和业务需求。...问卷的回收分析： 收集整理问卷数据，根据问卷内容及以下维度选择50名左右核心用户。 （3）电话访谈确定20名现场内测用户： 以上通过后台数据及问卷调查，我们确定了100名左右待选用户。...至此，我们将核心用户分为四类，每个类别对应具体用户及其属性、目标、行为和观点。 总结评估： 第一个维度很好理解：在归类过程中，是否有用户不属于以上类别。...第二个维度：由于主要区分用户的动机和目的，因此可以使用八角行为分析框架验证差异性。
伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？...3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。...百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%，订单转化率提升34%。
本文和你一起探索电信流失客户的画像，后续文章会对电信用户进行流失预测。 一、数据读取与分析 首先介绍一下数据集，它总共包含了7043个用户的信息。...每行存储一个用户的样本，每条样本包含21条属性，由用户基本信息、开通业务信息、签署合约信息、目标变量组成，具体如下： 变量名 描述 数据类型 所属特征群或标签 customerID 客户ID 字符串 基本信息...二、流失客户画像分析-明细 1 是否为老年人 是否为老年人指标不同值对应的客户流失率如下： 老年人和非老年人的客户数分别为1142和5901，在客户数上老年人的占比要远小于非老年人。...老年人的流失率为0.417，远高于非老年人的流失率0.236。 说明如果想增加用户留存，可以考虑给老年人一些优惠活动或采取一些激励措施来减少老用户的流失。...从bad_rate一列可以看出，总费用越低，客户流失率越高，可能和客户是新用户相关。 三、流失客户画像分析-总结 总结的流失客户画像如下： 至此，电信流失客户画像已讲解完毕。
0x00 前言 视频号分享中【什么是用户画像】的文案，文字版分享给大家～内容虽然短，但是能锻炼在1分钟讲一个概念的能力，如果以后有朋友问你用户画像是什么，你可以用下面1分钟左右的文稿告诉他。...今天要和大家分享的话题是：用户画像。 0x01 画像 那么，什么是用户画像呢？我来举个例子说明： 假设你有一位朋友：他是一名35岁左右的男性，周六日喜欢宅在家里，而且每天点外卖。...那么他可能被打上的标签是：中年，不爱运动，宅男 然后，他还喜欢在深夜的时候偷偷刷一些小电影，并且每个月都花很多钱上网购物，并且从来不关注什么促销活动。...那把上面这些标签和在一起，就形成了你朋友的用户画像，看一下，熟悉吗？ 0x02 应用 那么有了这些画像之后，有什么用呢？...这里用途可就大了，比如说，根据你的不爱运动这个标签，是不是可以猜测，你大概率是个胖子？那是不是就可以给你推这个减肥药的广告和商品？ 比如，根据你这个小电影爱好者的标签，是不是可以给你推植发的广告？
不管是从事哪种新媒体，新媒体的核心都是内容，优质的内容才能吸引来用户并留下用户，而用户则是所有运营人员的最终目的，如何服务好用户，如何让用户持续留存下来并保持活性，是每个运营人员的难题，那么如何服务用户呢...想要服务用户首先要了解用户，今天96新媒体就来为大家介绍一下如何通过用户画像来了解用户。...一、基础数据 用户的基础数据包括用户的一些基本的信息，例如年龄、性别、收入、教育情况等等，这些是最底层的数据，通过这些数据可以对用户有一个基本的了解，然后再深入去探索用户关注我的原因是什么，用户所需求的点是什么...，这些人的共性是什么，如果大多数用户在关注了我的同时还关注了许多娱乐类的栏目，那么这里的共性就是娱乐，那么做好娱乐方面的内容就是用户所需要的，如果大多数用户关注的是干货技能类的栏目，那么用户可能更希望看到更多的干货介绍...另外，如果用户所关注的很多都是跨领域的其他人，那么这样来说可以主动与其他主播进行联动，给用户惊喜，毕竟每天用户所能看到的信息就这么多，看了你的就没法看我的，看了我的就没法看他的，那么当两个用户都喜欢的主播进行联动的时候
互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度（userid）建立一套用户标签体系外，还会基于用户使用设备维度（cookieid）建立相应的标签体系。...建立的用户标签按标签类型可以分为统计类、规则类和机器学习挖掘类，相关内容在《手把手教你做用户画像：3种标签类型、8大系统模块》中有详细介绍。...但对用户标签体系的归类并不局限于此，通过应用场景对标签进行归类也是常见的标签划分方式。图2-4展示了具体的画像标签应用场景划分。 ?...▲图2-4 画像标签应用场景划分 从业务场景的角度出发，可以将用户标签体系归为用户属性、用户行为、营销场景、地域细分、偏好细分、用户分层等维度。每个维度可细分出二级标签、三级标签等。...本文摘编自《用户画像：方法论与工程化解决方案》，经出版方授权发布。 延伸阅读《用户画像：方法论与工程化解决方案》
在互联网在线广告反作弊、互联网交易支付反欺诈、互联网金融信贷风险控制及互联网征信位置核验领域中，IP画像对IP风险的控制作用十分巨大。...IP画像要通过判定IP状态，采取打分机制，量化风险值，精准识别恶意动态IP，解决由此带来的爬虫、撞库、薅羊毛等风险行为。其中IP应用场景是IP画像的一个重要维度。...，将其进一步划分为数据中心、交换中心、学校单位、卫星通信和运营商； 然后，对运营商的IP，根据物理特征和网络特征，利用机器学习算法，详细划分为企业专线、组织机构、住宅用户、移动网络、WLAN热点、基础设施...其技术原理如下图：图片在互联网在线广告反作弊领域中，通过分析互联网用户IP地址的应用场景，过滤掉机器、爬虫流量，降低互联网在线广告反作弊，减少广告主和DSP公司投入成本，提升在线广告有效投放进而提升ROI...在互联网金融信贷风险控制中，在贷前、贷中阶段，通过IP场景对用户的登录、交易所使用的IP地址进行应用场景分析，识别有风险的用户，对信贷业务进行风险控制。
在数据的基建和应用层面，除了重视数据分析外，也越来越重视数据资产在更多业务场景中的应用，标签画像的建设和应用就是其中一类很常见的需求和期望。...从对业务的价值来说，标签和画像是类似中间层的系统模块，具体来说，数据资产本质上是一些采集、采购所获得的数据源，但企业希望在数据源的基础上，实现资产变现，而且不断扩大资产价值。...在这个过程当中，企业需要把数据转化成一类真正对业务有价值输出的产物，然后在这些产物之上实现上层业务的应用，如类似 CRM 产品对客户做一些营销、个性化推荐等应用，真正将数据变为实现业务价值的利器。...很多企业都意识到，这个中间层就是标签画像。...下面主要介绍了企业做标签画像的目的，重点阐述标签和画像的应用场景及应用流程，构建标签和画像体系的实操方法论，最后给出了行业案例。
1.什么是用户画像 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？...用户画像，即：用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑，有些公司称之为”用户画像“，有一些公司称之为”用户特征“，其实是一个意思。...(当然也有可能帮别人购买)进行标签化；金融场景，对于当前进行交易的账号进行标签属性化因此我们概念中描述的用户画像，其实是用标签的方式对于一个用户、一个账号、一部手机进行描述2.用户画像有哪些标签既然上面讲到了对于用户进行标签化...算法模型类(居住地址、工作地址)3.用户画像有什么作用 用户画像的应用主要集中在以下5个方面(1)个性化推荐在使用一些社区产品、电商产品、短视频app、音乐app的时候，经常会遇到推荐的场景，根据不同的人推荐不同的内容或者商品...这其实是用户画像其中的一个应用，根据用户查询用户的标签数据，来进行推荐用户感兴趣的内容(2)营销圈选(短信营销、PUSH营销)相信不少用户收到过类似的营销短信，或者一些app 弹窗，这个也是用户画像常见的应用场景
用户画像 简介 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。...这只是用户画像在电商领域的应用，事实上用户画像已经不知不觉的渗透到了各个领域，在当前最火的抖音，直播等领域，推荐系统在大数据时代到来以后，用户的一切行为都是可以追溯分析的。 步骤 什么是用户画像？...用户画像是根据市场研究和数据，创建的理想中客户虚构的表示。创建用户画像，这将有助于理解现实生活中的目标受众。...用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化，我们要明确要分析用户的各种维度，才能确定如何对用户进行画像。...本文介绍了用户画像的简介与实时用户画像的重要意义，但是用什么技术架构可以支撑这些想法的实现呢？ 下一章，我们将探讨项目整体架构的设计与实现，未完待续~ 参考文献 《用户画像：方法论与工程化解决方案》
伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？...3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。...百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。
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