事实上，用户画像涉及数据的纬度需要业务场景结合，既要简单干练又要和业务强相关，既要筛选便捷又要方便进一步操作。用户画像需要坚持三个原则，分别是人口属性和信用信息为主，强相关信息为主，定性数据为主。...用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。...这些用户画像信息归类基本覆盖了业务需求和产品开发所需要的信息，需要对这些信息进行进行整理和处理。根据业务场景，将定量的数据转化为定性的数据，并将强相关数据进行整理。...数据仓库成为用户画像数据的主要处理工具，依据业务场景和画像需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加工等，生成用户画像需要的原始数据。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。
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？
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目标顾客以及套门最强烈的痛点? 今天来介绍下这一阶段的最佳实践之一：用户画像。...作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表产品的主要受众和目标群体。...一个产品大概需要4-8种类型的用户画像。...这样的后果往往是：我们精心设计的服务，用户并不买账，甚至觉得很糟糕。 而另一个单词，叫：Profile，是利用已经获得的数据，用来勾勒用户需求，用户偏好的数据分析方法。...这两个词，都可以翻译成【用户画像】，但是第一种，用于产品调研与交互设计，第二种，用于运营与数据分析。
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？...然后，当我们对用户画像所需要的基础数据收集完毕后，需要对这些资料进行分析和加工，提炼关键要素，构建可视化模型。对收集到的数据进行行为建模，抽象出用户的标签。...实时用户画像 现在大数据应用比较火爆的领域，比如推荐系统在实践之初受技术所限，可能要一分钟，一小时，甚至更久对用户进行推荐，这远远不能满足需要，我们需要更快的完成对数据的处理，而不是进行离线的批处理。...在实时计算的过程需要对数据实时聚合计算，而复杂的标签也需要实时的进行机器学习，难度巨大，但是最终对于画像的实时性有着重大的意义。 ?...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》
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。...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...(4)算法模型算法模型的训练，比如说：推荐模型、广告模型，需要用到画像数据来优化推荐模型。
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？...所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 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。...如，购买权重计为5，浏览计为1 红酒 1 // 浏览红酒 红酒 5 // 购买红酒 综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间...上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。
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...reduce.addSink(new YearsAnalySink()); env.execute("portrait years"); } } 这么做是为了看看不同的时间段内用户的年代标签会产生什么样的变化...()); 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。...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。...关于作者 赵宏田，资深大数据技术专家，在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验，擅长Hadoop、Spark等大数据技术，以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。
伴随着对人的了解逐步深入，用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像，能够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。 什么是用户画像？...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，打标答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？...所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 数据源分析 构建用户画像的数据来源于所有用户相关的数据。...数据建模方法 一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户、在什么时间、在什么地点、做了什么事。...用户画像的数据模型可以概括为这样一个公式：用户标识+时间+行为类型+接触点（网址+内容），某个用户在某个时间、某个地点做了什么事情，就会被打上一个既定的标签。
本章我们开始正式搭建大数据环境，目标是构建一个稳定的可以运维监控的大数据环境。...使用大数据构建工具与原生安装相结合的方式，共同完成大数据环境的安装。...Ambari搭建底层大数据环境 Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。...详细官网安装文档pdf请在关注“实时流式计算” 后台回复ambari 实时计算环境搭建 由于ambari支持的druid版本较低，目前暂不支持flink，所以除kafka外的实时计算组件，需要手动安装，...至此，我们的大数据环境基本搭建完毕，下一章我们将接入数据，开始进行标签的开发，未完待续~ 参考文献 《用户画像：方法论与工程化解决方案》 更多实时数据分析相关博文与科技资讯，欢迎关注 “实时流式计算”
下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...但是在网购时，又是一个小清新，因此需要考虑到不同空间用户不同的需求场景，刻画对应的画像。...知识工程的大体过程为：知识的获取-->验证-->表示-->推论-->解释和理由 在用户画像中，就是配合用户和物品的属性，建立对应关系，这部分的对应关系需要知识专家进行鉴别推理和构建。...2 在画像的查询中，大量的查询都是重复的，因此可以着重考虑缓存机制。 用户画像更新 在画像的更新方面，需要考虑的问题是： 1 如何实时获取变化的画像？ 2 如何设置合适的更新触发条件？...以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。 参考 1 什么是定性画像、什么是定量画像？
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。
很多公司在大数据基础建设上投入很多，也做了不少报表，但业务部门觉得大数据和传统报表没什么区别，也没能体会大数据对业务有什么帮助和价值，究其原因，其实是“数据静止在数据仓库，是死的”。...用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。...就后文将要介绍的案例而言，需要从用户属性画像、用户行为画像、用户偏好画像、用户群体偏好画像等角度去进行业务建模。...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。...ETL调度开发：梳理需要调度的各任务之间的依赖关系，开发调度脚本及调度监控告警脚本，上线调度系统。 打通服务层接口：为了让画像数据走出数据仓库，应用到用户身上，需要打通数据仓库和各业务系统的接口。
摘要： 用户画像(User Profile)，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。...微博大数据经过近两年不断地调整、磨合、优化，针对社交媒体特性，研发构建了一整套完整的用户画像体系。...同时，大数据的用户画像体系已应用于微博众多的业务场景中，并随着微博业务的发展不断完善升级，将“大数据”概念落地落实。...为了方便与大家交流探讨，大数据用户团队特别整理了用户画像系列文章，主要从微博的角度出发，重点介绍社交媒体平台中用户的特性，微博业务发展中用户的建模刚需，以及不同纬度建模过程中遇到的问题和解决方案。...相对于用户能力标签，用户兴趣标签涉及到的上层业务更加广泛，依赖的数据也更加复杂多变，在下一篇用户画像系列文章中，我们将会详细介绍用户兴趣标签的挖掘流程。
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