2、企业信用，包括大型企业信用和中小微企业信用。...近年来，中诚信征信在企业信用、个人信用和资产信用三个方面均开展了业务，并通过大数据、人工智能等技术的应用保证各项业务正常运行。...早些年，电子科技尚未普及，数据量相对匮乏，想要对用户进行有效的信用画像可谓是难上加难。...如今，互联网和移动互联网的发展带动了数据量的增长，IDC预测，2022年全球数据量将超过40ZB（ZB的概念就是万亿的GB）；大数据、云技术、人工智能等新兴技术的应用，使得行之有效的用户画像可以在较短时间完成...对于中小微企业，征信机构会将个人信用、企业信用进行整合，只有把二者统一起来，才能更好地刻画出小微企业的信用情况。闫文涛说：“之前，个人征信和企业征信泾渭分明，但在未来，二者将走向融合。”
例如“用户的年龄结构”为“20-25岁”、“单次购买平均金额”为“300元”，“购买的总金额”为“20万元”……，当我们获得以上信息是否就可以将该用户划分为高价值客户呢？...业务标签是在基础标签之上依据相关业务的业务经验并结合统计方法生成的标签，比如：用户忠诚度、用户购买力等标签就是根据用户的登录次数、在线时间、单位时间活跃次数、购买次数、单次购买金额、总购买金额等指标计算出来的...例如试用了某产品A后预测可能还想买产品B并推送购买链接给该用户。 ?...不同的企业做用户画像有不同的战略目的，广告公司做用户画像是为精准广告服务，电商做用户画像是为用户购买更多商品，内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现。...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、旋转设备画像、社会画像和经济画像等。
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、...在互联网领域，用户画像数据可以包括以下内容： （1）人口属性：包括性别、年龄等人的基本信息 （2）兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等 （3）消费特征：与消费相关的特征 （4）位置特征...比如，结合用户实际投诉次数、用户购买品类、用户支付的金额等，进行用户投诉倾向类型的识别，方便客服进行分类处理。...2、推导属性：由其他属性推导而来的属性，比如星座，我们可以通过用户的生日推导，比如用户的品类偏好，则可以通过日常购买来推导。...比如说你怎么判断一个人是不是对女装感兴趣，假设我们有一个类目就是女装，那很好办，如果你购买都是女装，那会认为你这个人对女装比较感兴趣。
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、旋转设备画像、社会画像和经济画像等。...在互联网领域，用户画像数据可以包括以下内容： （1）人口属性：包括性别、年龄等人的基本信息 （2）兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等 （3）消费特征：与消费相关的特征 （4）位置特征...比如，结合用户实际投诉次数、用户购买品类、用户支付的金额等，进行用户投诉倾向类型的识别，方便客服进行分类处理。...2、推导属性：由其他属性推导而来的属性，比如星座，我们可以通过用户的生日推导，比如用户的品类偏好，则可以通过日常购买来推导。...比如说你怎么判断一个人是不是对女装感兴趣，假设我们有一个类目就是女装，那很好办，如果你购买都是女装，那会认为你这个人对女装比较感兴趣。
理想中的 Web3 或者新一代信誉体系应当是拥有全面的信用数据、强大的技术支撑以及合理的监管流程： 第一，打造全面立体的信用画像。...未来信誉体系应该包含链下及链上数据，从各个维度来记录个人及企业信用行为。比如在传统金融数据的基础上，链上相关交互数据也应当被包括在信用报告中。...数据完整性和难以篡改性也能够保证个人及企业信用行为得到更好的规范，做到自觉抵制不良行为。 第二，拥有强大且隐私保护的数据存储和技术。...个人用户可以选择将自己的信用分或评级在社媒和 dApp 里露出，在 Web3 社交中展现良好画像，并利用信用报告获得潜在福利。
第二个场景是法官画像，针对每一个法官的数据是散落到各个系统当中的，我们将法官的相关数据进行采集、梳理、构建整个指标体系，最后完成法官画像的几个应用场景。...第三个场景主要针对当事人进行一个简单的画像，画像主题又分为两个场景。第一个是自然人信用，第二个是企业信用。...企业信用看板，会把当事人所在企业和与企业相关的周边纬度的关联关系进行展示。最后形成当事人画像。 最后一个场景是做文本分析，起诉书都是电子的，就是由纸质转换成电子。
12.12 大促抢先优惠 定价¥129 | 新用户¥59 | 老用户¥90 ↓↓↓即刻购买↓↓↓ 王宝令是谁？ 王宝令，资深架构师，目前在京东从事电商架构设计工作。...专栏一共 45 讲，基本是一篇一块钱，不能更划算，目录如下： 再强调一下 课程原价 ¥129 12.12 抢先限时秒杀 ，老用户到手 ￥90 如果你是新用户，只需要 ￥59 优惠就这几天，抓住机会，立即扫码抢...现有 12.12 限时抢先特惠，老用户 7 折，新用户 5 折，扫码或点击阅读原文抢
一个实际的案例是小微企业信用风险管理，多元数据来源组合获得更准确的用户画像，可以提高 AUC12%。
Windows服务器 云服务器如何重置系统 正文 今天的这篇教程是基于windows服务器进行的 由于帮助的是一位非计算机专业的学生，所以觉得windows会更适用 先来看一下成功后的截图 前提条件 购买服务器...在搭建个人博客之前默认大家已经购买并成功登录了服务器（搭建个人博客的所有操作中，除对云服务器控制台的相关设置是在我们本地电脑上操作外，其余均在服务器上进行）， 关于如何远程连接自己购买的服务器，大家可观看小编往期发布的教程进行对应操作...git两个软件 一、首先下载并安装软件Node.js 历史版本网址如下：https://nodejs.org/zh-cn/download/releases/ 复制到浏览器打开即可 这里小编推荐大家安装12.12...hexo的支持都不太好 截至写这篇文档前，最新的版本为16.13.0 下图所示，由于页面太多，我们先点击第4页，以浏览后面的页面，找到12.12左右的版本 如下图所示，点击至第7页，理由同上 如下图所示...，在点击到第10页时，我们可以看到有12.12左右的版本 此时我们选择12.12.7版本下载，如图所示点击下载 跳转至如下页面后点击图上所指的链接进行下载 下载中，等待安装包下载完成后打开安装 点击
腾讯企点与有色网的共同目标： 创造更多机会与价值 当前金属行业传统交易有着诸多痛点，如：维护多群及海量信息筛选造成沟通和订单匹配成本高、获取信息和传播渠道有限造成销售市场受限、销售库存不同步、挖掘新客户成本高、企业信用了解渠道有限...而有色网则可以根据其积累的60万+注册金属行业用户建立起用户画像，可将企业需求精准推广和匹配并获取精准客户。一键解决获取客户及营销渠道有限且获取成本逐年提高的棘手难题。
RFM模型：根据用户最近一次购买时间Recency，最近一段时间的购买频度Frequency，最近一段时间的购买金额Monetary，加权得到的一个代表用户成交意愿的一个分值。...三、从0开始进行推荐策略实现 【用户画像】 根据用户填写的资料、用户历史行为（购买、收藏、喜欢、分享、评论、浏览等行为）、微信背后的用户画像，得到用户的特性画像： 年龄段 -> 推荐母婴、3C用品？...评论、浏览-> 获取品类偏好 第三方数据 -> 完善用户画像 【宝贝画像】 58转转的宝贝都是非结构化的数据，比较难做统一的宝贝画像，只能细分品类的做宝贝画像，例如手机画像等。...（1）给用户和宝贝画像完毕之后，要将每一个用户和每一个宝贝打上标签TAG （2）统计用户uid所有购买、收藏、喜欢、分享、评论、浏览的所有宝贝ID集合set （3）统计这些宝贝ID所有对应的...【分类预测推荐】 一个用户对一个宝贝是否进行购买，可以抽象成一个0和1的分类问题，也可以抽象成一个购买概率的数学问题，可以构造分类模型来计算用户对每个宝贝的购买概率，将概率最高的作为推荐的宝贝。
本篇分为用户画像的概念、如何搭建用户画像以及用户画像的步骤三部分。 ?...2、对外服务，提升盈利：根据产品特点，找到目标用户，根据用户的画像进行个性化运营，促成购买，实现精准运营和营销。 找出相关数据进行建模 对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据。...3、渠道：渠道分为信息渠道和购买渠道。用户在信息渠道上获得资讯，在购买渠道上进行商品采购。不同类型的用户对渠道有不同的偏好，精准的选择对应的渠道才能提高效率和收益。...消费特征：收入状况,购买力水平，已购商品，购买渠道偏好，最后购买时间，购买频次。...购买渠道：电商平台，微店，官网，实体店，卖场。 应用流程 针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等)，设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。
、年龄、婚姻状况、职业等人口统计学信息，建立用户画像。...他每次浏览刷新，你都可以实时分析他的即时消费偏好，推测出他的购买意向是否强烈，处于购买中的哪个阶段，对什么样的产品有兴趣，并结合历史购买信息，将匹配度最高的产品或服务推送到面前，进而做精准营销，以及做一对一的服务...二、用户画像的重要原则 1、标签化 这里的标签化，是指企业根据用户浏览、消费等行为，推断出这个用户的个人属性、社交属性、消费能力、购买需求、使用场景等信息。...就是如果两组画像中的标签几乎一致，只有个别并且对用户需求影响不大的标签因素是可以被弱化。 另一方面，用户画像也要尽量保证其完整性和独立性。...三、用户画像的参考信息 1、人口属性—用户是谁（性别、年龄、职业等个人基本信息） 2、消费需求——消费习惯和消费偏好 3、购买能力——收入及购买力、购买频次和渠道 4、兴趣爱好——品牌偏好、个人兴趣 5
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...在电商领域中，将画像数据应用到推荐算法中可以精准挖掘用户的购买需求，做到千人千面；在销售领域，通过对用户做详尽的洞察分析，如性别分布、常住地域分布、购买力分布等，可以做更有倾向性的产品规划和市场布局；客户使用广告投放平台时可以利用画像数据精准地定位目标人群...比如用户的购买意向很难通过数据统计给出结果，需要借助算法能力预测用户对指定商品的购买意愿大小。...算法工程师需要首先找到一批有购买行为的用户作为样本，分析用户的购买历史并提取购买行为的特征供机器学习算法进行学习训练，训练出针对该商品的用户购买意愿预测模型；然后使用该模型可以预测其他用户的购买意愿值；...最后根据购买意愿数值大小可以将用户划分成高中低三个等级，并最终作为用户标签录入画像平台。
举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次...，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...用户画像的作用 罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲上举了这样一个例子：当一个坏商家掌握了你的购买数据，他就可以根据你平常购买商品的偏好来决定是给你发正品还是假货以提高利润。...用户汽车模型 根据用户对“汽车”话题的关注或购买相关产品的情况来判断用户是否有车、是否准备买车 用户忠诚度模型 通过判断+聚类算法判断用户的忠诚度 身高体型模型 根据用户购买服装鞋帽等用品判断 文艺青年模型...用户画像基本成型 该阶段可以说是二阶段的一个深入，要把用户的基本属性(年龄、性别、地域)、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致地标签化。 为什么说是基本成型？
用户群体画像应如何使用?群体画像除了帮助我们查看产品用户的特点，更重要的作用是发现产品问题的背后的原因。...比如，如果当前的问题是用户的重复购买率低，那么还进一步分析：用户在第一次购买多久之后的购买率会有显著的降低?...哪些人群的重复购买率明显的低于或高于全部人群的平均值总结起来就是：要尽可能精准的定位问题的点(时间、人群、渠道……)。...第三步：对问题指标的相关人群进行画像分析，探究问题背后的可能原因 找到较为精确的问题点及相关指标后，可以围绕这些指标做背后人群的画像分析，看能不能找到潜在的原因。...比如，分析重复购买率明显高于均值的用户的群体画像，将其人群属性、行为特点与其他用户做对比，找到不同点，分析这些不同点与重复购买率之间的关系(需要的话，可以直接或间接联系少量的用户以做验证)。
挂载视频到小黄车上，让用户可以直接购买。 在视频号上进行宣传，吸引用户点击购买链接。 如果需要冷启动，可以通过其他方式增加粉丝，加速开橱窗的时间。...与观众互动，解答问题，提供购买建议和售后服务。...信息差套利：企业信用修复服务的商机 盈利点：利用企业信用修复服务的商机，可以提供企业信用修复服务，通过信息差套利来盈利。...操作步骤： 通过公众号或者专属群获取企业信用修复的资源和资质 确定企业信用修复的具体操作流程和方法 利用信息差，将企业信用修复服务以服务的形式推广出去 通过社交媒体或者其他渠道宣传企业信用修复服务，吸引潜在客户...提供企业信用修复服务，赚取服务费用 所需软件： 公众号：用于获取资源和资质信息 社交媒体平台：用于宣传企业信用修复服务 企业信用修复软件：可能需要开发，用于具体操作和修复企业信用。
举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次...，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...用户画像的作用 罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲上举了这样一个例子：当一个坏商家掌握了你的购买数据，他就可以根据你平常购买商品的偏好来决定是给你发正品还是假货以提高利润。...用户汽车模型 根据用户对“汽车”话题的关注或购买相关产品的情况来判断用户是否有车、是否准备买车 用户忠诚度模型 通过判断＋聚类算法判断用户的忠诚度 身高体型模型 根据用户购买服装鞋帽等用品判断 文艺青年模型...用户画像基本成型 该阶段可以说是二阶段的一个深入，要把用户的基本属性（年龄、性别、地域）、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致地标签化。 为什么说是基本成型？
大家经常听到一个词，叫做“画像”，结合具体对象就是：“用户画像”、“商品画像”、“产品画像”、“资产画像”……特别是大数据时代下，在实际企业中，利用大数据进行“画像”建设是企业经营的基础，建设企业竞争优势重要的工具之一...也许尝试问下面几个问题可以进行评估： 1、是否建设了“画像”? 2、“ 画像”体系构建程度，针对什么对象进行了画像。 3、如何应用已经构建好的”画像”，已经构建画像的各种标签与指标。 ...4、…… 标签是画像建设的基础 画像的建设过程分成下面几部分： ? 在画像建设中，标签的构建是关键。本文重点来讲数据标签的建设。...对于价格带的偏好，构建步骤如下： 取用户历史购买消费记录，统计用户历史购买商品的价格，然后对价格进行区间划分。看用户购买的价格带主要集中在哪个区间中，如何进行价格区间划分? ...例如,某用户购买的商品价格主要集中在30到40这个区间内，根据历史显示可以说，用户可能偏好于购买这个价格带的商品。
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