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互联网产品如何建立用户画像

这两天想梳理出来所学所思:用户画像到底是什么?该如何创建用户画像?用户画像到底有什么作用? 用户画像介绍 用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息/数据而抽象出的一个标签化的用户模型。...用户画像可以用于辅助产品设计,评价需求是否有价值,避免产品偏离核心用户的需求。因为,产品经理为具体的人物做产品设计要远远优于为脑中虚构的东西做设计。...2.2标签体系 不同的标签是对用户不同侧面的量化描述,而一系列的标签集合则构成了标签体系——用户画像。用户画像精准到人。用户画像用标签集合来表示。...标签体系的构建策略可以按扁平结构或层级结构来分比如下图两者都有体现: 标签体系 标签体系也叫群体画像,群体画像与个体画像两者都是对人的描述,但群体画像归纳的是人群所呈现出的共性,而非多样性特征。...结语 互联网进入下半场,用户运营时代取代了之前的流量时代,用于精准营销的前提:就是做好产品的用户画像,通过用户画像来辅佐产品设计及用户运营,通过定性、定量及大数据的技术方案建立好用户标签及分群的标签化体系

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互联网人群画像和你所不知道的真相

导读 作为新时代互联网营销的关键部分,人群画像引起了诸多兴趣,近年颇为风靡。几乎所有的互联网广告供应商都不约而同的强调,他们有足够精确的人群画像数据,确保能够找到广告主真正的受众。但是事情果真如此吗?...而对互联网世界中不同人群进行类型识别和描绘的工作,也有了更简洁的说法——人群画像,或是用户画像。 人群画像突然成为互联网营销不可或缺的金字招牌。这个金字招牌的究竟是什么?...如果一个人在互联网世界中没有一个唯一身份标识,那么对这个人的画像就无从谈起,因为谁知道谁是谁?所以,人群画像的最基本前提是对人的唯一身份的标记。...当然,这种跨设备的唯一身份识别的范围那就是极小极小了,因此不具备人群画像所需要具备的普遍性。 但问题在于,如果你希望得到某个人(或者是某群人)的画像,你不太可能只依靠某一个互联网服务提供商就能完成。...但是,上面的部门虽然都有PII数据,但并不是说他们都能成为个人画像的数据。原因很简单,个人画像互联网用户的画像,是数字化的。

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用户画像

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。

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弈聪软件尹宏刚:大数据应用以业务流程优化和数据挖掘为核心方可加速落地

企业口碑监测分析、竞争情报分析、精准营销、人物画像、企业画像、行业市场研究、客户满意度分析、风险评估、产品及业务流程优化等等多个应用场景也是以大数据挖掘为核心的。...画像技术就是对这些数据进行挖掘,企业专注于如何利用其为精准营销服务,政府机构则专注于如何利用其为公共治理进行服务,改善公共服务,指导决策。这里说的画像技术包括人物画像和企业画像。...人物画像就是通过公开的数据,对人物上网行为分析,对其不同的属性进行标记,从而能够区别其喜好等特点,这些属性包括:人口属性、社交关系、兴趣偏好、消费行为、情感的倾向性,甚至是个人信用度等方面。...人物画像技术可以让客户精确地了解其客户群的分类特点,从而能够选择精准的营销策略。...企业画像就是通过互联网的公开数据针对企业进行描绘,例如工商注册信息、知识产权信息、司法裁判信息、行政机构审核信息、企业及其品牌的互联网声量信息和美誉度信息等。

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用户画像小结

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。...~ 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。

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用户画像总结

方式:又分为非形式化手段,如使用文字、语言、图像、视频等方式描述人;形式化手段,即使用数据的方式来刻画人物画像。 组织:指的是结构化、非结构化的组织形式。...标准:指的是使用常识、共识、知识体系的渐进过程来刻画人物,认识了解用户。 验证:依据侧重说明了用户画像应该来源事实、经得起推理和检验。...二、 用户画像的作用 在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作,其作用总体包括: (1)精准营销:根据历史用户特征,分析产品的潜在用户和用户的潜在需求,针对特定群体,利用短信、...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...而正中间则是永恒不变的“人物基础属性”。 如果说其他的分类因企业特征而定,那么只有人物特征属性(至于名字叫什么不重要,关键是内涵)是各家企业不能缺失的板块。

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用户画像基础

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。...图1-1 某用户标签化 大数据已经兴起多年,其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样,成为不可或缺的重要组成部分。...图1-6 用户画像建设项目流程 第一阶段:目标解读 在建立用户画像前,首先需要明确用户画像服务于企业的对象,再根据业务方需求,明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。...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。...初步介绍了画像系统的轮廓概貌,帮助读者对于如何设计画像系统、开发周期、画像的应用方式等有宏观的初步的了解。

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如何构建用户画像

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?...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: image.png 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。...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。...其实在画像背后,是丰富的资料库和调研信息。用户画像强调简单易用,但当实际工作中需要例证和具体数据时,我们依旧可以调用其他信息。 4. ...验证效果 image.png 我们开篇强调过,用户画像是为业务服务的。因此提炼画像不是工作的结束,促进画像运用和验证效果也是重要步骤。

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如何构建用户画像

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。...用户归类 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。...以上信息归纳总结,就是最终的用户画像: 成就型人格者: 外向型探索家: 剧中人: 客观型行业人员: 画像完成后,可能有朋友要问,做了那么多前期工作,最后就剩下简洁的画像了?...因此提炼画像不是工作的结束,促进画像运用和验证效果也是重要步骤。

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如何构建用户画像

从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”。...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?...当行为集中到互联网,乃至电商,用户行为就会聚焦很多,如上图所示:浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...本篇文章以互联网电商用户,为主要分析对象,暂不考虑线下用户行为数据(分析方法雷同,只是数据获取途径,用户识别方式有些差异)。 在互联网上,用户行为,可以看作用户动态信息的唯一数据来源。...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,什么地点,做了什么事。

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电信流失用户画像

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。...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。...6 是否开通互联网业务 是否开通互联网业务指标不同值对应的客户流失率如下: 开通数字用户线路、光纤和没有开通互联网业务的客户数分别为2421、3096和1526,开通光纤的客户数最多,没有开通互联网业务的客户数最少...客户流失率最高的是开通光纤业务的客户,值为0.419,其次是开通数字用户线路的客户,值为0.19,最低的是没有开通互联网业务的客户,值为0.074。...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。后续文章会对电信客户流失进行预测,敬请期待。

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相似人群画像算法

string 与uid喜好相似的人群,格式为用户编号:相同阅读量,相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在...MongoDB中 Image [2].png 字段 含义 _id 用户id profile(离线)positive(实时) 用户正画像(喜欢),每个维度以分号间隔,每个子维度以逗号间隔,值格式为key_id...:weight,维度含义依次为一级分类、二级分类、关键字、topic、阅读来源 negative 负画像(不喜欢),其他字段的含义与正画像一样 update_time 更新时间 cityCode或city...城市编码 3、相似人群画像也存在MongoDB中 QQ截图20180719095235.png 二、整体思路 由于TESLA集群无法直接操作MongoDB,需要将TDW里面的用户画像数据,通过洛子系统导出至...HDFS,再与MongoDB中原有群画像进行合并。

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