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相似人群画像算法

、二级分类、关键字、topic、阅读来源 negative 负画像(不喜欢),其他字段含义与正画像一样 update_time 更新时间 cityCode或city 城市编码 3、相似人群画像也存在 ): """ :param all_users_profile: :param users_similarity: :return:相似人群画像 :param all_uid:用户编号列表 :type batch_num: int """ rs = {} # 数据库查询所有人群用户画像 :param platform:平台 :param sim_users_profile_array: 从mongodb中查出来相似人群画像 :param sim_users_dic : 相似人群相似度字典表 :return: 相似人群画像字典表 """ cluster_profile_rs = {} for sim_user_obj in sim_users_profile_array

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Doris在用户画像人群业务应用实践

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    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

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    画像分析

    关于用户画像概念,数据相关从业人员应该都知道。用户画像应用场景很广泛,比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告个性化定向推送等。 用户画像分析核心一个是对用户建模打标签,关于这,之前宝器在内部交流群分享了一份个人学习资料,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、常见需要开发用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例

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    搜推广遇上用户画像:Lookalike相似人群拓展算法

    在《当推荐系统遇上用户画像:你画像是怎么来?》一文中,我们介绍了怎么通过TF-IDF方式得到用户画像。而在本文中,我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用?”。 而在数字营销过程中,运营人员或者数据分析同学也是在根据已有的经验,通过用户画像方式,扩展与历史转化人群相似的人群。比如,通过性别、年龄等筛选出化妆品受众人群等。显然,这种方式有些粗糙。 举个广告栗子,对于一个化妆品类广告主,需要对100万人投放自己广告,但是根据经验或者画像只有10万的人群包,那么如何选取这100万,同时满足人群量级和转化(盲目选择可能存在无效用户)两个因素,就需要用到 而Lookalike技术通过大数据分析和复杂模型学习归纳高质量人群的人口特征,然后在更大流量范围内,寻找具有类似人口特征的人,从而实现目标的转化。 另外,做任何业务背景问题,我们都需要关注其背后可解释性:虽然可以通过一系列用户画像、机器学习技术拓展了一批用户,但是拓展途径、人群行为特征等都需要一个直观解释。

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    附PPT下载|Doris在用户画像人群业务应用实践

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    互联网人群画像和你所不知道真相

    与之相关说法,哪些可靠,哪些不靠谱?我希望在本文中把这些问题弄清楚。 人群画像经典构成要素 人群画像从字面理解,是把人群情况用数据方式描绘出来。人群画像和个体画像并不完全相同。 人群画像与个体画像有强关联,人群画像必须基于对个体画像,但却高于个体画像,体现为人群作为一个集群整体特征。 例如,iPod生产商的人群画像显然是针对听音乐感兴趣的人,NB运动鞋厂则想对运动时尚人群画像人群画像与个体画像相似之处在于,两者都是对人描述。 第一个是一切前提,第二个是基础,第三个是对前者组合、抽象、分析和加以利用。 ? 后面我们将逐一详细看看这三个组成部分究竟有何玄机。 超出这两种办法数据,就得自求多福啦。 (作者:宋星,网站分析在中国创始人,WAW中国创始人。)

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    客户画像聚类分析

    客户画像会用聚类分析 实际工作中,最常使用的当属回归类模型,其次便是客户画像。 即便是评分模型也会涉及到客户画像,由于首富客户违约特征与普通百姓不同,故需进行区分,信用分池即为客户画像。 客户画像使用技术为聚类分析,在营销场景中经常会逻辑回归模型与聚类分析一起配合构建模型。 聚类分析是什么? 可见聚类分析是如此不稳定,因此想做好聚类分析,必须要遵循完整数据分析流程,才能够保证建模数据稳定以及结果可靠。 ? 聚类分析流程? 红楼梦到底谁写? 可以使用聚类分析来判断红楼梦作者,通过分析红楼梦语言风格,将红楼梦120回中每一回视作一个观测,将虚词频次视作分析变量,做聚类分析

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    【数据分析】用户画像分析

    为什么需要用户画像 用户画像核心工作是为用户打标签,打标答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:喜欢红酒用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 这也使得用户画像模型具备实际意义,能够较好满足业务需求。如:判断用户偏好。短文本,每个标签通常只表示一种含义,标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作,这为利用机器提取标准化信息提供了便利。 制定标签规则,并能够通过标签快速读出其中信息,机器方便做标答提取、聚合分析。所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁方法用于描述用户信息。 数据源分析 构建用户画像数据来源于所有用户相关数据。对于用户相关数据分类,引入一种重要分类思想:封闭性分类方式。 目标分析 用户画像目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签权重。

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    受众行为分析人群定向

    于是,以物拟人,以物窥人,才是比任何大数据都要更大前提。明白了这一点,也就触摸到了人群定向天花板–不可能百分之百精准。 如何从广泛受众中提炼目标人群呢? 正是依靠受众行为分析。 下面我们以易传媒广告投放算法为例,浅析一下怎样由预先标注关键词标签,一步步建立完整受众行为分析模型,挖掘出具有相似行为特征的人群,提炼人群属性特征,最终进行最合适广告投放人群定向投放 作为人群定向广告正式投放前最后一步,受众聚类和结构化的人群分类将进行匹配映射。这种映射是利用二者标签集合重合度来实现。 易传媒持续大量实践统计结果表明这套受众行为分析方法使得人群定向精准度相比于原始分类标签法提高了30%以上。 并且,易传媒在所有涉及受众行为分析产品中都已推广这一技术方法,包括防作弊监控和人群自然属性分析等。通过搭建这样统一分析平台,能将所有采集到受众信息最大限度地整合利用起来,产生规模效应。

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    用户画像,该怎么分析

    用户画像分析错误姿势 1.限于数据,动不敢动。一提用户画像,很多人脑海里立刻蹦出了性别,年龄,地域,爱好等基础信息字段,然后大呼:我们好像没这个数据,于是放弃分析了。 以上问题,都是太过纠结于用户画像四个字,忽视了分析两个字导致。用户画像作为一个基础数据体系,本身并没有分析功能。单纯罗列用户标签或者拆解用户指标,也起不到分析作用。 像利用好用户画像,还得按分析套路一步步来。 第一步:转化商业问题 用户画像分析,本质上是从用户角度思考问题。 第五步:归纳分析结论 如果以上几步做好了,在最后推分析结论就是水到渠成事,完全不费力气。实际上,用户画像分析最大问题都是出在前五步。 不考虑具体问题场景,单纯问:一般用户画像怎么做。得到也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪回答,自然没有分析思路了

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    数据解读“猫奴”的人群画像:都是哪些人在吸猫?

    经常线上云吸猫朋友们可能会产生真的在吸猫错觉,但其实,“为猫消费”的人群才算真正吸上了猫。 ▲猫吃jiojio都这么可爱 《2018年中国宠物行业白皮书》显示,真正吸猫的人群中,80、90后占比接近80%,占绝对优势。 ▲点击查看大图,下同 那么,吸猫的人吸都是什么猫?是不是和网红博主一样,人均英短、布偶水平? ? 然而最受欢迎猫其实是中华田园猫,比例超过吸猫人群一半。 其次才是英国短毛猫和美国短毛猫,但这两种猫比例合起来仅占不到25%。加菲猫和暹罗猫则更少。 ? 中华田园猫崛起实际上与吸猫人群获取猫方式有关。 首先,猫尺寸更小,占用生活空间较小。狗体重从1磅到99磅(约为0.5-45kg)不等,大型猫体重也仅在25磅左右(约为11kg),更适合单身人群及职场人群居所大小。[3] ?

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    干货 :基于用户画像聚类分析

    企业期望搭建用户画像,对客户进行群体分析与个性化运营,以此激活老客户,挖掘百亿续费市场。众安科技数据团队对该企业数据进行建模,输出用户画像并搭建智能营销平台。 再基于用户画像数据进行客户分群研究,制订个性化运营策略。 本文重点介绍聚类算法实践。对用户画像与个性化运营感兴趣亲们,请参阅本公众号其他文章。 首先,对数据进行标准化处理,处理异常值,补全缺失值,为了顺利应用聚类算法,还需要使用户画像所有标签以数值形式体现。 众安科技为该保险公司定制用户画像中,存在超过200个标签,为不同运营场景提供了丰富多维度数据支持。 我们可以通过关联规则分析(Association Rules)发现并排除高度相关特征,也可以通过主成分分析(Principal Components Analysis,简称PCA)进行降维。

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    用户画像,该怎么分析

    有同学问:陈老师,我领导让我做用户画像分析,可是我做了一大堆数据,却被批:也没分析什么东西啊?该咋办?今天系统解答一下。 用户画像分析错误姿势 1.限于数据,动不敢动。 以上问题,都是太过纠结于用户画像四个字,忽视了分析两个字导致。用户画像作为一个基础数据体系,本身并没有分析功能。单纯罗列用户标签或者拆解用户指标,也起不到分析作用。 像利用好用户画像,还得按分析套路一步步来。 第一步:转化商业问题 用户画像分析,本质上是从用户角度思考问题。 因此,简单列出一堆用户指标(性别,年龄,地域,购买产品,登录次数……)是没啥用处。用户画像只是分析一个工具,和其他分析一样,也要先考虑:我要解决实际问题到底是什么。 第五步:归纳分析结论 如果以上几步做好了,在最后推分析结论就是水到渠成事,完全不费力气。实际上,用户画像分析最大问题都是出在前五步

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    用户画像行为分析流程

    什么是用户画像? 简而言之,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而抽象出一个标签化用户模型。 构建用户画像核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来高度精炼特征标识。 比如,某公司想推出一款面向5-10岁儿童玩具,通过用户画像进行分析,发现形象=“喜羊羊”、价格区间=“中等”偏好比重最大,那么就给新产品提供类非常客观有效决策依据。 还得一提是,储存用户行为数据时最好同时储存下发生该行为场景,以便更好地进行数据分析。 数据可视化分析 这是把用户画像真正利用起来一步,在此步骤中一般是针对群体分析,比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体潜在价值空间,以作出针对性运营。

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    用户画像,该怎么分析

    有同学问:陈老师,我领导让我做用户画像分析,可是我做了一大堆数据,却被批:也没分析什么东西啊?该咋办?今天系统解答一下。 用户画像分析错误姿势 1.限于数据,动不敢动。 以上问题,都是太过纠结于用户画像四个字,忽视了分析两个字导致。用户画像作为一个基础数据体系,本身并没有分析功能。单纯罗列用户标签或者拆解用户指标,也起不到分析作用。 像利用好用户画像,还得按分析套路一步步来。 第一步:转化商业问题 用户画像分析,本质上是从用户角度思考问题。 第五步:归纳分析结论 如果以上几步做好了,在最后推分析结论就是水到渠成事,完全不费力气。实际上,用户画像分析最大问题都是出在前五步。 不考虑具体问题场景,单纯问:一般用户画像怎么做。得到也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪回答,自然没有分析思路了

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    DF消费者人群画像—信用智能评分方案分享(top5)

    此次比赛是中国移动福建公司提供2018年某月份样本数据,包括客户各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富多维度数据,参赛者通过分析建模,运用机器学习和深度学习算法,准确评估用户消费信用分值 可是“传统信用评分主要以客户消费能力等少数维度来衡量,难以全面、客观、及时反映客户信用。 ,让参赛者在真实业务场景上使用数据;(3)进一步提升信用评估方法技能,通过此次参赛可进一步提升参赛选手对用户信用评分技能,可以用在用户画像和黑产识别上;(4)加强机器学习应用技能,通过此次参赛可加强如何将算法知识应用在用户给评分业务场景中 年龄与信用分相关性图 数据探索:我们对用户缴费金额与信用分,用户年龄与信用分进行了分析。同时对一些值进行替换。 3.研究成果 经过上面一系列过程,从数据分析到特征工程,然后不断完善,得到最终结果,模型方面我们保证差异性,特征方面我们分不同组别进行训练。最终将多个结果进行融合。 ?

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    人群分析人群计数 开源代码文献及数据库

    Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu 人群分析 Crowded Scenes 数据库 http://www.svcl.ucsd.edu/projects/anomaly/ 人群分析 Deep Spatio-Temporal Residual deep-spatio-temporal-residual-networks-for-citywide-crowd-flows-prediction/ https://github.com/lucktroy/DeepST/tree/master/scripts/papers/AAAI17 人群行为分析 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/collectiveness/ https://github.com/metalbubble/collectiveness 人群分析 http://www.ee.cuhk.edu.hk/~jshao/WWWCrowdDataset.html https://github.com/amandajshao/www_deep_crowd 人群分析

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