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人群量级圈选

在云计算领域中,人群量级圈选是一种用于评估和分类用户或客户的方法,以便更好地满足他们的需求和期望。人群量级圈选通常分为以下几个层次:

  1. 小型企业:这类企业通常只有几个员工,需要简单易用的解决方案。
  2. 中型企业:这类企业通常有几十到几百名员工,需要更复杂的解决方案来满足其需求。
  3. 大型企业:这类企业通常有数千名员工,需要高度可扩展和可靠的解决方案。
  4. 企业级客户:这类客户需要高度定制化和专业化的解决方案,以满足其特定需求。

在腾讯云中,我们提供了多种解决方案来满足不同规模的企业和客户的需求。例如,我们提供了云服务器、数据库、存储、网络、安全等多种产品和服务,可以帮助企业和客户更好地满足其需求。我们的产品和服务包括云服务器、数据库、存储、网络、安全等多种类型,可以满足不同规模的企业和客户的需求。

以下是一些腾讯云的产品和服务介绍链接:

总之,人群量级圈选是一种重要的方法,可以帮助企业和客户更好地了解自己的需求,并选择合适的解决方案。

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画像平台人群创建方式-明细行为圈选

规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的,大部分在计算过程中剔除了很多明细信息,仅保留了最关键的画像内容,即某日某用户的标签值。...虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据,但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据,比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户...第一种使用Hive表导入,首先需要找到离线行为明细数据,然后将数据整理后写入到ClickHouse中;第二种直接消费实时行为数据并写入ClickHouse中,其圈选结果也更具时效性。...行为明细数据包含时间属性,可以计算出每一个用户按时间排序后的行为序列,基于该序列可以实现行为序列圈选。比如圈选出点赞文章后又分享文章的用户,找到收藏商品后最终购买了商品的用户。...在行为明细圈选时可以结合画像标签数据一起使用,比如找到在某时间段通过手机客户端点赞了某篇文章的北京市男性用户,可以直接关联画像宽表进行计算。

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众安保险 CDP 平台:借助 Apache Doris 打破数据孤岛,人群圈选提速4倍

数据服务层则包括用户数据服务、客群圈选、营销策略、实时事件、 AB 实验和实时效果分析回收在内的全方位数据服务,满足各业务场景的数据需求。...随后,利用 Spark 作业将 DWS 层数据抽取到 Impala 中,进行离线的标签计算和客群的圈选。...Apache Doris 在标签体系中的应用主要包含以下四个方面:1.离线标签处理: 由于拥有 2000+ 较大量级的标签一级用户,当遇到高峰期并发宽表写入时,全量更新所有列可能会出现内存不足的问题。...客群圈选在架构 1.0 中,客群服务先生成动态 SQL,然后将其传输到 Impala 中进行客群圈选。完成圈选后,结果集需被重新读取回客群服务,并由其上传到对象存储中。...未来,我们计划在 3.0 版本中,实现离线标签和实时标签的混合圈选功能,并依托 Doris 进行 OneID 实时计算。

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画像平台人群包常见应用场景

应用方式:调研人员通过画像平台LBS人群圈选功能找到了几所高校附近出现过的用户,并结合用户年龄段等标签提高了用户圈选的精确度。生成人群之后,私信平台可以通过接口拉取人群数据并进行私信推送。...以此类推,针对特定场合如医院、公园、电影院、旅游景点都可以进行精细化的人群圈选。3....基于组合人群赠送优惠券应用背景:三八妇女节当天电商平台会给女性用户赠送商品优惠券,主要通过画像平台的规则圈选找出所有女性用户并构建人群,当用户位于人群中时则赠送优惠券。...应用方式:在画像平台上通过规则圈选创建女性用户人群A,通过文件导入的方式创建黑产用户人群B,通过组合人群的方式创建人群A与B的差集人群C。...应用结果:通过种子人群精准限制了小游戏功能的透出范围,高性能的判存服务保证了服务调用的稳定性。通过该实验证明了小游戏的价值,后续通过种子人群扩量不断地提高了覆盖用户的量级

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通过两个案例了解画像平台在用户增长领域可以做什么

根据新用户归因结果构建“用户来源”标签,使用该标签可以进行人群圈选和画像分析。构建新用户渠道分析看板,支持按时间范围查看各渠道新增用户量变化趋势,支持查看不同渠道新增用户的画像分布。...在画像平台上可以查看指定人群历次Push效果以及各阶段用户画像信息,根据投放效果可以优化Push内容。用户增长拉活团队借助常规Push保证每日用户拉活量级为N万人。...为了满足灵活的人群圈选需求,在画像平台需要新增“距今最近一次活跃天数”标签,该标签属于离线统计类标签,其标签数值表达了用户最近一次活跃距离当前的天数。...画像平台数据研发工程师可以根据用户每日活跃明细数据统计生产出该标签,标签生产完成后注册到画像平台并配置其支持人群圈选功能。...该标签支持按数值范围筛选用户,比如筛选出距今最近一次活跃天数在15天到30天内的用户;人群圈选过程中还可以结合其他标签进行精细化筛选,比如找出指定地域、年龄段下最近未活跃的用户。

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毫秒级从百亿大表任意维度筛选数据,是怎么做到的…

如果用MySql等行数据库来实现OLAP,一般都会碰到两个瓶颈: 数据量瓶颈:mysql比较适合的数据量级是百万级,再多的话,查询和写入性能会明显下降。...3、业务实现 在搭建了人群圈选引擎之后,我们重点改造了我们的消息推送系统,作为人群精细化运营的一个重要落地点。 3.1 闲鱼消息推送简介 消息推送(PUSH)是信息触达用户最快捷的手段。...实时计算层:根据人群的筛选条件,从用户大宽表中,查询符合的用户数量和用户ID列表,为应用系统提供服务。 人群圈选前台系统:提供可视化的操作界面。...闲鱼PUSH系统:从人群圈选前台系统中获取人群对应的where条件,再从实时计算层,分页获取用户列表,给用户发送PUSH。在实现过程中,我们重点解决了分页查询的性能问题。...人群圈选系统为闲鱼精细化用户运营提供了强有力的底层能力支撑。同时,圈选人群,也可以应用到其他的业务场景,比如首页焦点图定投等需要分层用户运营的场景,为闲鱼业务提供了很大的优化空间。

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一文读懂:画像平台人群包产出进阶之路

产品需求是基于这张宽表可以实现人群圈选功能:用户通过可视化的页面选择标签并配置筛选条件,系统可以快速找到满足条件的用户并生成人群。...ClickHouse作为缓存随着人群创建数目的增加,完全基于Hive表圈选人群的问题逐渐暴露出来:当人群集中创建时其产出效率较低。...ClickHouse主要应用在OLAP场景下,工程上考虑将作为Hive表的“缓存”来加速人群圈选的速度。人群圈选的初衷是找到所有满足条件的用户,可以把用户筛选语句直接交由ClickHouse引擎执行。...当满足条件的用户比较少时可以一次性查询出所有用户结果;当用户量级比较大时,直接通过单条SQL语句查出所有结果很容易超过ClickHouse集群的内存和IO限制,此时可以通过下述两种方式来解决。...如图9-7所示,人群圈选功能的实现已经从单纯的Hive查询转变为ClickHouse查询优先、失败后Hive兜底的方式,人群圈选速度提升明显,人群产出时间从几十分钟降低到几分钟。

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人群创建的基础:画像宽表

​本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表?基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题?如何生成画像宽表?针对这些问题本节会给出详细解答。...当用户圈选需求涉及任意N天的用户行为时,只能通过存储历史标签数据来解决。 支持跨时间的人群分析。...如果画像平台用户对于人群圈选的速度没有要求,直接基于Hive表进行计算是可行的。...ClickHouse是最近几年比较流行的大数据分析工具,面对百亿数据量级的分析需求可以实现秒级响应。...ClickHouse也比较擅长做宽表分析,基于这一特点可以把其作为Hive表的“缓存”使用,从而满足人群圈选人群分析的提速。

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人群判存服务是如何实现的

判存服务在业务中的使用也比较广泛,比如运营人员在画像平台上圈选了“游戏高转化”人群,对于人群中的用户需要在客户端上显示游戏入口从而引导用户进入游戏宣传页并下载应用,该需求可以通过人群判存服务来实现。...该方式实现逻辑简单,由于所有的Key在集群上均匀分布,其降低了出现热点数据的概率,而且Redis集群存储和计算压力比较均衡;该方式的缺点是Redis的Key数量是所有人群下用户量级的总和,需要消耗大量的存储空间...增量更新的优点是通过计算人群新旧版本的差异数据,降低了最终更新的数据量级;该方式的缺点是判存数据不够精确,因为在数据更新过程中新旧版本数据在某段时间内同时存在。...以DeviceId为例,在本章介绍规则圈选时提到可以通过编码的形式将所有DeviceId映射到数字ID,在人群圈选过程中通过该数字ID替代真实的DeviceId。...以北京市男性用户为例,前两种方案需要先实际圈选人群,如果用户判存结果为真则代表其属于北京市男性用户;基于规则的判存只需要查询用户的常住省和性别标签值,如果结果中省份是北京市且性别是男性,那同样代表该用户属于北京市男性用户

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大数据应用场景下,标签策略如何实现价值最大化?

面对这种情况不用着急,只需要根据用户特征初步判断其所属人群后,通过用户画像为客户量身制定相关喜好或潜在喜好的推荐,直接将针对该人群的运营策略应用于该客户身上,便能直接切入客户心之所向,大大提升用户体验和服务效率...TGI结果以100为基准:当TGI>100时表示目标人群更显著,TGI < 100时表示大盘人群更显著。 除了在当前群体内部做特征分析,也可以和其他群体做比较分析,来确定当前群组有何突出特点。...利用群组交集分析功能,可以查看群组间的交集量级及交集的数据详情。群组并集分析功能则更适用于查看并集组合结果和全部数据之间的量级差异性,以此来查看待分析用户群的覆盖量级情况。...图片 值得注意的是,群组的优劣不能以覆盖实例量级作为衡量标准。高ARPU值用户量级占比很低,但却是企业的主要收入来源,不可小觑。 那么什么样的群组可以被评价为优质群组呢?...可以从以下几点考虑: · 基于你的运营目标,群体可以有典型的特征出现; · 圈选群组的特征变化将对运营目标的实现起到举足轻重的作用; · 根据群组特点,用户的稳定性相对较高,这种稳定性体现在用户量级、新增用户占比数据上

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画像平台人群创建方式-规则人群创建

规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合,比如北京市男性用户,最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。...人群创建引擎读取到规则人群配置信息后,首先判断是否适合通过BitMap实现人群圈选,如果适合,可以获取标签的BitMap在内存中进行交、并、差操作;不适合BitMap实现的可以兜底通过ClickHouse...画像宽表进行人群筛选,其实现逻辑是将人群圈选条件转变为SQL语句,借助ClickHouse引擎查询出所有满足条件的UserId并构建人群;当ClickHouse执行异常时会再次兜底从Hive表中筛选用户...,同理,人群圈选条件最终转换为Hive SQL语句并最终将执行结果构建为人群。...基于BitMap进行人群圈选主要分为两步,第一步是从ClickHouse中读取标签BitMap,第二步是在内存中进行BitMap的交并差运算,其实现语句如下所示。

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人群LookALike以及挖掘人群的创建思路

人群LookALike是给定种子人群,然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。...借助画像数据对种子人群进行特征分析并找出其主要标签特征,比如种子人群标签特征趋向于:性别男、年龄30至40岁、兴趣爱好-军事,那么可以把非种子人群中的所有30-40岁之间爱好军事的男性用户圈选出来作为目标人群...图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本,其他非种子人群(或者其他人群)当作负样本,通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。...目前也有利用社交网络进行人群LookALike的实践方案,通过好友关系找到种子人群中所有用户的几度好友并构建目标人群。挖掘人群是指定优化目标,借助算法能力找到满足要求的用户并构建人群。...人群挖掘的思路是先找到训练样本(种子人群),然后通过LookALike的思路扩展种子人群。该方式与人群LookALike不同的是,人群挖掘的结果中可以包含种子人群中的用户数据。

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画像平台标签管理功能常见应用案例

应用结果:“最近一周发布文章数”标签定时产出后会存储在Hive表中供用户使用,在画像平台人群圈选和画像分析功能中可以直接使用该标签。...应用结果:运营人员把所有参与活动并且有消费行为的用户通过Hive表导入的方式在画像平台创建了人群,通过分析该人群“活动预约参与者”标签占比,发现80%的用户为预约用户。...应用结果:“是否有车”标签产出后在画像平台上支持人群圈选和分析功能。客户端产品可以分析有车用户的用户量级,有车用户的性别、年龄、兴趣爱好等画像分布情况,根据分析结果可以制定更合适的产品方案。5....“常住省”标签占比波动报警应用背景:数据研发工程师开发的用户“常住省”标签注册到了画像平台,并应用在了人群圈选和画像分析功能中。为了保证后续服务质量,需要监控该标签的数据质量和可用性。...监控指标包括每日数据量级、产出时间、标签值占比波动等,当监控出现异常后可以向数据研发工程师发送报警信息。应用结果:通过监控报警可以及时发现标签异常,降低业务损失。

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画像平台人群创建方式-导入人群创建

导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群,主要有3种实现方式:文件导入、Hive表导入和SQL导入。...Hive导入和SQL导入方式创建的人群数据直接存储到Hive表中,后续需要通过HiveToBitmap将人群数据写入BitMap并存储在OSS中。...与Hive导入人群方式不同,文件导入优先生成人群BitMap,之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一,其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能,支持更灵活的人群创建方式,拓展了画像平台数据范围。...比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群,后续可以进行广告投放或者人群分析;数据分析师离线统计出了一批高价值用户,导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。

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CDP平台赋能精细化运营实践

明确了人群需求后,数据的流程主要包括: 数据源准备: 圈选目标人群所需要的标签数据从哪里来?...火车票订单、酒店订单、红包卡券数据 标签生产: 按照场景人群逻辑,清洗加工标签 人群圈选: 以标签为限定条件,从全量用户中过滤圈选出目标人群 用户触达: 将用户数据传输到营销通道,对用户进行触达 效果评估...: 回收效果数据,持续优化人群圈选条件 3.2 CDP产品架构 CDP(CustomerDataPlatform)是基于用户实时数据标签,精准圈选目标用户并快速输出数据服务的数据产品,充分融合了低代码...标签列表 标签生产 (3)场景管理 运营场景的构建是将业务运营动作拆解成数据标签、人群圈选需求,基于标签和判断条件,将用户划分成一个个精细化的人群包,不同人群承接差异化的运营策略。...(4)人群画像 不同人群的用户画像构成是怎么样的,不同特征的用户,对运营转化的效果是否相同呢?人群画像的应用价值一是人群圈选过程中确定是否满足运营需求,二是事后效果分析时,不同特征用户进行对比分析。

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画像平台常见架构及技术选型

画像数据存储引擎是为了提高人群圈选速度,直接基于底层大数据原始表做人群圈选性能较差,需要借助画像数据存储引擎提高人群生产效率。...本节提到的技术选型主要偏重存储层涉及的画像引擎及画像分析相关技术方案,对应到功能层面上的人群圈选和画像分析功能。 阿里达摩盘是阿里妈妈广告投放平台,该平台可以进行人群圈选并应用于后续广告投放环节。...美团和滴滴的实现方案比较相似,在人群圈选中主要使用的是Elasticsearch和Spark引擎,Elasticsearch可以快速找到筛选逻辑比较简单的人群,当涉及复杂的圈选逻辑时可以降级为Spark...百度内部用户画像相关圈选和分析基本都是基于Doris实现的。知乎的画像圈选也借助了Doris,并把Spark作为一些特殊业务场景下人群圈选的计算引擎。...最近几年ClickHouse比较流行,今日头条DMP以及CDP均通过ClickHouse实现了人群圈选,借助ClickHouse的BitMap实现了人群圈选的提速;快手DMP在人群圈选场景下也借助ClickHouse

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个推TechDay治数训练营第四期直播回顾 | 企业级标签体系建设方法与实践

比如最终建设完成的标签系统/平台要能够支持可视化创建和管理标签;在性能方面,能够在1小时内完成千万级用户的标签计算和目标圈选。...一般在事实标签和规则标签的覆盖量级、饱和度、准确度等不足的情况下,我们就需要创建模型标签,来满足相关业务需求。...(说明:“TGI”指的是洞察人群某特征占比与对照组人群该特征占比的比值,用于比较人群间的特征差异。) ②使用第三方平台校验。比如通过广点通,使用第三方数据来进行准确性的校验。 ③进行广告投放。...②用于目标群体的特征洞察和圈选。...比如个推基于自身数千种标签和亿级别的特征数据,帮助品牌主、APP对细分人群进行画像分析,并使用不同的标签组合,智能圈选出符合目标特征的人群,为客户做广告投放、用户触达提供支撑。 ③精细化运营。

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画像平台常见的3种数据模型

基于这种单表结构,可以很容易筛选出满足条件的用户,比如找到所有常住省为山东的男性用户;人群分析功能可以基于表中的指定标签列进行聚合操作来实现,比如统计所有省份的用户分布情况。...这一特点决定了该模型不支持精细化的基于行为数据的画像圈选和分析,比如圈选出1号到4号点赞过某视频的用户。...但很多场景并不关注与时间相关的明细行为数据,比如DMP平台中人群圈选大部分都是使用离线标签,用户模型比较符合此类场景。 为什么要把标签数据汇总到一张宽表中?...基于用户-行为模型,可以结合用户属性类标签和行为标签实现更加复杂的人群圈选和分析功能,比如圈选出3月1日到3月24日之间,平均在线时长超过1000秒的河南省男性用户;针对给定人群,分析其从3月15日到3...基于行为明细数据可以实现更加细致的人群圈选和分析功能,比如圈选出3月1日到3月7日,中午12:00到14:00之间,使用Android系统进行登录的河南省女性用户;筛选出3月24日登录2小时之内发生了点赞行为的用户

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自如用户画像平台建设实践与营销应用

平台为业务人员提供海量标签,支持快速圈选目标人群,同时提供精细化人群画像洞察能力,联动多渠道进行推送,并支持人群效果的数据查看,助力业务人员进行全链路用户运营。...04 用户画像平台能力 在平台建设层面,自如用户画像平台能力包含人群圈选人群洞察、人群营销、营销效果分析,支持全链路定向用户营销。...人群圈选:通过人群圈选可进行精细化用户分层,而用户分层是个性化营销的基础。画像平台支持标签组合、分群组合以及 ID 数据上传 3 种方式,适应营销人员在不同场景下的圈选需求。...人群营销:支持 push/短信/优惠券等方式进行定向用户营销,例如圈选北京 7 日活跃用户,推送中秋礼包活动,进行节日关怀;圈选解约业主,通过短信活动触达,进行业主召回;自如的人群包对接至家服 CRM...04 小结 本次分享到此结束,希望你通过本文的学习能了解,对于产品、运营、分析师、客服等各个角色掌握用户画像的重要性;并且掌握画像平台能力建设:标签体系、人群圈选人群洞察、人群营销、营销效果、标准接口

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