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  • 什么是用户画像?

    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?这里用途可就大了,比如说,根据你的不爱运动这个标签,是不是可以猜测,你大概率是个胖子?那是不是就可以给你推这个减肥药的广告和商品?比如,根据你这个小电影爱好者的标签,是不是可以给你推植发的广告?
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  • 什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息,结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用,以及涉及的强相关信息。用户画像的纬度信息不是越多越好,只需要找到可五大类画像信息强相关信息,同业务场景强相关信息,同产品和目标客户强相关信息即可。根本不存在360度的用户画像信息,也不存在丰富的信息可以完全了解客户,另外数据的实效性也要重点考虑。2)找到同业务场景强相关数据依据用户画像的原则,所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。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。来源:36大数据(36dsj.com)
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  • 什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

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  • 什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    浏览手机已经成为工作和睡觉之后的,人类第三大生活习惯,移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息,结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用,以及涉及的强相关信息。用户画像的纬度信息不是越多越好,只需要找到可五大类画像信息强相关信息,同业务场景强相关信息,同产品和目标客户强相关信息即可。根本不存在360度的用户画像信息,也不存在丰富的信息可以完全了解客户,另外数据的实效性也要重点考虑。2)找到同业务场景强相关数据依据用户画像的原则,所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。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。
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  • 什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

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  • 什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    浏览手机已经成为工作和睡觉之后的,人类第三大生活习惯,移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息,结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用,以及涉及的强相关信息。用户画像的纬度信息不是越多越好,只需要找到可五大类画像信息强相关信息,同业务场景强相关信息,同产品和目标客户强相关信息即可。根本不存在360度的用户画像信息,也不存在丰富的信息可以完全了解客户,另外数据的实效性也要重点考虑。2)找到同业务场景强相关数据依据用户画像的原则,所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。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。
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  • (十二)什么是用户画像?

    为什么会出现如此截然相反的反馈?原来是这些人吧【典型用户】跟【用户画像】概念弄混了。因为以上描述典型用户这些特点,只是把用户特征抽象出来,组合在一起,事实上典型用户是虚构的,并不真实存在。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。更重要的是,Persona把抽象的用户变成了一个个具体的人,当我们纠结于产品的某个功能点时,尤其是在做一些感性的判断的时候,Persona也会提醒我们谁是产品背后的人,他们的日常生活如何、锁边对的挑战是什么好的产品必定是解决了某一类人的疼点,但当“这类人”定义不清的时候,“好产品”便无从谈起,你的产品将面对的用户群是哪些?是否是一个清晰的用户画像?
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  • 什么是用户画像——从零开始搭建实时用户画像(一)

    在大数据时代,一切皆可“量化”,看似普通的小小数字背后,蕴藏着无限商机,也正在被越来越多的企业所洞悉。?如何从大数据中挖掘商机?建立用户画像和精准化分析是关键。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?总而言之,保证数据的丰富性、多样性、科学性,是建立精准用户画像的前提。当用户画像基本成型后,接下来就可以对其进行形象化、精准化的分析。而且这种秒级别响应的不只是简单的数据流,而且经过与离线计算一样的,复杂的聚合分析之后的结果,这种难度其实非常大。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》
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  • 零信任无边界访问控制系统

    腾讯云零信任无边界访问控制系统(ZTAC)是根据腾讯自身无边界零信任企业网的最佳实践,所推出的终端访问控制方案。依赖可信终端、可信身份、可信应用三大核心能力,实现终端在任意网络环境中安全、稳定、高效地访问企业资源及数据。
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  • 一文告诉你什么是用户画像

    推荐阅读时间:5min~8min文章内容:什么是用户画像做推荐系统的时,我们需要了解我们的用户,也就是说需要对用户的基本情况、基本喜好有个了解。?什么是用户画像用户画像,英文又叫 User Profile,我们经常看到在 PPT 中展现出高大上的用户画像,展现的方式是采用标签云的方式绘制一个人的形状,或者在一个人物形象旁边列出若干人口统计学属性,这几个维度有以下几个特点:维度名称都是可解释的维度的数量是拍脑袋拍出来的选择什么维度也是拍脑袋拍出来的在实际生产环境中,维度名称并不一定需要由可解释性,维度数量以及选择什么维度也不应该都以主观意愿来决定一般非常炫酷的用户画像都是通过这种方法制作的。3. 黑盒子黑盒子的意思是说使用机器学习方法,学习出人类无法直观理解的稠密向量,也最不被非技术人员重视,但实际上在推荐系统中承担的作用非常大。这一类用户画像数据因为通常是不可解释,不能直接被人看懂。总结用户画像应该是让机器看的,所以就需要是一种结构化的数据,可以认为是用户信息的向量化结果。
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  • 推荐系统那点事 —— 什么是用户画像?

    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?数据来源用户画像的数据来源主要包括两个方面:属性数据,这部分数据一般是用户的注册信息,也可以是从其他数据中分析得出的。不过参考1的文章中是这样定义的:定性画像,是指在小规模的数据中分析出的用户的画像,比如问卷调查,访谈等等定量画像,是在大规模的数据中分析的,比如日志等这一块的内容,理解的并不好....以后会多加补充基于标签的画像在用户的定性画像中这种最简单,直接没天凌晨跑一个画像的更新任务就行了。另一种是从增量的数据中计算画像,然后对比旧的数据,考虑是否更新用户的画像。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?
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  • 微信云支付

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  • 批量计算

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