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如何选购最佳通配符SSL证书?

通配符证书选购攻略.jpg 通配符SSL证书优势 高扩展性 由于一张通配符SSL证书支持保护一个主域名及其所有二级子域名,换句话说,它可以同时确保多个子域名站点的安全,如您后续新增同级子域名,无需再额外付费 以上是通配符SSL证书普遍特点,那么如何选购最佳的通配符证书呢?需要注意哪些方面呢? 选购通配符证书注意事项 1. 所以在选购通配符证书时,需要确认SSL证书的兼容性,保证证书被全球99%的浏览器、服务器、移动设备等兼容和信任。如果您的潜在用户不能从他们的设备上访问您的公司网站,毫无疑问,这将有损公司品牌形象。 所以,选购证书时,也要优先选择能随时提供专业客户服务和技术支持的供应商,以便及时解决您的问题。 4. 那么,当您选购某一个CA下的通配符证书时,为避免造成不必要的损失,可以了解一下它的退款服务。 根据上面提到的四条注意事项,相信您能找到满意的通配符SSL证书,实现多个子域名的HTTPS安全加密。

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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? 如提问用户:请问您刚才的游戏体验如何?(这原本是个主观抽象的问题) 让用户在数值1-7中选择,1代表非常不满意,中间值4代表中规中矩,7代表非常满意。 解释一下如何促进用户画像的构建: 对比“音效”和“美术”,玩家对该游戏音效的喜好度偏低;而在“自由度”相关问题下,明显有一部分玩家认为自主性受到一定影响。 image.png 层级聚类方法: image.png Python/R/SPSS等软件都能实现层级聚类,我们简单介绍如何使用python聚类。 image.png 5.总结 本篇结合游戏内测案例,主要介绍如何在业务中构建用户画像的步骤: image.png 构建用户画像需要首先通过定性+定量调研,获得目标用户数据及信息; 根据已知信息对目标用户进行分类

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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? 如提问用户:请问您刚才的游戏体验如何?(这原本是个主观抽象的问题) 让用户在数值1-7中选择,1代表非常不满意,中间值4代表中规中矩,7代表非常满意。 解释一下如何促进用户画像的构建: 对比“音效”和“美术”,玩家对该游戏音效的喜好度偏低;而在“自由度”相关问题下,明显有一部分玩家认为自主性受到一定影响。 深度访谈就需要结合这些已有信息展开: 如何对一名玩家深度访谈? 内测用户A通过问卷招募参与内测,因此我们首先积累了他的问卷信息。 5.总结 本篇结合游戏内测案例,主要介绍如何在业务中构建用户画像的步骤: 构建用户画像需要首先通过定性+定量调研,获得目标用户数据及信息; 根据已知信息对目标用户进行分类; 最后提炼用户基本关键、痛点

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    如何构建用户画像

    经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。 三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄段标签:25~35岁,地域标签:北京,标签呈现出两个重要特征:语义化,人能很方便地理解每个标签含义。 如何对用户行为数据构建数据模型,分析出用户标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。 ,而不再综合商城选购。 上述模型权重值的选取只是举例参考,具体的权重值需要根据业务需求二次建模,这里强调的是如何从整体思考,去构建用户画像模型,进而能够逐步细化模型。

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    如何构建用户画像

    经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。 三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄段标签:25~35岁,地域标签:北京,标签呈现出两个重要特征:语义化,人能很方便地理解每个标签含义。 如何对用户行为数据构建数据模型,分析出用户标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。 ,而不再综合商城选购。 上述模型权重值的选取只是举例参考,具体的权重值需要根据业务需求二次建模,这里强调的是如何从整体思考,去构建用户画像模型,进而能够逐步细化模型。

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    干货:如何构建用户画像

    三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄段标签:25~35岁,地域标签:北京,标签呈现出两个重要特征:语义化,人能很方便地理解每个标签含义。 如何对用户行为数据构建数据模型,分析出用户标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。 因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购 ,而不再综合商城选购。 上述模型权重值的选取只是举例参考,具体的权重值需要根据业务需求二次建模,这里强调的是如何从整体思考,去构建用户画像模型,进而能够逐步细化模型。

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    干货 ▏如何构建用户画像

    三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄段标签:25~35岁,地域标签:北京,标签呈现出两个重要特征:语义化,人能很方便地理解每个标签含义。 如何对用户行为数据构建数据模型,分析出用户标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。 因为是昨天的行为,假设衰减因子为:r=0.95 行为类型:浏览行为记为权重1 地点:品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9(相比京东红酒单品页的0.7) 假设用户对红酒出于真的喜欢,才会去专业的红酒网选购 ,而不再综合商城选购。 上述模型权重值的选取只是举例参考,具体的权重值需要根据业务需求二次建模,这里强调的是如何从整体思考,去构建用户画像模型,进而能够逐步细化模型。

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    如何做用户画像分析?

    总的来说,用户画像分析就是基于大量的数据,建立用户的属性标签体系,同时利用这种属性标签体系去描述用户。 01 用户画像分析的作用 用户画像分析的作用主要有以下几个方面(见图1)。 图5 简单来说,用户画像分析可以帮助数据分析师更加清晰地刻画用户。 02 如何搭建用户画像 用户画像架构如图6所示。 图9 (3)服务层 有了数据层和挖掘层以后,用户画像体系基本形成,那么就到了用户画像赋能的阶段。最基础的应用就是利用用户画像宽表的数据,对用户行为进行洞察归因,挖掘行为和属性特征的规律。 另外,比较大型的应用就是搭建用户画像平台,其本质是用户画像表的集成。 用户提取:我们可以利用用户画像平台,快速提取用户数据,比如,提取18~24岁的女性群体,且听过周杰伦歌曲的用户。 功能画像分析:可以利用用户画像平台快速进行某个功能的用户画像描述分析,比如,音乐类APP中的每日推荐功能,我们想要知道使用每日推荐的用户是哪些用户群体,以及使用每日推荐不同时长的用户特征分别是怎样的。

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    如何做好用户画像

    什么是用户画像? 用户画像是指我们产品或服务的核心用户具有代表性的一些共性特征。它是一个虚拟的用户,画出这些特征的目的有两个 1、指引我们更有效率地找到具有这部分共性的人。 如何做好用户画像? 用户画像有两种方式 一种是产品还未上线,我们基于产品使用场景,主观上从用户属性里筛选出与场景相关的一些特征。比如年龄、地域、喜爱偏好、痛点等。 初步验证这个画像是否准确。没有条件的,要意识到这个画像是自己想象的,并不一定真实。最好也能找一些朋友什么的帮忙验证下画像。 另一种是产品已上线,我们根据用户的行为数据,通过数据分析搭建一个用户画像。 两种方式并不冲突,画像本身就是动态变化的。很多人会犯一个错误,认为用户画像做好后,就以画像为准。这是误区,要以用户真实的使用场景、真实行为数据为准。 如何验证我们设计的画像,就是目标用户的画像? 只能通过实践来验证,看真实的目标用户的操作行为是否与我们设想的一致。 今天正好看到一个抖音视频,讲大厂是如何触达用户的。

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    如何从文本中构建用户画像

    推荐阅读时间:8min~10min 文章内容:如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像,了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后,这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。 对于一个早期的推荐系统来说,基于内容的推荐离不开为用户构建一个初级的画像,这种初级的画像一般叫做用户画像(User Profile)。 来简单看下如何从文本数据中构建用户画像。 标签选择 前面提到的都是将文本进行结构化,生成标签、主题、词向量等等,如何通过结构化后的文本构建用户画像呢?或者说如何将文本中的结构化信息传递给用户呢? 总结 用户画像在推荐系统中的作用是非常重要的,如何从文本中构建用户画像信息呢?简单来说就是两部分:结构化文本信息和筛选部分特征信息。

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    「10」用户-用户画像如何建设(上)

    因为更好的服务用户,满足用户的需求 用户才能更多的 直接或间接 为企业产生价值 为了满足用户需求,就得发现用户需求 这就衍生了 用户画像 接下来这几篇文章,我们就来讲讲 用户画像 什么是需求 我们先看几个场景 低价) 在足够多的用户中,不断满足了用户的需求,且不断升级了用户的需求 这个也是每个业务,每个分析师,需要考虑的点 1、用户的需求层级是什么,该层级中最有效满足用户的是什么 2、满足当前层级的需求后,如何发散用户的需求层级 我们来总结下今天所讲内容的知识点: 关于需求的发现及定位,我们可以使用马斯洛的需求层级理论 主要考虑以下两个问题: 1、用户的需求层级是什么,该层级中最有效满足用户的是什么 2、满足当前层级的需求后,如何发散用户的需求层级 针对这些价值,我们需要找到合适的用户,这时,我们可以建设用户画像 关于建设用户画像,我们需要考虑用户的自然属性及行为属性,具体来说,就是回答以下4个问题: 1、用户的自然属性是什么 2、针对这个画像,当前产品中最能满足需求的功能是什么 用户画像的基础 下篇内容,我们来具体讲解下,用户画像的建设过程 以上,就是本期内容,希望对你有帮助~

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    如何构建企业级用户画像

    之前我分享过一篇关于用户画像的文章,有兴趣的朋友可以回过头去看看➡️如何快速搭建常用的数据指标体系今天我想跟大家再探讨一下用户画像这个话题,因为它在实际工作中应用非常广泛,很多行业都有其身影。 一、数据标签体系与用户画像的区别与联系 用户画像与上篇分享的数据标签体系经常有交叉重合,但也有不同。 二、如何构建企业用户画像 结合到我们的实际工作中,怎么去构建属于我们企业自己的用户画像呢? 最终汇总前面各个维度的用户标签,抽取出关键特征就是我们通常所说的用户画像,例如喜欢游戏动漫、美食、旅游、视频音乐的大学生群体的用户画像词云图效果图如下: 三、总结 前面就是构建企业用户画像的一般方法和流程 用户画像在如今的精细化用户运营、广告投放、推荐系统等方面发挥着越来越重要的作用,所以掌握构建企业用户画像的通用方法很有必要,能给企业带来价值!

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    如何利用Facebook Insights创建用户画像

    译者:李晓艳 审校:陈明艳 本文长度为2136字,预估阅读时间5分钟 摘要:创建用户画像是我们进行广告精准定向的一个重要步骤,本文向我们介绍了如何利用Facebook Insights创建用户画像。 这篇文章将围绕我们如何开始利用“受众洞察”为业务建立用户画像进行讲述,这将允许我们能够更好地定位内容,并时刻以受众为本。 什么是用户画像, 为什么我们需要建立用户画像? 利用Facebook受众洞察创建用户画像 假设我们用所有的Facebook的数据来创建用户画像。 但是对的,这些就是我们在创建用户画像时可以采取的一些初步步骤,从而可以将我们的产品和品牌定位到目标。 然而,我并不是说这是我们完成用户画像需要创建的唯一工作。 我们需要查看我们可用的工具和数据,并用有限预算建立最佳用户画像

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    「11」用户-用户画像如何建设(下)

    今天这篇文章,我们就来具体说说 针对需求,我们要如何建设相关的用户画像 什么是用户画像 先看一个图片: ? 这是某电商,部分商品分类的标签。 可以想象一下,一个平台,如果有100w的DAU,那么我们该如何描述这100w用户?是不是也可以通过建设类似图片中的分类,一个个的标签,对用户进行划分。 这就用户画像,通过标签化的体系,描述我们所服务的用户。 比如:XX省份,XX市,20-30岁,学历(推测)是本科,喜欢使用XX功能,推测偏好是XXX。这就是比较简单的一个用户画像画像的建设 以上,我们讲了什么是用户画像 现在,我们来聊聊,如何建设用户画像 画像落地的最核心关键词:标签 也就是我们需要通过不同的能力来构建不同维度的标签,并将这些标签分层及组合,构建一整套的标签体系 构建方法 在画像建设时,我们总会遇到不愿填写信息或填写的较少的用户。但是我们还是需要尽量覆盖多的用户。 这时候怎么办呢,这就来说说画像的构建。

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