2、企业信用，包括大型企业信用和中小微企业信用。...近年来，中诚信征信在企业信用、个人信用和资产信用三个方面均开展了业务，并通过大数据、人工智能等技术的应用保证各项业务正常运行。...早些年，电子科技尚未普及，数据量相对匮乏，想要对用户进行有效的信用画像可谓是难上加难。...如今，互联网和移动互联网的发展带动了数据量的增长，IDC预测，2022年全球数据量将超过40ZB（ZB的概念就是万亿的GB）；大数据、云技术、人工智能等新兴技术的应用，使得行之有效的用户画像可以在较短时间完成...对于中小微企业，征信机构会将个人信用、企业信用进行整合，只有把二者统一起来，才能更好地刻画出小微企业的信用情况。闫文涛说：“之前，个人征信和企业征信泾渭分明，但在未来，二者将走向融合。”
上海新注册公司，但与造车无关 5月10日，国家企业信用信息公示系统最新披露，一家名为“特斯拉（上海）有限公司”的组织已正式完成注册，注册资本1亿元，台港澳法人独资，由特斯拉汽车中国香港有限公司...除了无进口关税可以促销，中国建立超级工厂，对特斯拉汽车的生产成本也是大有裨益。...早在去年年末今年年初，关于苹果要收购特斯拉的传闻及分析就甚嚣尘上。
5、以智能化、自动化为方向，完善海关执法信息系统，建立预测性的企业信用评估模型和风险分析模型，实现计算机自动采集并形成布控参数，实现处置结果对参数、企业信用的自动调整，提升海关监管的针对性、有效性。...在现实中，世界重量级公司利用情报获胜的实例并不罕见，IBM跟随苹果电脑进入市场，而最终改变IBM业务；微软公司36小时内做出掌上电脑的促销决策而给PALM致命一击；柯达固执地聚焦现有感光胶片而避免同索尼...系统现有145条智能规则，涵盖关税、监管、加工贸易等多个海关业务领域，实现对企业智能“画像”，精确瞄准。...海关工作人员根据系统“画像”对企业实施稽核查、风险预警等差别化处置，贯彻落实强监管、优服务、防风险、堵漏洞的工作思路。...在现实中，世界重量级公司利用情报获胜的实例并不罕见，IBM跟随苹果电脑进入市场，而最终改变IBM业务；微软公司36小时内做出掌上电脑的促销决策而给PALM致命一击；柯达固执地聚焦现有感光胶片而避免同索尼
用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...用户画像是底座 大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...这样是有风险的，因为历史消费高不见得意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。...暗分，即内部设定好标准，比如A类用户促销敏感度低，B类用户促销敏感度高，之后在抽奖的时候，不给A类用户中奖，只给B类用户中奖。...所以还是需要有一些大规模的宣传/促销做支持，先解决活跃问题再说。 那用户分层和推荐系统又是啥关系？ 看到这里，肯定有同学会联想：那推荐系统和用户分层又有啥区别？不都是推个东西给用户吗？
用户画像是底座 大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...这样是有风险的，因为历史消费高不见得意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。...暗分，即内部设定好标准，比如A类用户促销敏感度低，B类用户促销敏感度高，之后在抽奖的时候，不给A类用户中奖，只给B类用户中奖。...因此如果要公布分群规则，最好直接把这种分群当成促销活动。考核额外给到的资源、新拉动的消费数量，评估分群效果。 注意，这么做也是有限制的。 1、分群规则不能复杂，否则用户看不懂，一切白搭。...所以还是需要有一些大规模的宣传/促销做支持，先解决活跃问题再说。 那用户分层和推荐系统又是啥关系？ 看到这里，肯定有同学会联想：那推荐系统和用户分层又有啥区别？不都是推个东西给用户吗？
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理想中的 Web3 或者新一代信誉体系应当是拥有全面的信用数据、强大的技术支撑以及合理的监管流程： 第一，打造全面立体的信用画像。...未来信誉体系应该包含链下及链上数据，从各个维度来记录个人及企业信用行为。比如在传统金融数据的基础上，链上相关交互数据也应当被包括在信用报告中。...数据完整性和难以篡改性也能够保证个人及企业信用行为得到更好的规范，做到自觉抵制不良行为。 第二，拥有强大且隐私保护的数据存储和技术。...个人用户可以选择将自己的信用分或评级在社媒和 dApp 里露出，在 Web3 社交中展现良好画像，并利用信用报告获得潜在福利。
兴趣主要有性别、品牌 偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。...三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据，如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...通过对这些用户行为及相关场景的分析，构建了京东用户画像，如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯，更有根据其购物行为分析出的大量数据，例如是否已婚，是否有孩子，对促销是否敏感等。...以秒杀为例，推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型（性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力）进行加权，让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签，会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?
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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？
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于是，人们将年终这些企业的表现看作是它们能否顺利度过资本寒冬的关键，同所有O2O企业一样，家装O2O企业在年末同样上演了打折促销的价格大战。...这些家装O2O企业的表现说明他们都在利用各自的优势进行年终的促销大战，试图通过这种方式为自己能够顺利度过资本寒冬汲取能量。...纵观家装O2O市场，我们不难发现，它们选择的年末促销方式有着属于它们自身的特征。...目前正在发生着的家装O2O年末大战只不过是这些企业在谋求度过资本寒冬的一种独特的方式而已，用姜文的话来讲就是“躺着就把钱给赚了”，而家装O2O的年末大战则是“战着就把整个市场的份额给占了”。...由此可见，尽管在资本寒冬到来的条件下，家装O2O企业的年末大战并不会产生你死我活的终极决战。
兴趣主要有性别、品牌 偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据，如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...通过对这些用户行为及相关场景的分析，构建了京东用户画像，如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯，更有根据其购物行为分析出的大量数据， 例如是否已婚，是否有孩子，对促销是否敏感等。...以秒杀为例，推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型（性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力）进行加权，让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签，会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。
第二个场景是法官画像，针对每一个法官的数据是散落到各个系统当中的，我们将法官的相关数据进行采集、梳理、构建整个指标体系，最后完成法官画像的几个应用场景。...第三个场景主要针对当事人进行一个简单的画像，画像主题又分为两个场景。第一个是自然人信用，第二个是企业信用。...企业信用看板，会把当事人所在企业和与企业相关的周边纬度的关联关系进行展示。最后形成当事人画像。 最后一个场景是做文本分析，起诉书都是电子的，就是由纸质转换成电子。
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随着中国移动4G在12月6日正式发牌，云计算、大数据等技术大量兴起，社交网络、大平台化的日益普及，以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌，移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场...作为老牌OA商，泛微也把移动OA作为市场新突破口，在年末进行大促销。最近泛微称，其在移动OA上营销额度已突破2000万。...号称“市场占有率最高”的致远软件在年末也发起新一轮新产品文宣与推广活动。...显而易见，年末企业对于移动办公需求将出现爆炸式增长趋势，所以众厂商正抓紧最后的黄金时间抢占市场。而谁能在这块领域这段时间抢占制高点，抢到最大蛋糕，求新求变是关键。
一个实际的案例是小微企业信用风险管理，多元数据来源组合获得更准确的用户画像，可以提高 AUC12%。
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