用户画像分析的错误姿势 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的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的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，本质上是从用户的角度思考问题。...还是新产品卖不动的问题，如果要从大方向验证，可以简单如下进行： ? 如果怀疑大环境不好，那应该全品类受影响。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了
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。 用户画像分析的错误姿势 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的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的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，本质上是从用户的角度思考问题。...还是新产品卖不动的问题，如果要从大方向验证，可以简单如下进行： ? 如果怀疑大环境不好，那应该全品类受影响。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。
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。 用户画像分析的错误姿势 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的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的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，本质上是从用户的角度思考问题。...还是新产品卖不动的问题，如果要从大方向验证，可以简单如下进行： ? 如果怀疑大环境不好，那应该全品类受影响。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了
接下来，我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。 1. 什么是用户画像？...列举一个实际案例：抖音发布的《2020年抖音用户画像报告》中，描绘了总体抖音用户群体的画像： （抖音人群性别、年龄及地区画像。...以上两组标签，会形成两组完全不同的用户画像。下图展示了电商和广告可能用户画像情形（说明：一款产品可能拥有多个用户画像代表）。 （4）总结 2. 用户画像有什么用？如何使用？...讨论用户画像的作用，我们先了解用户画像理论的源头Alan Cooper怎么说。 Alan Cooper认为有四个核心作用： 1）产生共同语言。 2）让用户形象不再多变且没有定论。...用户画像贯穿在多个业务流程当中，理解用户画像的概念和作用，在一定程度上是为了更好地实践和使用用户画像。
这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。
分享一个B2B用户画像的做法。网上流传的资料大多是B2C相关的，导致在B2B企业的同学很困惑：”老师，说是RFM模型，可我们的客户都是n久没有一张单，一张订单几百万，怎么个RFM法呢？...与B2C用户画像一样，B2B用户画像也可以分为用户名称，基本特征，消费行为，互动行为等维度，但要考察的内容完全不同（如下图）。 ?...单纯看用户画像的维度，相似之处很多，但有着两个本质区别：个人VS组织，个人需求VS经营效果。...对B2B用户画像而言，列出需求字段只是万里长征第一步，真正的挑战从这里开始。...所以关注用户的经营效果，制定我们的经营方略，才是设计用户分类的出发点 基本的用户画像概念就如上做述。
C++：服务员牵来一头牛，给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上，笑道，请享用！顾客一脸懵逼，但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...
商城系统中，抢购和秒杀是很常见的营销场景，在一定时间内有大量的用户访问商场下单，主要需要解决的问题有两个： 高并发对数据库产生的压力； 竞争状态下如何解决商品库存超卖； 高并发对数据库产生的压力 对于第一个问题...竞争状态下如何解决商品库存超卖 对于第二个问题，需要重点说明。...INSERT INTO `order_log` (content) values('$content')"; mysqli_query($con, $sql); } redis 乐观锁防止超卖...mysqli_query($con, $sql)) { echo "秒杀完成"; } } else { exit('抢购失败'); } 未经允许不得转载：肥猫博客 » PHP高并发情形下怎么防止商品库存超卖
老李给大家归纳了一套用户画像学习方法，从理论到实践，教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像？ 简单来说，用户画像=给用户打标签。...用户画像涉及的范围很广，下图给大家归纳了一下7个可以参考的方面。 ◆ 做这些用户画像有什么用？ 做用户画像的过程，就是将无法具像化的用户行为数据转化成能够直观认识的用户标签。...◆ 虽然用户画像的作用远不止这些，但大体不离以下几个方面 1.精准营销：通过用户画像，将用户群体分割成更细的粒度，利用短信、邮件做精准营销 2.数据分析：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，通过数据分析不同用户画像群体的分布特征...所以要让用户画像真的能发挥出作用，一套可实际落地的用户画像是必要条件。...◆ 1、明确业务方做用户画像的目的 这里先指出大多数人的错误思考顺序：不是因为有了用户画像，从而用画像去提升业务，而是业务有需求，才需要去建立用户画像。
近期，ChatGPT风起云涌，“再不入局，就要被时代淘汰”的言论甚嚣尘上，借着这一波创业的朋友都不止3-4个，如果没记错，前几次抛出该言论的风口似乎是区块链，元...
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。”
至于不予置评到底是卖还是不卖，大家自己解读了。 由于腾讯有过大规模减持京东的历史，所以腾旭大规模减持美团的股票，想来也不会让大家吃惊。 要是腾讯最后没有大规模减持美团，这反而是让人吃惊的事情。...腾讯现在开始精打细算，怎么样从羊身上多撸一些羊毛下来了。 想一下，腾讯是什么体量的公司。如果腾讯都需要如此勤俭节约的过日子的话，那么其他公司会怎么样?京东会怎么样，美团会怎么样？...所以腾讯这次一边传闻卖美团股票，一边削减食堂开销，本质上都是做一件事，增加自己的现金流。 腾讯高层能够看到的东西，比我们能看到的肯定多。
虽然大叔没有啥大数据系统，也不懂写代码，可这办事的思路，却远远胜过还在到处问“推荐风筝的算法有哪些”“BAT是怎么卖风筝的？”...然而仔细一想，事情并没有这么简单：卖玩具的多了去了，为什么偏偏是风筝呢？...2 用户画像的真正用途 常溜娃的家长都很熟悉，在公园、池塘、草地附近，都有小摊贩卖泡泡棒、玩具枪、魔法棒、挖沙工具、风筝一类玩具。看似都是卖玩具，可细细品来，不同玩具的差异非常明显。...风筝单价相对较高，卖贵了，大人分分钟掉头走人，卖便宜了不挣钱。 特别是对于走鬼大叔，真要是把风筝都摊在地上，估计城管来了跑都跑不掉！而且摊几十个风筝在地上，卖相也很差，家长挑选也很辛苦。...既然用户画像这么好用。那为什么我们总觉得，用户画像是搞了一堆数据堆在那，最后屁用没有呢？因为想做出有用的用户画像，需要规避太多的坑了。
最近准备研究下用户画像，先制定一个计划，在简书上记录下，希望得到同道中人一起讨论。 一、目的 用户画像的目的 用户画像的目的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。...如，同样一瓶矿泉水，超市卖1元，火车上卖3元，景区卖5元。商品的售卖价值，不在于成本，更在于售卖地点。标签均是矿泉水，但接触点的不同体现出了权重差异。这里的权重可以理解为用户对于矿泉水的需求程度不同。...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。...4.3、根据内容与对象的标签和数据建模中定义的权重跑出用户画像 实践是检验真理的唯一标准 要想知道自己的数据建模是否合理，为文章内容打标签的算法的正确性是怎么样的。...实践吧～ 用户画像我将作为一个系列来记录，欢迎前辈们多多指导
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。
怎么样基于DPI上采集到的非常丰富的覆盖范围非常全的DPI数据，来做各种大数据的应用。今天我讲的不是对运营商内部应用，我讲的是怎么用大数据来进行变现，怎么产生商业价值。...如果在一个家庭上网的话，画像结果，这个人既关心时尚，又关心IT，这个画像就乱了。...数据是海量的，大家每天都在上网，怎么样能够精确的追踪到这个自然人，其实是非常难的一件事情。 基于这个关系链数据的应用，常见的是两种应用，在做广告投放的时候有效区分自然人，保证画像效果是准确的。...这个车是卖保险的，卖北京地区的保险，卖的是商业险还是交强险或者卖车友会服务的，我会把UL库做一个分析和分类，这样可以帮助你们去追踪这个用户真正的兴趣点，来做精准的营销。...第二个是基于画像属性反查用户，比如我是卖糖尿病药的，我希望找到糖尿病病史的人，谁搜过糖尿病，我对他做营销。我可以通过输入用户的属性，谁搜过糖尿病，查是谁。
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。
事前的处理指的是根据资源画像做精细调度，避免热点。事后是对应用的可迁移性进行分级，来保障稳定性。...通过资源超卖，测试集群的分配率对比应用超卖之前可以达到 130%，使用率达到 15%。 技术层面，超卖有两个方向：一是节点级别的超卖，二是应用规格的智能调整。...利用资源画像可以进行定期的建模，然后去做针对每个节点的使用情况去做动态超发。 适用于大小集群：整体超卖，资源利用率提升。...整体规模 10w 台服务器，单集群规模最大 1w 节点，多地域多集群，以单一集群举例，2500 + 节点，通过超卖下线节点 500+，通过动态系数超卖售卖率达到 125%，基于应用画像智能调度热点率低至...单集群规模 10-20 节点，多地域多集群，使用动态系数超卖售卖率达到 148%，基于应用画像智能调度规避了热点问题，通过推荐的降规格，缩节点方式，计算节点节约成本 50%。
很多同学很困惑：B2B类分析该怎么做！！！网上到处都是零售电商的例子，可这都是B2C类业务啊。当然还有一些同学连B2B和B2C都分不清楚，只是感觉到：我这个数据很奇怪，该怎么分析？今天系统解答一下。...具体的细化需求，有三部分： 1、客户画像 直接上图，B2B的客户画像，更多从客户企业实力、需求规模、流程长度、谈判对象这些角度进行。...在用户画像的使用方法上，也有不同。B2C卖的很多都是必需品，用户是一定有需求的。问题是：哪一品牌、哪一Sku、哪一价格有需求。因此，B2C用户画像本质，是筛选特定产品的高响应率用户。...请注意，B2B本身也是一个巨大范畴，根据： ★ 产品特点：卖原材料、卖产品、卖服务…… ★ 销售模式：业务团队、电话、平台…… ★ 行业特点：建筑、金融、五金、耗材、软件…… 还能细分出很多类型，具体的场景还有很多差异...本篇集齐50个在看，我们分享下一个话题：客户画像的做法。
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