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用户画像大数据环境搭建——从零开始搭建实时用户画像(四)

本章我们开始正式搭建大数据环境,目标是构建一个稳定的可以运维监控的大数据环境。...我们将采用Ambari搭建底层的Hadoop环境,使用原生的方式搭建Flink,Druid,Superset等实时计算环境。使用大数据构建工具与原生安装相结合的方式,共同完成大数据环境的安装。...Ambari搭建底层大数据环境 Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。...详细官网安装文档pdf请在关注“实时流式计算” 后台回复ambari 实时计算环境搭建 由于ambari支持的druid版本较低,目前暂不支持flink,所以除kafka外的实时计算组件,需要手动安装,...至此,我们的大数据环境基本搭建完毕,下一章我们将接入数据,开始进行标签的开发,未完待续~ 参考文献 《用户画像:方法论与工程化解决方案》 更多实时数据分析相关博文与科技资讯,欢迎关注 “实时流式计算”

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什么是用户画像——从零开始搭建实时用户画像(一)

用户画像 简介 用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。...建立用户画像和精准化分析是关键。 用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦,更加的专注。...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?...用户画像是根据市场研究和数据,创建的理想中客户虚构的表示。创建用户画像,这将有助于理解现实生活中的目标受众。...用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化,我们要明确要分析用户的各种维度,才能确定如何对用户进行画像

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    用户画像系统架构——从零开始搭建实时用户画像(二)

    在《什么的是用户画像》一文中,我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义,当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢?...对于标签的前端管理,可视化等功能依赖Springboot+Vue.js搭建的前后端分离系统进行展示,而Hive和Druid的可视化查询功能,我们也就使用强大的Superset整合进我们的系统中,最终系统的架构图设计如下...这样我们就形成,数据存储,计算,服务,管控的强有力的支撑,我们是否可以开始搭建大数据集群了呢?...,产品,运营等岗位共同讨论的结果,也是用户画像的核心所在,下一篇,我们将讨论用户画像的标签体系。...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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    用户画像标签体系——从零开始搭建实时用户画像(三)

    用户画像标签体系 用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像...梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作,后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。...为什么需要梳理标签体系,因为不同的企业做用户画像有不同的战略目的,广告公司做用户画像是为精准广告服务,电商做用户画像是为用户购买更多商品,内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现,金融行业做用户画像是为了寻找到目标客户的同时做好风险的控制...用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签,用户画像体系偏战略和应用,标签分类偏管理和技术实现侧。...这样,我们的标签体系已经根据实际的业务情况建立起来了,在明确了标签体系以后,也就明确了我们的业务支撑,从下一章开始我们将正式开始搭建大数据集群,接入数据,进行标签开发,未完待续~

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    用户画像标签体系——从零开始搭建实时用户画像(三)

    用户画像标签体系 ​ 用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像...梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作,后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。 ​...为什么需要梳理标签体系,因为不同的企业做用户画像有不同的战略目的,广告公司做用户画像是为精准广告服务,电商做用户画像是为用户购买更多商品,内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现,金融行业做用户画像是为了寻找到目标客户的同时做好风险的控制...用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签,用户画像体系偏战略和应用,标签分类偏管理和技术实现侧。...这样,我们的标签体系已经根据实际的业务情况建立起来了,在明确了标签体系以后,也就明确了我们的业务支撑,从下一章开始我们将正式开始搭建大数据集群,接入数据,进行标签开发,未完待续~ 参考文献 《用户画像

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    用户画像产品化——从零开始搭建实时用户画像(六)

    只有做好产品的设计才能让标签发挥真正的价值,本文将介绍用户画像的产品化过程。 一、标签展示 首先是标签展示功能,这个主要供业务人员和研发人员使用,是为了更直观的看见整个的用户标签体系。...标签查询功能其实就是对用户进行全局画像的过程,对于一个用户的全量标签信息,我们是需要对其进行展示的。 输入用户id后,可以查看该用户的属性信息、行为信息、风控属性等信息。...四、用户分群 作为用户画像最核心的功能,用户分群功能。是用户画像与业务系统建立联系的桥梁,也是用户画像的价值所在。 这项功能主要供业务人员使用。...但是,用户分群功能作为用户画像的核心是我们必须要实现的。...下一章,我们来聊一聊如何用ES来实现用户分群,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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    社交用户画像之集群搭建【二】

    集群搭建 目标 能够通过自动化脚本部署一个集群 步骤 为企业设计一个规模合适的集群 企业中部署和管理集群的工具 自动创建虚拟机 自动化部署服务 1....NodeManager ✔️ HRegionsServer ✔️ Hue ✔️ Oozie ✔️ HiveServer2 ✔️ Flume ✔️ 用户画像系统...什么是 Vagrant 从现在就开始要搭建一个测试集群了, 回顾前面的课程, 先来说说虚拟机的痛点 安装麻烦 建立虚拟机的时候, 我的网段好像写错了, 和别人的 IP 不一样, 总是操作失误 虚拟机弄好以后...4G, 32G -> 5G 如果只有 8G 内存, 建议去下载 Cloudera quick start vm Cloudera CDH 的每一个服务的内存配置, 是按照比例来的 然后, 进行集群搭建...可以帮助我们在多台机器上执行配置文件表示的过程 Ansible 有如下概念 名称 解释 Playbook 剧本, 是 Ansible 中的总控, 根配置文件比如说这次运行 Ansible 的最终任务是搭建好一个

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    用户画像

    开发画像后的标签数据,如果只是“躺在”数据仓库中,并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。...本文主要介绍用户画像产品化后主要可能涵盖到的功能模块,以及这些功能模块的应用场景。 01 即时查询 即时查询功能主要面向数据分析师。...图13 对比分析两个人群特征 本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口,业务人员熟知业务,但对数据不了解。...本文摘编于《用户画像:方法论与工程化解决方案》,经出版方授权发布。...关于作者 赵宏田,资深大数据技术专家,在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验,擅长Hadoop、Spark等大数据技术,以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。

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    如何从0到1搭建高可用的画像平台-基础准备

    之前的章节比较偏重理论方法介绍,本章将从实践的角度介绍如何从0到1搭建画像平台,包括运行环境配置和服务端工程框架的搭建。...,为画像平台的运行提供基础运行环境;服务端工程框架搭建将介绍如何构建多模块项目以及如何通过代码连接和使用各类大数据组件。...搭建画像平台所需的安装包以及核心代码已经上传到开源平台(https://gitee.com/duomengwuyou/userprofile-demo),可以下载后按照本章内容进行环境搭建并代码运行。...基础准备本节将首先介绍画像平台使用到的技术组件以及各组件之间的协作关系,其次介绍几个必需的基础环境配置步骤,为后续搭建运行环境提供基础保障。...画像平台最终以可视化的操作页面或者SDK的方式对外提供画像服务,其中可视化页面依赖前端技术实现。基础环境准备正式搭建画像平台环境之前,需要做好软硬件基础环境准备。

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    用户画像小结

    前段时间做可一些用户画像方面的工作,对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白,希望这篇文章可以提供一点帮助。...在项目开展前,当然要先了解用户画像主要是干什么的,下面是我总结的两篇文章,大家可以先对大数据和用户画像有个基本的认识。...用户画像--《美团机器学习实践》笔记 如果刚接触用户画像,可以先通过以上两篇文章对用户画像挖掘和应用有初步了解。如果你读完以后是一脸懵的话,我知道你很急,但是你先别急。...使用pyspark实现RFM模型及应用(超详细) 利用用户的消费流水,对用户的消费水平打标签~实现简单的用户付费画像。...~ 以上内容阐述了如何通过最直观简洁的方式来构建用户画像,让大家对用户画像的概念有更深入的理解。

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    用户画像总结

    (5)行业报告&用户研究:通过用户画像分析可以了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析 根据用户画像的作用可以看出,用户画像的使用场景较多,用户画像可以用来挖掘用户兴趣...三、 用户画像的分类 从画像方法来说,可以分为定性画像、定性+定量画像、定量画像 从应用角度来看,可以分为行为画像、健康画像企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、...旋转设备画像、社会画像和经济画像等。...八、 用户画像基本步骤[F2] 根据具体业务规则确定用户画像方向后,开展用户画像分析,总体来说,一个用户画像流程包括以下三步。...十二、用户画像困难点、用户画像瓶颈 用户画像困难点主要表现为以下4个方面 资料搜集和数据挖掘 在画像之前需要知道产品的用户特征和用户使用产品的行为等因素,从而从总体上掌握对用户需求需求 创建用户画像不是抽离出典型进行单独标签化的过程

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    用户画像基础

    从基础设施建设到应用层面,主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。...03 主要覆盖模块 搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设,如图1-5所示。...就后文将要介绍的案例而言,需要从用户属性画像、用户行为画像、用户偏好画像、用户群体偏好画像等角度去进行业务建模。...开发调优:在画像的数据和产品端搭建好架构、能提供稳定服务的基础上,为了让调度任务执行起来更加高效、提供服务更加稳健,需要对标签计算脚本、调度脚本、数据同步脚本等相关计算任务进行重构优化。...擅长Hadoop、Spark等大数据技术,以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。

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    中诚信征信闫文涛:个人征信和企业征信未来将走向融合

    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。”

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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?...下面我将结合通过案例,带你了解构建用户画像的4个步骤: image.png 用户画像是为业务服务的,因此我们构建画像之前一定要清晰项目背景和业务需求。...用户归类 image.png 回顾用户画像的定义:用户画像是目标用户的代表性画像,其中包含了用户属性、场景、痛点和需求等。 实际构建过程中,我们往往无法用一个画像代表所有目标用户。...其实在画像背后,是丰富的资料库和调研信息。用户画像强调简单易用,但当实际工作中需要例证和具体数据时,我们依旧可以调用其他信息。 4. ...验证效果 image.png 我们开篇强调过,用户画像是为业务服务的。因此提炼画像不是工作的结束,促进画像运用和验证效果也是重要步骤。

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