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域名空间哪里买好呢?域名可以重复吗?

我们如果要创业的话,首先是要购买一个域名空间的,因为这样可以帮助我们推广我们的产品,能让别人更好地了解我们的网站,但是很多人不知道域名空间哪里买好。那么,域名空间哪里买好呢? 域名空间哪里买好呢? 域名空间哪里买好呢?出售域名空间的网站是非常多的,而且每个网站都有自己独特的优势,所以我们只需要根据自己的实际情况,选择一个合适的域名出售网站进行购买就可以了。

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激荡四十年,中国企业家群画像

1993年,在政府的鼓励下,外资企业蜂拥而入,跨国公司们开始梦想中国,恣意生长的中国企业,感受到国际竞争的阵阵寒意。 TESCO、家乐福、麦德龙、沃尔玛四大国际零售企业,也相继更换了主帅。 互联网时代,马云、马化腾、刘强东等企业家已经粉墨登场,那些先成长起来的企业和他的创始人只能忍受被淘汰的命运? “没有成功的企业,只有时代的企业”,在互联网电视带来的冲击波里,时任创维集团CEO的杨东文,挥刀向自我革命。 那些在时代潮流中敢于革命的企业家,领导着他的企业浴火重生,完成了对时代的超越。 以核心技术再一次突破,中国 企业家的星辰大海 “中国制造正在崛起!” 要超越国外品牌,成为时代的领先者,不是某一个企业的事,需要全产业链的同心协力。

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    很多企业都要做用户画像,我该怎么办?

    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。 站在实际对企业有用的角度,当然是越多越好。不过,随着爬虫,NLP,埋点越做越深入,在有技术支持的情况下,这些年对系统采集数据的利用度是越来越高的。所以在有条件的情况下,还是尽量推动内部数据丰富。 不考虑具体问题场景,单纯的问:一般的用户画像怎么做。

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    8000字,详解用户画像,助力企业精细化运营

    来源 :谈数据 导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。 企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。 随着大数据技术的深入研究与应用,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。 用户画像可看作企业应用大数据的根基,是定向广告投放与个性化推荐的前置条件,为数据驱动运营奠定了基础。由此看来,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。 图1-6 用户画像建设项目流程 第一阶段:目标解读 在建立用户画像前,首先需要明确用户画像服务于企业的对象,再根据业务方需求,明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。

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    【干货请收藏】企业如何低成本、快速构建用户画像体系?

    用户画像最初的意义,在于帮助企业找寻目标用户,明确出他们的喜好与厌恶,从而优化产品功能与服务,最终创造出更多的商业与社会价值。 用户画像发展至今,可用性得到进一步提升。 当然,其根基仍然是用户标签,不过在大数据加成之下,很多企业得以从海量数据中提炼更多的用户基础特征与行为特征来丰富用户标签,这就让用户画像变得更为立体与真实了。 问题来了,APP该如何充盈用户画像的丰满度呢,巧妇难为无米之炊,米去哪里找? 适用的第三方用户画像服务,满足了我们找米的期望。在期望之外,像个推这些做用户画像企业,还提供了可参考的标准标签与策略模型,甚至考虑到了应用场景。 日趋激烈的商业环境对企业产品变现能力提出了更高的要求,企业不仅想活下去,更想好好地活下去。叩开未来的大门,企业需要付出很多努力,而用户画像就是其中一块敲门砖,更是大门开启后,助帆远航的清风。

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】项目介绍

    在正式开始对【企业级用户画像】项目展开介绍之前,博主可是煞费苦心,为大家整理了一期,如何彻底理解什么是用户画像(?一文让你彻底明白,到底什么是用户画像?)。 ---- 项目介绍 企业级360°全方位用户画像是基于电商平台进行设计和开发,是面向注册会员的偏好、行为习惯和 人口属性的画像还原,同时也包括对商品信息的画像还原。 项目名称: 企业级360°全方位用户画像 行业领域: 电商平台,针对电商平台用户构建用户画像,给用户打标签 构建画像: 1)、注册会员(打标签) - 用户标签 a)、偏好:订单数据 依据订单数据 画像模块: 个体画像 -> 【微观画像】 依据用户ID:userId,查询用户所用标签,进行展示 群体画像 -> 【标签查询】 依据多个标签组合(OR、AND)查询用户,属于某个群体, 3、画像模块 画像模块是对实体(用户/物品)信息全貌可视化的精准还原,包括对个体的全方位还原和群体的 全方位还原。

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】标签系统介绍

    在前面几篇博客中,博主已经为大家带来了什么是用户画像,以及项目的一个基础介绍。用户画像的核心就是打标签,本篇博客,我们来聊聊关于这个项目的标签系统。 ? ---- 1. 5、针对业务标签操作 - 启动:业务标签运行程序生成标签 - 编辑:修改业务标签属性 - 删除:将业务标签删除 1.1.2、新建:主分类标签 用户画像构建时 1.3、微观画像 依据用户:身份证号、手机号、QQ及Email,检索查询用户所有标签信息,构建展示用户画像信息。 ? 小结 本篇博客主要为大家介绍了【企业级用户画像】项目的标签系统,包含不同标签的细致分类以及效果展示。后续博主会为大家带来如何针对不同的标签进行开发,敬请期待?

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】标签开发代码抽取

    Row, SparkSession} /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/6/13 08:49 * @Description: 此代码用户编写用户画像项目可以重用的代码

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    美国,英国,亚洲—区块链创业企业都分布在哪里

    2、美国主要以比特币创业企业为主 当仔细分析创业企业所处的具体领域时,每个国家就会表现出一定程度的不同。美国主要以比特币创业企业为主。 企业和产品主要围绕比特币区块链,并且由于文化方面的原因,这种企业很难进行创新,也很难利用资源探索其他领域。这也解释了为什么一些基于以太坊的创业企业主要出现在欧洲,尤其是英国和德国。 不仅很少出现区域集群,而且由于区块链本身是分布式的,所以区块链创业企业的创业团队也是比较分散的。所有区块链创业企业中有28%没有企业总部,这是区块链创业企业和项目中第二个比较明显的群体。 基于沟通零边际成本假设基础上,区块链创业企业是后互联网时代,后移动企业时代的第一类企业。因为互联网,公司,员工和客户将分布在不同国家。 很多区块链创业企业正在融资,并且用比特币和以太给开发人员发薪水,所以他们在所在国不会遇到我们通常意义上的货币现金问题,而且也避免缴纳资本利得税。 我在想,以后问一家公司是哪里的还有意义么?

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】统计型标签开发

    在初次介绍用户画像项目的时候我们谈到过,按照实现方式,标签可以分为匹配型,统计型和挖掘型。之前已经为大家介绍了关于用户画像项目中匹配型标签的开发流程。 具体请见? 大数据【企业级360°全方位用户画像】匹配型标签累计开发 本篇博客,我们来谈谈统计型标签的开发~ ?

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】匹配型标签开发

    经过了用户画像,标签系统的介绍,又经过了业务数据调研与ETL处理之后,本篇博客,我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。 ?

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】业务数据调研及ETL

    之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面,本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。 ? ---- 业务数据调研及ETL 整个用户画像(UserProfile)项目中,数据、业务及技术流程图如下所示: ? 2.1、HBase 表设计 电商网站中各类数据(用户信息数据、用户访问日志数据及用户订单数据)存储到HBase表中,便于检索和分析构建电商用户画像,有如下几张表: hbase(main)

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】匹配型标签累计开发

    在前面的博客中,博主已经为大家带来了关于大数据【用户画像】项目匹配型标签开发的一个步骤流程(?大数据【企业级360°全方位用户画像】匹配型标签开发)。

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    创业加速器的价值在哪里?对企业融资能有多少帮助?

    要对加速器以往企业融资的历史进行评估,这样才能了解加速器是否能够帮助企业未来的融资活动。 在进入加速器之前融资超过75万美元的企业被排除在外,但是,在加速器项目过程中融资不低于75万美元的企业包括在内。 这项研究在2016年4月展开。我们排除了在2015年4月之前还没有从加速器毕业的企业。 表2:获得机构投资的企业在离开加速器后融资金额超过75万美元 虽然在创业企业发展的早期阶段投入的资本进入最有效,但是企业如果要扩大规模还是需要大量的资本投入,所以机构投资者的支持是很有必要的。 很多企业完成了种子轮融资,但是并没有公开披露。如果企业不持续地披露自身融资数据,在私募融资市场上数据是很难获取的。 具体数字分析 很多人会很奇怪,从Alchemist加速器毕业的企业获得的平均融资金额要高于YCombinator,这可以由每批入驻加速器的企业数量得到很好地解释:Alchemist每批入驻企业限制在17

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】基于RFM模型的挖掘型标签开发

    大数据【企业级360°全方位用户画像】之RFM模型和KMeans聚类算法~ ? ---- 我们本次需要开发的标签是用户价值。 添加标签 首先我们需要在用户画像项目中的web页面添加这个需求所需要的四级标签(标签名)和五级标签(标签值)。 ? scala.collection.immutable /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/6/22 09:18 * @Description: 此代码用于计算 用户画像价值模型 ---- 结语 本篇博客,主要为大家简单介绍了用户画像项目中挖掘型标签的开发流程,相信大家在看完这篇博客之后,对机器学习算法会更感兴趣。

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】基于USG模型的挖掘型标签开发

    《大数据【企业级360°全方位用户画像】之USG模型和决策树分类算法》。本篇博客,我们需要利用决策树算法,对用户画像中,处于USG模型下的用户的购物性别标签进行开发。 ? ---- 添加标签 在开发标签之前,我们需要先在用户画像的系统中添加我们所需要使用到的标签和对应的值。 ?

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    大数据【企业级360°全方位用户画像】基于RFE模型的挖掘型标签开发

    大数据【企业级360°全方位用户画像】基于RFM模型的挖掘型标签开发),本篇博客,我们来学习基于RFE(用户活跃度模型)的挖掘型标签开发。 ? 页面互动度 E( Engagements):互动度的定义可以根据不同企业或行业的交互情况而定,例如可以定义为页面 浏览时间、浏览商品数量、视频播放数量、点赞数量、转发数量等 。 该模型常用来做用户活跃分群或价值区分, 也可用于内容型(例如论坛、新闻、资讯等)企业的会员分析。 RFM和 RFE模型的实现思路相同, 仅仅是计算指标发生变化。 对于RFE的数据来源, 可以从企业自己监控的用户行为日志获取,也可以从第三方网站分析工具获得。

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