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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。...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...，需要注意的是，用户画像不是用于描述单个用户的，因为那没有意义，它主要是用于描述一个群体的主要特征，是了解企业用户基本情况的重要方法。...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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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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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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【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的企业，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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什么是用户画像——从零开始搭建实时用户画像(一)

在大数据时代，一切皆可“量化”，看似普通的小小数字背后，蕴藏着无限商机，也正在被越来越多的企业所洞悉。 ? 如何从大数据中挖掘商机？建立用户画像和精准化分析是关键。...不同类型的用户往往有不同甚至相冲突的需求，企业不可能做出一个满足所有用户的产品和营销。因此，通过大数据建立用户画像是必不可少的。...企业创建的人物角色画像，具体到针对他们的目标和需求，并解决他们的问题，同时，这将帮助企业更加直观的转化客户。...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。...现在企业对于数据的实时要求越来越高，已经不满足于T+1的方式，有些场景下不可能间隔一天才反馈出结果。特别是推荐，风控等领域，需要小时，分钟，甚至秒级别的实时数据响应。

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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。...伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？...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。...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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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？...数据仓库 数据仓库的概念由来已久，在我们得到海量的数据以后，如何将数据变成我们想要的样子，这都需要ETL，也就是对数据进行抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）的过程，将数据转换成想要的样子储存在目标端...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？...其实还不着急，在开工之前，需求的明确是无比重要的，针对不同的业务，电商，风控，还是其他行业都有着不同的需求，对于用户画像的要求也不同，那么该如何明确这些需求呢，最重要的就是定义好用户画像的标签体系，这是涉及技术人员

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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)

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...所以第一步，我们要结合所在的行业，业务去分析我们用户画像的目的。这其实就是战略，我们要通过战略去指引我们最终的方向。 ? 对于电商企业来说，可能最重要的两个问题就是： 现有用户- 我的现存用户是谁？...而对于金融企业，还要加上一条： 用户风险—用户的收入能力怎么样？他们是否有过贷款或者信用卡的逾期？他们的征信有问题吗？ 我们做用户画像的目的也就是根据我们指定的战略方向最终去解决这些问题。...最终，不管是电商还是金融或者其他领域，我们都可以通过数据对用户进行画像，最终建立标签体系，影响我们的业务，最终实现战略目的。 下面我们来具体看一下如何一步步的分析建立整体标签体系。

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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。...伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？...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。...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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用户画像标签体系——从零开始搭建实时用户画像(三)

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...而对于金融企业，还要加上一条： 用户风险—用户的收入能力怎么样？他们是否有过贷款或者信用卡的逾期？他们的征信有问题吗？ 我们做用户画像的目的也就是根据我们指定的战略方向最终去解决这些问题。...最终，不管是电商还是金融或者其他领域，我们都可以通过数据对用户进行画像，最终建立标签体系，影响我们的业务，最终实现战略目的。 下面我们来具体看一下如何一步步的分析建立整体标签体系。...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)

在开发好用户标签以后，如何将标签应用到实际其实是一个很重要的问题。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 ?...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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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。...这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。...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。...视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。 什么时间：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。...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。...这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。...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。...视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。 什么时间：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。...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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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...集群部署出来以后, 可能会出错, 如何运维 集群部署出来以后, 可能配置文件要修改, 难道再在所有节点修改一遍吗?...让同事执行脚本即可 虚拟机中的程序版本变化了, 修改一下脚本, 同事重新运行一下脚本即可同步环境变动 再也不用担心虚拟机关闭以后再也打不开, 重新运行一下就好, 也就一分钟 所以, 不仅仅是为了让大家学习, 很多企业中也使用...使用 Vagrant 整合 Ansible Ansible 是一个非常知名的自动化运维工具, 不仅仅只是为了搭建测试环境, 在测试环境和正式环境中, 其应用都很广泛, 先来看看在正式环境中该如何使用 Ansible

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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）。...普遍的解决方法是搭建一个风控预测模型，预测申请人是否有可能不还贷款。模型的背后就有用户画像分析的功劳。...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。...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。...在数据分析、数据体系搭建、数据科学方面具有多年经验，积累了丰富的数据分析项目经验。

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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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如何低成本快速搭建企业知识库？

由此可知，搭建知识库对于企业来说是必要的，但是由于近两年受疫情的影响，或多或少的企业发展都受到了影响，所以对于企业来说，能够以低成本搭建知识库是最好的选择。...那么，我们应该如何低成本且有效地建立企业的知识库呢？知识库创建要点1. 建立一劳永逸的知识管理结构对于建立知识库这件事，最重要的任务在于：建立知识管理的结构。...那么，如何做到一次活动之后，文档依然可以为后期所用？这就需要为这样的项目，建立一份文档模板。...快速搭建知识库使用Baklib，快速搭建团队知识库。...四步搭建知识库：知识管理，对于每一位知识工作者来说，都是一件重要且并不简单的事。而对于涉及到多人协同的团队知识管理，更是如此。

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企业如何从0到1搭建BI系统

在进行BI系统搭建之前，有两个问题一定是大家思考最为深入的： 1、 为什要搭建BI系统？ 2、 搭建BI系统能解决什么问题？...我们搭建的信息化系统运行了一段时间之后，来自各个业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等都会积累产生大量数据，来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。...如何使分散、独立存在的海量数据变成有价值的信息，使业务人员、管理者能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是BI主要解决的问题 企业数字化转型的本质是经验驱动决策向数据驱动决策的转变，如何最大化利用数据价值成为关键...这个过程涉及到数据在BI系统内的流转，如将数据接入系统，对数据进行业务主题分析，最终将结果可视化展示作为决策依据 企业搭建BI系统，那么首先一个BI系统主要包含哪些部分：1、数据仓库 2、报表/BI...今天就使用Wyn嵌入式商业智能来进行BI系统的搭建 数据准备 Wyn能够直接进行数据库的连接，实现数据的抓取。

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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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