明天就是一年一度的双11购物狂欢节，不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势，众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。...腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台，将在双11期间，推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。...活动时间 2016年11月11日至11月24日 活动规则 活动期间，平台认证用户购买任意服务，累计付费满100元，可领取50Q币，累计付费满200元，可领取100Q币，多买多送。百万Q币，送完为止。...双11来WeTest，享受被百万Q币围绕的喜悦！来一次跟腾讯专家的约惠！ 了解活动更多信息，请扫描下方二维码 ? ?
以世界最大的个人和企业征信系统为例： *图源：中国人民银行官网 截止到2020年12月底，中国人民银行已收录超11亿自然人和6092万企业及组织信用信息，日均个人和企业查询征信报告次数分别达到866万和...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。...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。...难点在哪里？这些答案，我们将在下一篇文章中详细阐明，并梳理目前项目方的解决办法以及其它潜在的解决方案。敬请期待。 ----
本文主创：腾讯PCG（平台与内容事业群）媒体市场部市场研究中心 “要对自己好一点”，“衣柜里永远少了一件衣服 ”，“过不完的节日，买不完的衣服 ”…… 当买衣服的理由越来越感性，服装貌似已不再是“这届”...TA们怎么买？怎么穿？什么影响购买决策？ TA们喜欢追什么？看什么？….....腾讯数据实验室通过线上线下调研结合大数据分析，推出《2018服装消费人群洞察白皮书》，期望通过这份洞察，描绘出当今服装消费者的全景画像，为内容的生产，品牌的沟通提供启示和参考。...，线上成为消费者服装购买链路中最重要的渠道 l 社交渠道最容易“种草” ：KOL推荐，流行风向，穿搭技巧引关注 l 从不同品类服装人群画像及媒体行为看：内容和沟通渠道的差异化，可实现对不同品类服装人群的精准覆盖...淘品牌人群：服饰流行中的follower，各圈层“名人”推荐最为有效；泛娱乐视频内容、社交渠道可广泛触达 详细报告如下： ---- 这些综艺是挺好看，就是弹幕有点… 使用Laya引擎开发微信小游戏 论双11
品牌、产品、活动、会员、公关、广告……） XX问题（我不知道目前情况，我们发现了XX问题，我们有XX困惑……） 这样才能真正做出有商业价值，而不是自娱自乐的东西来 误区二：数据分析思维是用户留存、用户画像...…… 澄清：这些是具体的指标，是分析的素材，不是结果 如果把题目完整，其实应该还有用户拉新、用户促活、用户留存、用户转化、用户推荐、用户画像……你看，这就是用户运营这个部门的工作内容吗。...而且，针对留存这个问题，还有个经典困惑：如果我们把3个月内有付费定义为留存，一个月买1000产品，连续买3个月，和一次买6000，半年买一次的有什么区别？...看似一次买6000，半年买一次是“流失”了，可有的消费者就是喜欢囤货，就是喜欢蹭618，双11（刚好上下半年各一次）……那这个定义本身都有问题，要怎么“分析呢？”...或者业务上已经有了“好/坏”的定义，我们做分组对比，看看“好”到底在哪里好，“坏”到底在哪里坏，明确一个清晰的数量分界线，这样才好做后续深入分析。 优化策略：标准至关重要，数据+标准=判断。
日常生活中，我们会经常“揣测”他人，比如根据外表来判断一个陌生人的职业，根据面部表情或身体姿势判断对方的情绪状态，听口音来分辨对方来自哪里(南方or北方)等等。e.g....对用户的画像或者识别，是产品运营活动的基础。 比如2016年京东在双11做的图书活动，就很好地利用“图书”这个品类来筛选高质量用户来为金融业务拉新，下图是当时笔者在朋友圈的发文。 ?...本文标题为“以物识人”，假设你作为数据分析师，怎么基于数据来推断用户的属性，或者说基于用户的行为来做“用户画像”——当然，其中的方法也可用于数据分析场景之外。...杯子，粉色的，男生买的概率比女生要低很多吧； 个性化的头像、昵称、行为路径、文字使用习惯、关注的话题或明星等，这些也能反映用户的性别。 怎么判断用户的职业？...实际业务应用中，通常会针对性的对目标用户的一个或多个维度推断，某些场景下，涉及的数据广度和深度则要大的多，比如刻画用户的消费能力，除了看消费金额外，还可以看购买品类的层级(比如同一品类中买的都是贵的)、
尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求：看看我们的用户画像。结果写出来报告被批：我都知道了，你写这有啥意义。到底咋弄？今天系统分享一下。...1 没用的报告长这样 一提到用户画像，很多同学的报告都长这样： 男女比例4:6 30岁以上占比40% 平均年消费500元 活跃1个月以上用户55% …… 往往这种报告写的很辛苦，跑的数据很多。...最直接能想到的就是RFM，于是抽出R、F、M三个维度数据，每个砍成五段，5*5*5分成125个分类，再用聚类，搞成5大类，125小类，每一类都细心标注上：“这个用户买了1次500元，5天没卖了，所以得让他买！...最后收获一连串连珠炮似的追问： 你说他买他就买呀！ 买啥！哪里买！ 咋让他买 咋通知他买！ 不买又咋样！ 买了又怎样！ 他要是本来就会买呢！ ……被轰的晕头转向…… 到底问题出在哪里？
7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。...深入金融场景的数据驱动与应用 诸葛io产品VP于晓松 金融行业对用户的分析停留在人口属性方面，比如性别、工资结构、偿还能力等等，而缺乏用户行为方面的画像。...“双创”大数据金融分析服务 北京赛智时代信息技术咨询有限公司CEO赵刚 目前我国创新创业形式喜人，给许多企业带来了机会。...Innov100的数据分析服务方法、数据雷达、数据洞察等内容，针对创新创业的中小微企业的数据分析有助于金融机构找准创业赛道，选好投资方向，评价投资价值，发现潜力项目，洞察关键成功因素，量身订做产品和服务，恪守企业信用
2017年11月10日，由上海大数据联盟、数据猿主办，上海科睿联合主办的《构建智慧法院，促进司法职能——魔方大数据》在上海超级计算机中心举行。...本站整理了四方伟业上海售前总监任鹏的发言实录 作者 | 任鹏 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 2017年11月10日，由上海大数据联盟、数据猿主办，上海科睿联合主办的...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。
芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势，今年双11，天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响？...实体商业在双11的大背景下，还有没有可以挖掘的商机？ 双11为实体商业带来了大量的销售机会。...研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末（11月7日、11月8日）的客流及客群画像与“双11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。...芝麻科技的大数据消费者画像除了有近500项标签刻画消费者画像外，还能够提供品牌受众地理位置分布热力图，了解品牌受众的逛街习惯、集中地理位置等，可作为品牌新店选址、基于地理位置广告投放策略参考等。...双11不是实体商业的黑色周，相反，无论是客流数据，还是客群画像，都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。
配备了后置双摄像头，而前置摄像头依旧采用了到 2000万像素。...网友：我刚花了两千八买了R11s，马上就出了R15，才三千，啊啊啊[震惊][震惊]！你觉得我还会买吗？是的，你猜对了！ 网友：老子刚买的R11S没两天，你跟我说要出R15？？？？？...所有的钱都用来给明星代言费，试问你的手机研究经费能高到哪里？质量？这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友：有些人能别觉得自己最清醒吗？...大家还是参考下值不值得买 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族，义无反顾的买的。才刚买r11s，反正买不起！...网友：我刚买的R11s跟我闹着玩么？我刚换的r11s那么快就有新的了？手机不咋滴，卖的倒是挺贵，你是想说让我和她们用一样的手机吗？你看她们粉丝买账吗？
以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 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。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...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。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
1、可以放自己的资料，走到哪里都不怕丢文件，一键上传，多爽，速度还快； 2、可以部署一个自己唯一的博客网站； （1）有自己的独立域名； （2）想发什么就发什么，无拘无束（当然了，一定要合法哦）； （3）...如果你想了，那么请继续往下看，经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策，带你拿下最爽的服务器！！！！！ 为什么今年要撸腾讯云的羊毛呢？...先来对比一下我们比较熟悉的阿里云、腾讯云、华为云三大云的双11活动的优惠力度： 1、阿里云： [image-20211107223313296.png] 2、华为云： [image-20211107223854552...[image-20211108202239682.png] 对了，腾讯云的这个2核4G的服务器，是我见过全网本次双11优惠力度最大的一家了。 大力推荐哦！！！...小窍门：针对老用户，这个地方我有一个小招，还是从我朋友那里学来的，上一个双11，他在腾讯云领了价值万元的卷，然后节省了1万多。厉害吧。
面对即将到来的双11购物狂潮，小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够，或者是钱包有点瘪，而是买买买之后，要经过多长时间的漫长等待，才能拿到自己的宝贝呢？...为了加速整个物流过程，阿里、京东等公司可谓花了血本，历经多年打造的黑科技项目，能否应对今年的双11呢？...马云表示，阿里巴巴要打造一个可以让中小企业和年轻人全球买、全球卖、全球运、全球付、全球游的平台，帮助更多中小企业，把他们的产品卖到世界各地。...京东：史上最强智慧物流黑科技和机器人军团 双11不仅仅是货物及优惠力度的比拼，更是物流的比拼。...有这么多黑科技为双11物流保驾护航，你还担心快递变慢递吗？也许，是时候放开手脚买买买啦！
除了流失风险、忠诚度和消费能力这 3 个指标外，我们还可以分析用户的购物时段、购物偏好、常用支付渠道等消费习惯，近一步细化用户画像。 ? 如何运用用户交易画像来分析问题？...某个经营线下门店的客户在去年双 11 期间做过一系列营销活动，活动期间他们 GMV 有所上升。...通过 Ping++ 大数据商业智能系统，我们将该客户的用户分成核心用户、高潜用户和一般用户，再分析这三类用户在双 11 期间的增长情况，结果发现核心用户和高潜用户的消费额增长非常好，但是一般用户却几乎没增长...恰好 2016 年的双 11 在周五，这家店的营销活动是从周五持续到下周二，所以整个双 11 营销活动对一般用户的影响比较小。 案例二：用户流失情况分析 ?...构建用户交易画像能为后续的精细化运营做准备，比用户交易画像更重要的是背后的数据化思维方式，这是每一个优秀的市场、运营人都应该具备的能力。
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。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...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。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
一、用户画像 用户画像这一概念最早源于交互设计领域，由交互设计之父Alan Cooper提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。...用户画像作为让大数据“走出”数据仓库的典型落地应用之一，是企业精细化运营和精准营销服务的基础服务设施。本文将主要围绕画像数据流转结构设计与画像查询服务架构设计两个方面探讨用户画像在携程商旅的实践。...To B 场景下用户画像是由公司（corp id）和用户（user id）共同构成的画像，主要包括公司维度的画像，用户维度的画像。...因为是商务出行，去哪，如何去，住哪里等，没有太多犹豫空间，买完即走。和C端看了又看，逛了再逛有明显的区别。 To B 场景下用户消费模式更加稳定。...五、小结 用户画像标签体系的构建是一项系统工程，踩过很多的坑。许多标签和业务强相关，研发同学需要深刻理解业务场景才能做好画像，此外为保障服务的可用性，双IDC部署，服务熔断、服务降级都是必须要做的。
于是： 思前想后，看了又看，算计5天 联系加盟商，扯淡5天 又联系另一个加盟商，扯淡5天 双联系另一个加盟商，扯淡5天 和朋友讨论喝酒撸串5天 到知乎发帖子，看评论5天 找老婆要钱，吵架下跪5天 找爹妈要钱...比如个人买牛奶，只需要考虑“这个好不好喝”就行了。 B2B业务，服务的是企业经营目标。同样是买牛奶，如果是拿牛奶当原料。...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。...本篇集齐50个在看，我们分享下一个话题：客户画像的做法。
一天要拿出来看几十上百遍的东西，哪里轻易忘得了？ 只要你带了手机，事情就好办了。 给你举个例子。 在美国，有一家连锁店，叫做Kohl’s。 ? 它和许多商店一样，也会发送优惠券给顾客。...想象一下，你看中了一双鞋。端详着爱不释手，可是1000元的标价让你犹豫不决。这时候，手机上突然来了一条短信——电子优惠券，这个品牌的鞋七折，仅限当日！ 你是买呢，还是买呢？...他当场展示了这间屋子里面所有人的用户画像，还做了聚类分析。对应手机号码或者电脑mac地址，分析结果可以勾勒出你的年龄、婚姻、家庭结构、收入等状况。...扫码领了礼品的用户经常去哪里？是宝马4S店，还是重庆小面馆？是四季酒店，还是如家？出门喜欢坐神州专车，还是骑小黄车？…… 有了这些数据，你还愁不能给用户画像，描绘他的消费水平和需求偏好吗？...你问这些数据从哪里来？ 那个小巧的设备又不是只卖给了你一家。你获得的不只是本地数据的分析，还包括一个联网的云平台。用的商家越多，每个商家拥有的数据就越精准。这就是网络效应。
例110（ACM题型）：小编特别喜欢网购，尤其是当双11和双12的时候，小编总是要买很多东西，现在给你一个任务，请你编程帮小编计算一下，某件东西是在双11买合适，还是在双12买合适。...假设商品的原价为X元（X>=10并且 X双11的计算规则为：(X+500)*0.56789，双12的计算规则为：(X*3.5)*0.56789。...如果双11买和双12买价格一致，则选则双11购买。...输入： 输入数据为商品的价格，X其中（10<=X<=10000）范围内的整数 输出： 输出数据为，何时购买合适： double 11 double 12 代码演示： ? 结果演示： ?
房子也装修十几年了，一直想再装修下，但是真的哪里来精力做这个呢?所以很多时候不是钱的问题就是精力问题！ 衣服我真的很随便呢，基本网购，大衣一千左右，其他衣服200-500。...另一方面我每天到家八点了，周末都在接送娃读书中度过，哪里有可能逛街呢?真心逛街一年一只手就够了。 孩子教育比较花钱，我一年花十万左右两个娃，当然还没到最花钱的时候。...刚过去的双11，她自嘲是收入越往高走，消费则全面降级， 仅举一个内衣的例子，年轻时戴安芬，生娃后优衣库，现在发现京东上的国产牌子竟然也很不错，价格每降一级就是5折。...现在最要买衣服的是孩子，每年618，双11，老婆都是给娃大采购。日常在淘宝一家户外童装店买外贸货，T 恤裤子都是30，50一件。好一点的就去迪卡侬给孩子买。双11也会备一些优衣库+GAP。...有时买个 IPAD，前段买个了投影，双11换了款可以折叠收纳的跑步机。手机每两年会换，老婆原来还是苹果近10年的忠实用户，今年都换成华为了。 保险，3万/年。医疗，5K。主要是门诊，住院很少。
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