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。 ----
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？...有小孩的家庭通常会购买母婴用品(e.g.奶粉、尿不湿)、少儿读物、K12教辅、儿童保险等商品。当然还有其他小孩子的消费场景，比如吃、穿、玩、学，不同年龄段的孩子对应的消费行为也是有迹可循的。
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？
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。
一个实际的案例是小微企业信用风险管理，多元数据来源组合获得更准确的用户画像，可以提高 AUC12%。
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。...基于"用户画像"挖掘的精准营销细分模型研究[J]. 丝绸, 2015, v.52;No.620(12):42-47+52.
lng’: 119.65923457293306, ‘lat’: 29.10738796331567, ‘conf’: 70, ‘comp’: 100, ‘level’: ‘金融’} 我们看看定位到哪里了...百度企业信用提供了企业基本信息的查询。 ? 可以看到，企业的地址为：浙江省金华市丹溪路1388号。...lng’: 119.65161604390546, ‘lat’: 29.083163015462144, ‘conf’: 80, ‘comp’: 100, ‘level’: ‘门址’} 再看看定位到了哪里...可以查看我之前写的一篇文章：用Python爬虫获取百度企业信用中企业基本信息 最后通过逆地理编码获取省份、地级市、县级市信息。...Coord2Pos(119.65161604390546,29.083163015462144) 输出结果： {‘address’: ‘浙江省金华市婺城区双龙南街680号’, ‘province’:
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
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。
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。
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<=10000），已知双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： ?
虽然名字简单，但它确是用户画像、精准营销、个性推荐、智能投放等等各种系统的砖石。今天系统分享一下。 1 什么是用户标签 性别：男女，就是一个标签。简单吧！...哪里人？ 有房吗？ 有车吗？ 公务员吗？ …… ? 你看，问的全是用户标签，人家丝毫不在乎你有多痴情，你有多努力。甭整那虚了吧唧的玩意，Show me the 房产证！...但是谁保证用户过去买的多，未来一定买的多？？完全不一定。 注意：如果我们要打的标签是个未来情况，比如未来消费多，意味着我们要做一个预测：用户未来会消费多少。...至于打了标签干什么，用在哪里，效果如何，从来没考虑过。 乱象背后深层问题，是这几年大肆吹嘘的“数据中台”、“用户画像”的概念。很多企业不是从需求出现，先思考：我们要解决什么问题。...不过很多同学自己也没有见过，天天喊用户画像，也没见几个具体落地成果。啤酒与尿布听得很多，可就是横竖没见过一家超市是这么摆的（于是编故事的人们，会注上：国外某超市，嗯嗯）。
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。...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？？？？？网友：我的R7用到R15都出来都没换过手机。...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？...网友：你们都说你们的oppo这不好那不好，可是我的oppo r7s还好好的呀，我15年12月份买的，用到现在了，摔了好几次了，屏都没有碎，就是钢化膜碎过两三次，手机也就偶尔卡过几次，还是因为我操作的原因卡的...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！
另外，还可以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。比如我们经常听到马爸爸拿一些标签，说这个地方人喜欢买什么？为什么喜欢买？...那个地方人都是买什么型号？ 03 到底需不需要用户画像？ 大学刚毕业时，初到一家互联网公司做数据运营，某天领导突然给我一个任务：做一个APP用户画像报告。...你贴了“A产品爱用者”的标签，业务方推了A产品，丫没有买！ 业务方怒气冲冲找来算账：“这用户画像一点都不精准嘛！” 于是，项目彻底凉凉。问题到底出在哪里呢？...06 用户画像效果评估&迭代 在初步形成了用户画像后，并不能直接交给运营、业务人员直接使用，还需要评估用户画像的准确性，以及交付使用后不断迭代用户画像，以获得更加精准的用户画像。...→ 什么场景会用到用户画像？→ 我们是不是真的需要用户画像？→ 用户画像怎么搞才能落地？→ 能落地的用户画像的构建步骤 → 用户画像的效果评估&迭代。 ?
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？...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。...spread_hash_key=62ff2cb05c7850ac840ec53a39ad789b 5、无论是企业还是个人，买服务器都享受加码礼； 加码礼1: 买即送千元券 买活动任意一台轻量服务器，或者云服务器...，买就送千元代金券，无需任何额外操作。
既然目标需求都不清楚，SaaS买对的可能性也非常小。 所以，我想从咨询的角度，说明一个企业的SaaS需求的产生过程。对于回答这个问题，可能有所帮助。 企业对SaaS的需求是如何产生的？...所以，还是用顾问处理此类问题的方式，使用模型或画像。是否真懂企业、懂到什么程度，必定会体现到客户画像上。 反之，如果客户画像不清，或者缺少重要维度属性，产品的定位和设计必定出现偏差，也就是不懂。...可以看出，无论多么复杂的客户画像，对于ToC来说，都是在“人的属性”这个单一维度上。也就是说，在单一层面，就能找到所有的客户画像属性，我们将其称为一维客户画像。...在一维客户画像的商业领域，比如消费领域，其产品的定位和设计不会出现太大偏差。只要产品不是过于另类，总会有人买。 但如果根据这种一维客户画像，去定位和设计ToB产品，大概率会跑偏。...有了企业客户画像维度的概念，就会发现SaaS厂商与企业客户的需求冲突在哪里；同时也会发现，基于一维客户画像的思维，很难做出企业用户的SaaS产品。
另外要强调的是标签它是跟业务密切相关的，比如说就拿最简单的标签男女来说，在阿里内部，关于男女，这样最简单的标签，也有12个男和女，它与业务密切相关，不仅仅是指生理上的男和女，另外还包括在互联网喜欢买男性的商品或者女性的商品定义的男女等等...举例来说：“人有一双眼睛一个鼻子”，那：化整为零：对每个人都应该观察到一双眼睛和一个鼻子；化零为整：只有位置合适的一双眼睛和一个鼻子我们才认为他是一个人。...4 用户画像的验证 最后说的是用户画像的验证，就是说我们在给客户提供方案的时候，他们经常会问的一个问题，构建的用户画像结果怎么去验证？...前面介绍了用户画像的理论：用户画像是对现实用户的数学建模，标签是一个符号，标签与业务关联在一起才有意义，用户画像和标签是整体和局部的关系。接下来介绍用户画像的实践。...用户画像的应用前面介绍了用户画像的理论和实践，接下来介绍基于用户画像的应用。 用户画像的具体应用包括售前的精准营销、售中的个性化推荐以及售后的增值服务等等，后面会进行展开。
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