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画像平台人群创建方式-明细行为圈选

规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的，大部分在计算过程中剔除了很多明细信息，仅保留了最关键的画像内容，即某日某用户的标签值。...虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据，但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据，比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户...WHERE: 行为发生的具体页面、功能模块。HOW: 行为发生的方式，比如点击、分享、评论等操作，还包括当时使用的操作系统、网络类型等。...行为明细数据包含时间属性，可以计算出每一个用户按时间排序后的行为序列，基于该序列可以实现行为序列圈选。比如圈选出点赞文章后又分享文章的用户，找到收藏商品后最终购买了商品的用户。...在行为明细圈选时可以结合画像标签数据一起使用，比如找到在某时间段通过手机客户端点赞了某篇文章的北京市男性用户，可以直接关联画像宽表进行计算。

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众安保险 CDP 平台：借助 Apache Doris 打破数据孤岛，人群圈选提速4倍

同时，通过规则客群的圈选能力实力客群的精细划分。用户数据分析：基于丰富的用户标签数据，CDP 平台提供用户画像洞察功能，支持实时效果评估和营销漏斗分析。...对于离线数据，我们采用了 Doris 的 Stream Load 功能，轻松地从离线数仓中将数据抽取到 Doris 中。...Doris 的 Multi-Catalog 功能可以更方便对接外部数据目录，无需进行数据迁移或导入，即可进行外部数据源的联邦查询。...客群圈选在架构 1.0 中，客群服务先生成动态 SQL，然后将其传输到 Impala 中进行客群圈选。完成圈选后，结果集需被重新读取回客群服务，并由其上传到对象存储中。...未来，我们计划在 3.0 版本中，实现离线标签和实时标签的混合圈选功能，并依托 Doris 进行 OneID 实时计算。

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朋友圈选美大赛

但是昨晚逛朋友圈看到该课程的一个学生在他的公众号：《医学僧的科研日记》，写了一个笔记：突变特征(Mutational signatures)，让我很感动，就翻了翻他的朋友圈，发现一个超级有意思的图及配文《朋友圈选美大赛

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画像平台人群包常见应用场景

应用方式：调研人员通过画像平台LBS人群圈选功能找到了几所高校附近出现过的用户，并结合用户年龄段等标签提高了用户圈选的精确度。生成人群之后，私信平台可以通过接口拉取人群数据并进行私信推送。...以此类推，针对特定场合如医院、公园、电影院、旅游景点都可以进行精细化的人群圈选。3....应用方式：在画像平台上通过规则圈选创建女性用户人群A，通过文件导入的方式创建黑产用户人群B，通过组合人群的方式创建人群A与B的差集人群C。...应用结果：人群拆分功能实现了对原人群的随机拆分，拆分过程完全随机且不受任何外部因素干扰，这一特点保证了实验的有效性。...人群判存在新功能引导上的使用应用背景：客户端应用中增加了网页小游戏功能模块，为了测试该模块的实际运行状况并评估用户的喜爱程度，产品经理希望前期仅面向种子人群开放小游戏功能入口。

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画像平台常见架构及技术选型

画像数据存储引擎是为了提高人群圈选速度，直接基于底层大数据原始表做人群圈选性能较差，需要借助画像数据存储引擎提高人群生产效率。...业务数据存储引擎主要存储业务数据，如人群基本信息、人群圈选条件、标签基本信息、标签产出信息等。服务层：服务层是画像平台核心功能实现层。...存储层：为了提高人群筛选速度，引入了ClickHouse计算引擎，其在OLAP场景下性能表现优异，比较适合实现画像平台人群圈选和分析功能；借助Redis缓存可以满足标签查询服务和人群判存服务的高并发需求...本节提到的技术选型主要偏重存储层涉及的画像引擎及画像分析相关技术方案，对应到功能层面上的人群圈选和画像分析功能。阿里达摩盘是阿里妈妈广告投放平台，该平台可以进行人群圈选并应用于后续广告投放环节。...最近几年ClickHouse比较流行，今日头条DMP以及CDP均通过ClickHouse实现了人群圈选，借助ClickHouse的BitMap实现了人群圈选的提速；快手DMP在人群圈选场景下也借助ClickHouse

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画像平台主要功能

基于底层的标签数据或者其他数据源，可以实现多种人群圈选方式；人群创建成功后，可以在其基础上支持多种附加功能；人群判存是基于人群的一种常见服务。...1、人群创建人群创建即找到满足条件的用户并构建人群，根据圈选方式的不同可以分为规则、导入、组合、行为明细圈选等多种方式。...规则人群圈选是一种最常见、简单且易理解的人群圈选方式，图2-6展示了规则人群圈选的功能示意图，可以基于已有属性和用户行为数据进行人群创建。...基于行为明细的人群圈选：行为圈选是基于用户的行为明细数据进行圈选，其数据粒度较细且与时间紧密相关，基于这一特点，可以实现行为次数统计和行为序列圈选。...上面是几种常见的人群圈选方式，但是不同场景下对于人群圈选方式的要求不同，下面再介绍两种特殊场景下的人群圈选方式。人群LookALike：人群LookALike是借助算法能力实现人群的放大与缩小。

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功能解说 | 建好人群包，精准营销省烦恼！

▍ 营销方案这一类客户是目标用户，也可以看做是种子用户，通过相似人群扩散，可以扩散出最多100万这样的特征的目标用户群，然后通过广点通去触达这些相对较精准的目标用户群，实现低成本、高质量的拉新。

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CDP平台赋能精细化运营实践

1.2业务场景用户分析：了解用户群体特征，产品设计或营销投放充分考虑目标用户的特点，设计出更贴合用户需求的产品功能，或投放更精准的用户群，例如中秋活动预热启动期，种子人群的选取及投放。...明确了人群需求后，数据的流程主要包括：数据源准备：圈选目标人群所需要的标签数据从哪里来?...火车票订单、酒店订单、红包卡券数据标签生产：按照场景人群逻辑，清洗加工标签人群圈选：以标签为限定条件，从全量用户中过滤圈选出目标人群用户触达：将用户数据传输到营销通道，对用户进行触达效果评估...(4)人群画像不同人群的用户画像构成是怎么样的，不同特征的用户，对运营转化的效果是否相同呢?人群画像的应用价值一是人群圈选过程中确定是否满足运营需求，二是事后效果分析时，不同特征用户进行对比分析。...05 未来规划精细化运营的日常功能需求CDP平台已基本覆盖，内部产品的路子一般是从先能用再好用。所以在产品体验细节以及偏个性化功能上还需要不断与业务部门一起持续扩展。

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画像平台常见的3种数据模型

画像数据对于画像平台无疑是非常重要的，按什么样的数据模型存储画像数据直接影响了上层画像平台所能支持的功能范围，本文内容主要介绍3种常见的画像数据模型及其适用的平台功能。...基于这种单表结构，可以很容易筛选出满足条件的用户，比如找到所有常住省为山东的男性用户；人群分析功能可以基于表中的指定标签列进行聚合操作来实现，比如统计所有省份的用户分布情况。...但很多场景并不关注与时间相关的明细行为数据，比如DMP平台中人群圈选大部分都是使用离线标签，用户模型比较符合此类场景。为什么要把标签数据汇总到一张宽表中？...基于用户－行为模型，可以结合用户属性类标签和行为标签实现更加复杂的人群圈选和分析功能，比如圈选出3月1日到3月24日之间，平均在线时长超过1000秒的河南省男性用户；针对给定人群，分析其从3月15日到3...基于行为明细数据可以实现更加细致的人群圈选和分析功能，比如圈选出3月1日到3月7日，中午12：00到14：00之间，使用Android系统进行登录的河南省女性用户；筛选出3月24日登录2小时之内发生了点赞行为的用户

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画像平台人群创建方式-规则人群创建

规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。...人群创建引擎读取到规则人群配置信息后，首先判断是否适合通过BitMap实现人群圈选，如果适合，可以获取标签的BitMap在内存中进行交、并、差操作；不适合BitMap实现的可以兜底通过ClickHouse...画像宽表进行人群筛选，其实现逻辑是将人群圈选条件转变为SQL语句，借助ClickHouse引擎查询出所有满足条件的UserId并构建人群；当ClickHouse执行异常时会再次兜底从Hive表中筛选用户...，同理，人群圈选条件最终转换为Hive SQL语句并最终将执行结果构建为人群。...基于BitMap进行人群圈选主要分为两步，第一步是从ClickHouse中读取标签BitMap，第二步是在内存中进行BitMap的交并差运算，其实现语句如下所示。

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人群LookALike以及挖掘人群的创建思路

人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。...借助画像数据对种子人群进行特征分析并找出其主要标签特征，比如种子人群标签特征趋向于：性别男、年龄30至40岁、兴趣爱好－军事，那么可以把非种子人群中的所有30-40岁之间爱好军事的男性用户圈选出来作为目标人群...图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。...目前也有利用社交网络进行人群LookALike的实践方案，通过好友关系找到种子人群中所有用户的几度好友并构建目标人群。挖掘人群是指定优化目标，借助算法能力找到满足要求的用户并构建人群。...人群挖掘的思路是先找到训练样本（种子人群），然后通过LookALike的思路扩展种子人群。该方式与人群LookALike不同的是，人群挖掘的结果中可以包含种子人群中的用户数据。

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人群创建的基础：画像宽表

本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表？基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题？如何生成画像宽表？针对这些问题本节会给出详细解答。...，如果创建过程直接关联到每个标签的源数据表，那么任何源数据表的改动或者异常都将影响后续的人群创建功能。...为了实现人群创建功能，用户需要申请所有标签数据表权限。当表权限变更时，还需要及时同步每一个用户再次申请权限。...本书技术方案支持多日期画像数据下的人群圈选等功能，自然兼容单日期下的各类功能。画像宽表生成画像宽表的表结构已经明确，那如何生成宽表数据？...ClickHouse也比较擅长做宽表分析，基于这一特点可以把其作为Hive表的“缓存”使用，从而满足人群圈选和人群分析的提速。

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画像平台人群创建方式-导入人群创建

导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。...Hive导入和SQL导入方式创建的人群数据直接存储到Hive表中，后续需要通过HiveToBitmap将人群数据写入BitMap并存储在OSS中。...与Hive导入人群方式不同，文件导入优先生成人群BitMap，之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。...比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群，后续可以进行广告投放或者人群分析；数据分析师离线统计出了一批高价值用户，导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。

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一文读懂：画像平台人群包产出进阶之路

产品需求是基于这张宽表可以实现人群圈选功能：用户通过可视化的页面选择标签并配置筛选条件，系统可以快速找到满足条件的用户并生成人群。...ClickHouse作为缓存随着人群创建数目的增加，完全基于Hive表圈选人群的问题逐渐暴露出来：当人群集中创建时其产出效率较低。...ClickHouse主要应用在OLAP场景下，工程上考虑将作为Hive表的“缓存”来加速人群圈选的速度。人群圈选的初衷是找到所有满足条件的用户，可以把用户筛选语句直接交由ClickHouse引擎执行。...如图9-7所示，人群圈选功能的实现已经从单纯的Hive查询转变为ClickHouse查询优先、失败后Hive兜底的方式，人群圈选速度提升明显，人群产出时间从几十分钟降低到几分钟。...图9-8展示了基于BitMap进行人群圈选的实现逻辑。本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。

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自如用户画像平台建设实践与营销应用

平台为业务人员提供海量标签，支持快速圈选目标人群，同时提供精细化人群画像洞察能力，联动多渠道进行推送，并支持人群效果的数据查看，助力业务人员进行全链路用户运营。...营销全链路：构建分群圈选-分析洞察-分群营销-营销效果分析全链路，功能层面包含标签市场、画像洞察、push/短信推送、数据分析等。...04 用户画像平台能力在平台建设层面，自如用户画像平台能力包含人群圈选，人群洞察、人群营销、营销效果分析，支持全链路定向用户营销。...人群圈选：通过人群圈选可进行精细化用户分层，而用户分层是个性化营销的基础。画像平台支持标签组合、分群组合以及 ID 数据上传 3 种方式，适应营销人员在不同场景下的圈选需求。...人群营销：支持 push/短信/优惠券等方式进行定向用户营销，例如圈选北京 7 日活跃用户，推送中秋礼包活动，进行节日关怀；圈选解约业主，通过短信活动触达，进行业主召回；自如的人群包对接至家服 CRM

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自如用户画像平台建设实践与营销应用

平台为业务人员提供海量标签，支持快速圈选目标人群，同时提供精细化人群画像洞察能力，联动多渠道进行推送，并支持人群效果的数据查看，助力业务人员进行全链路用户运营。...营销全链路：构建分群圈选-分析洞察-分群营销-营销效果分析全链路，功能层面包含标签市场、画像洞察、push/短信推送、数据分析等。...04 用户画像平台能力在平台建设层面，自如用户画像平台能力包含人群圈选，人群洞察、人群营销、营销效果分析，支持全链路定向用户营销。...人群圈选：通过人群圈选可进行精细化用户分层，而用户分层是个性化营销的基础。画像平台支持标签组合、分群组合以及 ID 数据上传 3 种方式，适应营销人员在不同场景下的圈选需求。...人群营销：支持 push/短信/优惠券等方式进行定向用户营销，例如圈选北京 7 日活跃用户，推送中秋礼包活动，进行节日关怀；圈选解约业主，通过短信活动触达，进行业主召回；自如的人群包对接至家服 CRM

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毫秒级从百亿大表任意维度筛选数据，是怎么做到的…

综合来说，HybridDB for MySQL计算规格是以SQL为中心的多功能在线实时仓库系统，很适合我们的业务场景，因此我们在此之上构建了我们的人群圈选底层引擎。...3、业务实现在搭建了人群圈选引擎之后，我们重点改造了我们的消息推送系统，作为人群精细化运营的一个重要落地点。 3.1 闲鱼消息推送简介消息推送(PUSH)是信息触达用户最快捷的手段。...实时计算层：根据人群的筛选条件，从用户大宽表中，查询符合的用户数量和用户ID列表，为应用系统提供服务。人群圈选前台系统：提供可视化的操作界面。...闲鱼PUSH系统：从人群圈选前台系统中获取人群对应的where条件，再从实时计算层，分页获取用户列表，给用户发送PUSH。在实现过程中，我们重点解决了分页查询的性能问题。...人群圈选系统为闲鱼精细化用户运营提供了强有力的底层能力支撑。同时，圈选人群，也可以应用到其他的业务场景，比如首页焦点图定投等需要分层用户运营的场景，为闲鱼业务提供了很大的优化空间。

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B站标签系统建设实践

2.2.2 人群圈选：在构建人群圈选系统时，提供多样化的创建方式是满足不同业务需求的关键。...3.全生命周期功能覆盖：服务需要覆盖人群数据的整个生命周期，包括生成、验证、配置、上线和下线。在保证安全性和可扩展性的同时，满足用户在人群数据生命周期中的各种需求。...在线服务整体功能架构如下图所示：人群版本管理离线构建任务通过人群元信息确定人群数据要写入的存储集群和版本，每个人群最多保留5个版本，所以构建时版本信息包括要保留的最近4个版本ID和将要写入的下个版本ID...例如，需要对某个人群包开放某个新功能，但是在正式上线前，我们不确定这个圈人策略是否合理，或不确定圈选的sql逻辑是否万无一失，如果一次性应用于整个人群，万一有问题，所有用户都会受到影响，所以需要灰度放量来将风险降到最低...，即先对这个人群包中一定比例的用户上线该功能，观察数据指标表现是否正常，逐步增加灰度百分比，直到放量比例达到100%。

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人群创建的基础：画像标签BitMap

使用画像宽表圈人的逻辑是从明细数据中找到满足条件的用户并最终构建人群，而使用BitMap进行圈人会对用户进行预聚合，在人群圈选时直接使用聚合后的结果进行计算。...首先将指定标签值下的所有用户聚合后生成BitMap，然后基于这些BitMap执行交、并、差操作实现人群筛选。图5-8展示了基于宽表和BitMap进行人群圈选的功能示意图，两种方式最终产出的人群相同。...BitMap特殊的数据结构决定了其适合做用户聚合并应用到人群圈选场景下。...基于宽表中全量用户的明细数据可以实现所有的人群圈选功能，但是采用BitMap方案的人群创建速度相比宽表模式可以提升50%以上。BitMap适用的标签类型和业务场景有限，要结合实际的数据进行判断。...业界一般使用混合模式，优先通过BitMap进行人群创建，不适用的场景下兜底使用画像宽表进行人群圈选。采用混合模式要考虑对齐画像宽表和BitMap的标签时间，这增加了工程的实现复杂度。

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数据化运营：算法模型可以取代业务经验吗?

用户分层运营的方式一是基于运营的业务经验，将运营场景抽象成标签规则进行人群圈选和触达营销，另一个就是利用算法模型进行人货场的智能匹配。这两种运营方式各有什么优劣势呢?...最近CDP平台新增了很多算法挖掘的标签，扩展了基于算法模型直接输出目标人群的场景，通过AB对比，算法圈选的目标人群的转化效果要好于运营基于经验、规则人工圈选的效果。...从上述案例可以看出，规则运营，需要具有具备良好的业务经验和一定的数据思维才能将目标用户识别条件标签化，主要特点如下：优点 1.行动敏捷，明确运营场景以及人群圈选条件后，可以快速进行人群输出，是CDP平台运营可以自助圈选...2.基于模算法模型的人群圈选可以覆盖更多特征维度，用户分层能力更多样化、精细化。...4.需要解决冷启动问题，新功能上线或新的业务场景缺少历史数据支撑时，算法模型的准确度不高。

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