开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

圈选人群计算中是啥意思

圈选人群计算是一种基于人群分析的计算方法，它通过对用户进行分类和标签化，从而实现对不同人群的特定服务或内容的定向提供。这种计算方法可以帮助企业更有效地满足用户需求，提高用户满意度和客户粘性。

圈选人群计算的优势在于可以帮助企业更好地了解其用户，并根据用户的需求和行为进行个性化的服务或内容推送。这种方法可以提高用户体验，增加用户粘性和忠诚度，从而提高企业的盈利能力。

圈选人群计算的应用场景包括广告投放、个性化推荐、用户画像分析等。例如，在广告投放中，企业可以根据用户的兴趣和行为进行精准投放，从而提高广告的转化率和ROI。在个性化推荐中，企业可以根据用户的喜好和需求进行内容推荐，从而提高用户的满意度和留存率。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云人群分析：https://cloud.tencent.com/product/crowd
腾讯云用户画像：https://cloud.tencent.com/product/uin
腾讯云广告投放：https://cloud.tencent.com/product/ad
腾讯云个性化推荐：https://cloud.tencent.com/product/recommend

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

java中=是啥意思？

大家好，又见面了，我是全栈君 “=”表示赋值，是一个赋值运算符，可以将一个值赋给一个变量，如int a = 10;把字面量10赋值给整形变量a。...-=”是相同的道理。拓展： “==”、“！=” 当使用“==”的时候表示判断如if（a==10）如果a等于10则执行，不等于则跳过if内语句，执行之后语句。“！...“==”比较的是地址值。基本数据类型用“==”比较的是常量池的数据的地址，引用数据类型用“==”比较的是对象的地址。

1.2K2 0

多线程中的死锁是啥意思?

死锁是在开发多线程时才会遇到的。原因就是不同的线程都在等待其它线程释放锁，而其它线程由于一些原因迟迟没有释放，这就造成了所有的线程都开始等待程序出现了假死的现象。说白了这就是一个BUG。...因为在多线程中是不太好查找问题所在的。别担心Java为我们提供了一个命令来帮我们快速的查找问题所在。下面的方法就是如果真有死锁发生，我们怎么快速查看问题。我们用windows系统来演示。...看到没这个命令直接帮我们定位到了代码中的某一行了，很方便我们查找问题有没有。如果以后在开发多线程中果真遇到了死锁问题，那么我们就可以用上述的方法快速定位问题。

1K2 0

毫秒级从百亿大表任意维度筛选数据，是怎么做到的…

如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。...但如果是列存，数据库只要定位到年龄这一列，然后只扫描这一列的数据就可以得到所有的年龄，计算平均值，性能上相比行存理论上就会快20倍。而在列存数据库中，比较常见的是HBase。...我们通过离线T+1定时任务，把数据汇总导入到实时计算层的用户大宽表中。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。...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。...5、未来人群圈选引擎中的用户数据，我们目前是T+1导入的。这是考虑到人群相关的指标，变化频率不是很快，且很多指标(比如用户标签)都是离线T+1计算的，因此T+1的数据更新频度是可以接受的。

2.3K4 0

画像平台常见架构及技术选型

标签数据源是画像平台所依赖的最底层数据，不同标签往往散落在不同的业务库表中。为了方便业务使用，画像平台会将所有标签汇总成一张画像宽表。...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。...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。...美团和滴滴的实现方案比较相似，在人群圈选中主要使用的是Elasticsearch和Spark引擎，Elasticsearch可以快速找到筛选逻辑比较简单的人群，当涉及复杂的圈选逻辑时可以降级为Spark...百度内部用户画像相关圈选和分析基本都是基于Doris实现的。知乎的画像圈选也借助了Doris，并把Spark作为一些特殊业务场景下人群圈选的计算引擎。

4601 0

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。...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。...其中代码重点是将字符串格式的数据转换为RoaringBitMap，并通过其自带的and函数进行交集计算。

2540 0

画像平台主要功能

基于规则圈选创建人群：画像平台底层存在大量的画像标签，可以直接基于标签间的交、并、差操作进行人群圈选，比如圈选出常住省是北京且性别为男性的用户；最近一个月送礼次数超过5次且爱好军事的用户；常住省是天津或者上海...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。...人群分布分析是计算人群在指定标签上不同标签值的占比情况，比如性别标签的男女取值分布，理论上各标签值分布之和为100%，通常使用饼图进行结果展示。

3762 0

人群创建的基础：画像宽表

如果需求从上述两张表中圈选出河北省男性用户，最传统的实现方案是直接通过inner join语句找出两张表中满足条件的用户，其SQL语句如下所示。...画像宽表将散落在不同表中的标签数据进行汇总，是对数据的一种封装方式，其不仅降低了人群圈选语句的复杂度，而且还可以解决如表5-1所示的所有问题。 ...有了标签历史数据便可以实现跨时间的人群分析，比如分析北京市男性用户在过去半个月的平均在线时长变化，基于画像宽表可以快速计算出分析结果。兼容单日期分区。仅保留最新标签数据是多日期数据下的一种特殊情况。...画像宽表存储画像宽表数据存储在Hive表中，可以通过Hive SQL执行人群圈选操作，由于其依赖Hadoop生态下的数据引擎执行，其执行时间通常在几分钟到几十分钟不等。...如果画像平台用户对于人群圈选的速度没有要求，直接基于Hive表进行计算是可行的。

4032 0

一文读懂：画像平台人群包产出进阶之路

为了解决这个问题引入了BitMap（Java代码中使用的是RoaringBitmap），可以将人群中的所有UserId存储到BitMap并持久化存储到阿里云OSS中，通过BitMap和第三方平台之间进行人群数据交互可以实现秒级完成...这个问题的主要原因是所有人群创建任务都集中在一个离线队列中，而且任务间没有优先级划分，不同任务抢占资源从而造成人群产出延迟。针对上述问题有两个主要解决方法：人群任务划分优先级。...人群创建任务区分不同优先级，高优先级任务放到高优队列执行，保证高优任务优先执行。更换执行引擎。将大数据任务执行引擎从默认的MapReduce切换至Spark，提高计算速度。...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。...比如先计算出所有性别标签值是男性的人群和省份标签值是北京市的人群，那么两个人群做交集就是北京市男性用户。

3036 0

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。...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。...；最后在人群创建过程中从数据表中查询出BitMap并计算出人群数据。...生成BitMap会消耗大量的计算和存储资源，如果标签值区分度较小，生成的BitMap数据被使用到的概率较低，是对计算和存储资源的浪费。使用画像宽表还是BitMap要根据业务特点来决定。...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。

5591 0

CDP平台赋能精细化运营实践

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...：回收效果数据，持续优化人群圈选条件 3.2 CDP产品架构 CDP(CustomerDataPlatform)是基于用户实时数据标签，精准圈选目标用户并快速输出数据服务的数据产品，充分融合了低代码...CDP定位是服务于全集团，除了公共的数据标签外，需要支持不同业务条线基于自身业务属性参与标签共建，标签目录及元数据公开，申请权限后方可进行人群圈选。...标签列表标签生产 (3)场景管理运营场景的构建是将业务运营动作拆解成数据标签、人群圈选需求，基于标签和判断条件，将用户划分成一个个精细化的人群包，不同人群承接差异化的运营策略。...(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。

1.2K2 0

画像平台常见的3种数据模型

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？...统计类行为可以直接作为标签使用，比如当天点赞数、当天送礼数、当天使用App时长、近7日登录App天数等，这些行为数据需要进行离线统计计算。...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

3312 0

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...3.实现成本低，按照规则的圈选或数据清洗，运营+平台工具或运营+数据开发需要人力成本以及计算成本都比算法模型要低很多。...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。

5151 0

小程序是如何设计百亿级用户画像分析系统的？

针对特定人群的特定标签分析数据是用离线 T + 1 的 hive 任务进行计算。流程如下。分别计算官方特定标签的统计数据、特定人群的统计数据，以及计算特定人群交叉特定标签的数据。...4.2.3 数据查询数据查询方式：人群圈选过程中，如何保障大的APP查询、在复杂规则情况下的查询速度？团队在导入过程中对预置画像、平台行为、自定义上报行为，均按相同分桶规则导入集群。...4.3 人群创建 4.3.1 人群实时创建人群包实时创建类似上面描述的人群大小实时预估，区别是在最后人群创建是需要将圈选的人群包用户明细写入到存储中，然后返回人群包的大小给到用户。...同样是在本地表执行，生成的人群包写入到同一台机器中，保持分桶规则的一致。 4.3.2 人群例行化创建客户创建的例行化人群包，需要每天计算。...4.4.3 实验人群定向在 AB 实验中的人群实验，使用者通过规则圈选出指定人群作为实验组（如想验证某地区的符合某条件的人群是否更喜欢参与该活动），跟对照组做相应指标的对比，以便验证假设。

1.8K5 1

画像平台人群包常见应用场景

Push侧通过人群接口每日定时拉取人群数据，然后遍历人群中的每一个用户并推送Push消息。...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。...基于组合人群赠送优惠券应用背景：三八妇女节当天电商平台会给女性用户赠送商品优惠券，主要通过画像平台的规则圈选找出所有女性用户并构建人群，当用户位于人群中时则赠送优惠券。...人群C支持判存服务，最终通过判断用户是否在人群C中来决定是否赠送优惠券。应用结果：通过人群组合的方式便捷地支持了业务需求。...应用方式：产品经理在画像平台上创建种子人群并申请该人群支持判存服务，客户端调用判存服务判断当前用户是否在种子人群中，如果存在则展示小游戏功能入口。

2252 0

自如用户画像平台建设实践与营销应用

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。...营销效果分析：沉淀营销效果数据，可对点击营销人群进行再营销，促进人群转化。营销人员通过分析不同的营销效果，在过程中不断优化和调整营销策略，形成一个智慧大脑。...上述是画像平台内的功能，属于平台基础能力；而画像作为中台数据产品，其重要价值在于给各个业务线赋能。...如下是一些简单的示例，实际工作中的产品策略会更加复杂和丰富。

2K3 0

人群判存服务是如何实现的

判存服务在业务中的使用也比较广泛，比如运营人员在画像平台上圈选了“游戏高转化”人群，对于人群中的用户需要在客户端上显示游戏入口从而引导用户进入游戏宣传页并下载应用，该需求可以通过人群判存服务来实现。...该方式实现逻辑简单，由于所有的Key在集群上均匀分布，其降低了出现热点数据的概率，而且Redis集群存储和计算压力比较均衡；该方式的缺点是Redis的Key数量是所有人群下用户量级的总和，需要消耗大量的存储空间...增量更新的优点是通过计算人群新旧版本的差异数据，降低了最终更新的数据量级；该方式的缺点是判存数据不够精确，因为在数据更新过程中新旧版本数据在某段时间内同时存在。...以DeviceId为例，在本章介绍规则圈选时提到可以通过编码的形式将所有DeviceId映射到数字ID，在人群圈选过程中通过该数字ID替代真实的DeviceId。...基于规则的判存基于Redis和BitMap实现人群判存功能的前提是人群需要创建完成，前者将人群数据存储在Redis中，后者将人群BitMap存储在内存中，两个方案都会使用到额外的计算和存储资源。

3016 1

画像平台在电商领域的辅助作用

合作方式：画像平台通过人群创建和人群判存等服务支持了该需求，电商服务团队需要提供商家圈选所需要的标签源数据。...商家主要通过规则圈选的方式找到满足条件的用户并配置优惠券，比如筛选出浏览过指定商品的高活跃女性用户，电商服务团队需要按业务需求明确标签范围并提供对应的标签源数据，所有标签通过画像平台标签管理模块进行注册并配置其支持人群圈选功能...优惠券发放平台借助画像平台元数据查询服务、人群创建服务和人群查询服务实现了规则圈选功能，商家可以直接通过可视化的功能创建人群并配置优惠券。...如果指定人群发送优惠券，那么判断当前用户是否在人群中依赖画像平台人群判存服务来实现。...为了支持直播前选品，可以使用画像平台人群分析功能对主播粉丝和直播受众进行画像分析，此时需要找到作者粉丝数据表和直播受众数据表，通过与画像宽表连接可以计算出人群画像占比。

2274 0

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...第一种使用Hive表导入，首先需要找到离线行为明细数据，然后将数据整理后写入到ClickHouse中；第二种直接消费实时行为数据并写入ClickHouse中，其圈选结果也更具时效性。...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。

3654 0

自如用户画像平台建设实践与营销应用

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。...营销效果分析：沉淀营销效果数据，可对点击营销人群进行再营销，促进人群转化。营销人员通过分析不同的营销效果，在过程中不断优化和调整营销策略，形成一个智慧大脑。...上述是画像平台内的功能，属于平台基础能力；而画像作为中台数据产品，其重要价值在于给各个业务线赋能。...如下是一些简单的示例，实际工作中的产品策略会更加复杂和丰富。

2.1K2 0

vivo营销自动化技术解密｜开篇

这里的线索，是潜在用户。线索管理功能同时提供线索评分分级，以更有效完成营销转化。人群管理模块技术挑战点有：提供实时人群圈选的海量大数据OLAP技术；提供超大规模数据处理技术。...人群管理模块主要功能有：线索管理、身份管理、潜客管理、人群管理、人群圈选、人群抽样、人群扩量、人群定向和客流洞察功能。 2.2. 营销策略模块营销策略模块主要作用为营销自动化系统提供策略方案库。...人群圈选：提供人群创建、人群管理、人群计算、人群定向功能；活动配置：负责对接运营后台的管理配置业务，提供基础的配置能力和信息接口；方案执行：负责活动真正的执行过程，包括活动触发和数据处理；投放服务...【计算层】主要包括基础数据服务、自动化方案执行和渠道触达服务数据服务：提供数据洞察、人群计算、智能分群和人群定向功能。...营销自动化引擎：获取活动配置信息，根据营销方案，做指标计算、人群匹配和规则匹配，最终输出结果，进行分发投放。

1.5K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭