可以想象一下，一个平台，如果有100w的DAU，那么我们该如何描述这100w用户？是不是也可以通过建设类似图片中的分类，一个个的标签，对用户进行划分。...针对这种情况，我们除了用户的自然属性之外，还需要匹配渠道的标签，来源的标签，以及不同渠道下，第一次动作的标签。这样，我们才能针对不同的渠道及不同的来源的用户投放不同的策略，吸引用户的到来。...2、由于行为标签是用来定义用户的偏好，而偏好本身会随着时间而变更，所以行为标签需要不断的更新，保证对用户特征描述的准确性。 可以根据用户的活跃周期及数据量的大小，选取一个固定时间段的数据来抽象标签。...而对于这些没有属性标签的用户，只要在APP中活跃过，我们都能够拿到需要的行为数据。用这些行为数据，通过算法，利用同类行为用户的行为数据，预测该类用户的属性标签，从而得到相应的信息。...当然，仍旧会有由于各种原因，算不出来的场景。比如用户数据较少，或者用户行为数据较为个性化，或者算法识别结果没有很好的区分等原因，这种情况总会存在。
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？...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？...3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...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。...如，购买权重计为5，浏览计为1 红酒 1 // 浏览红酒 红酒 5 // 购买红酒 综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的，人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。
它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。...来源：36大数据（36dsj.com)
它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。...内容来源：36大数据
它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...依据行业内部的经验，没有一家企业外部数据可以满足企业要求，外部数据的引入需要多方面数据。一般情况下，数据覆盖率达到70%以上，就是一个非常高的覆盖率。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。
（3）标签命名&赋值 我们用一张图来说明一下命名和赋值的差别，只要在构建用户标签的过程种，有意识的区别标签命名和赋值足矣，不再赘述。 ?...当然在大数据的需求背景下，利用问卷收集用户标签的方法效率显得过低，更多的是利用产品中相关的模块做了用户态度信息收集。...在这种思路下，用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列体系，而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则，切不可拘泥于形式。下图是Bluekai聚合多家数据形成的半结构化标签体系。 ?...用户画像数据来源广泛，这些数据是全方位了解用户的基础，这里以Qunar的画像为例，其画像数据主要维度如下所示，包括用户RFM信息、航线信息等。 ?...（2）用户统计：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征。
伴随着对人的了解逐步深入，用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像，能够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。 什么是用户画像？...为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标答的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？...数据源分析 构建用户画像的数据来源于所有用户相关的数据。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...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。...用户画像的数据模型可以概括为这样一个公式：用户标识+时间+行为类型+接触点（网址+内容），某个用户在某个时间、某个地点做了什么事情，就会被打上一个既定的标签。
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。...程序： bin/flink run examples/batch/WordCount.jar 这是flink提供的examples下的批处理例子程序，统计单词个数。...mapred-site.xml）放在Druid中 conf/druid/cluster/_common/ 配置zookeeper连接 还是修改 conf/druid/cluster/_common/ 下的...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”
摘要： 用户画像(User Profile)，作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。...微博大数据经过近两年不断地调整、磨合、优化，针对社交媒体特性，研发构建了一整套完整的用户画像体系。...该体系涵盖能力标签、兴趣标签、关系及亲密度、信用质量和自然属性五大部分，完整而全面地实现了用户信息标签化。...同时，大数据的用户画像体系已应用于微博众多的业务场景中，并随着微博业务的发展不断完善升级，将“大数据”概念落地落实。...相对于用户能力标签，用户兴趣标签涉及到的上层业务更加广泛，依赖的数据也更加复杂多变，在下一篇用户画像系列文章中，我们将会详细介绍用户兴趣标签的挖掘流程。
首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是 信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。...2 首先看一下我们生活中的用户画像 举个例子，”身长八尺、面如冠玉、头戴纶巾”，大家会想到一个人是谁？诸葛亮是吧，这是一段文本上的描述。大家再看一下，下面这张图大家又会想到谁，希特勒。...再看一下右边这幅图，这是一个球员。这个就不用说了，是美国的奥巴马。这些都是生活中的画像，都是为了描述一个人，但是它们的描述方式和角度不一样的。...第二个是用户画像它是一种模型，是通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息得到的，它是从数据中来，但对数据做过了抽象，比数据要高，后面所有用户画像的内容都是基于这个展开的。...5 用户画像实践 上面这张图是用户画像生产和应用的逻辑架构，包括5层： 数据采集层收集用户的各种数据，就拿一个公司来说，它的数据源分布在各地，有CRM系统的，有分散在各个部门的，构建DMP的一个难点就是要把各处数据都搜集起来
“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”，在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样，是真实用户的虚拟代表，是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。...当我们有多个用户画像时，我们需要考虑用户画像的优先级，在产品设计时，首先考虑满足首要用户画像的需求，然后在不冲突的情况下尽量满足次要用户画像的需求。...同时，产出的亲和图可以方便地作为下阶段讨论的数据依据。 ...我们需要做的事情主要是： （1）结合真实的数据，选择典型特征加入到用户画像中 （2）加入描述性的元素和场景描述，让用户画像更加丰满和真实 （3）将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化，比如，将员工数...用户画像在团队中的推广至关重要，项目中我们主要是通过前期加大团队成员的参与，中期邀请团队成员一起参与用户画像的创建，以及后期组织大的分享和讨论会来将让大家认识并认同用户画像。
▌假设问题 Stack Overflow（后面简称SO）想要针对自己的用户推送一篇广告，假设针对所有用户推送，那SO的用户画像到底是什么样子的？...问题解析 作为一名数据分析师，我可以从数据集中得到接受调查人群的用户大致画像，当然这只是整体状况（后续进阶还可以对SO用户聚类，分别推送不同的广告），然后从用户画像的角度配合策划部门拿出广告方案。...OK，18年的数据偏多，正好，这样的数据时效性还是不错的，那我接着往下探究，看看我们数据呈现了一个怎样的画像。 一维数据画像 ?...废寝忘食：既然大家工作时间还比较长， 会不会像之前传言的废寝忘食的状态呢，正好有相关数据，就顺带探究了一下发现，高达63%的用户并不会因为工作而废寝忘食，看来大家的健康意识还是非常好； 跳槽频率：57%...学习方式：细看学习方式发现，大部分OF用户还是使用最权威的官方手册，当然在OF上提问或者学习的比重也不轻； 二维数据画像 既然说到到了工作，那对接触编程语言的人来说，目前什么样的语言最流行，大家最看好什么样的语言
文 | 罗宇矗 什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...用户画像的作用 罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲上举了这样一个例子：当一个坏商家掌握了你的购买数据，他就可以根据你平常购买商品的偏好来决定是给你发正品还是假货以提高利润。...因为用户画像永远也无法100%地描述一个人，只能做到不断地去逼近一个人，因此，用户画像既应根据变化的基础数据不断修正，又要根据已知数据来抽象出新的标签使用户画像越来越立体。...数据可视化分析 这是把用户画像真正利用起来的一步，在此步骤中一般是针对群体的分析，比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以作出针对性的运营。 如图： ? end
0x00 前言 随便聊一下用户画像的存储。...现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个： 如何解决频繁新增和删除标签的场景 如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题 0x01 数据模型设计 从个人角度来讲...有的，其实也就是前言里面提到的： 由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。...大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的缺失，这在用户画像中很常见。 嗯，上述的问题，主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。...，竖表其实就是将标签都拆开，一个用户有多少标签，那么在这里面就会有几条数据。
用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段，不同生命周期的用户运营策略不同，画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。...本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式，然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点，并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。...分享裂变的目标是在较少的分享次数下尽量获取更多的新用户，这主要受两个因素影响：分享的内容质量以及分享者的号召力。...借助画像平台明细行为数据查询能力可以抽样查看部分用户的行为轨迹，通过实际数据排查用户流失的具体原因。也可以通过用户访谈的方式直接联系用户并咨询活跃度降低的主要原因。...对于找到具体休眠原因的用户，可以针对性地进行运营干预，但是在实际场景下很难找到用户活跃降低的具体原因，此时可以通过Push实现用户的拉活。
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