前言：一个人的信用评级一般用人物画像来评判，如何从很多的人物特征中提取有用的特征呢？ 下面以一个金融反欺诈模型为例子来对特征提取有一个简单的理解。...数据下载地址：Notes offered by Prospectus (https://www.lendingclub.com/info/prospectus.action) 一共有145行特征，...#skiprows跳过第一行，low_memory低内存加载，报错就该成False '''读入接待信息''' # print(df.head(10)) # print(df.info()) '''查看数据特征表格信息...''' df.drop('id', axis = 1, inplace = True) df.drop('member_id', axis = 1, inplace = True) 2清洗数据，去除特征中的特殊字符...'loan_status'], how = 'any', inplace = True) 6把样本中的空值用0.0去填充 df.fillna(0.0, inplace = True) 7计算清洁后样本数据的相关性
健康码画像让普通大众理解了数据，其实在实际的应用中还有很多针对特定场景的画像，如用户画像、产品画像、业务经营画像等，下面以用户画像为例讲解。 02 什么是用户画像？...通过这个用户画像，从而对这个人有了一个整体的认识，一个完整的人物画像已经呈现在了你的脑海里。当标签被描述得越多，用户画像就越清晰。...3）从数据角度而言，用户画像有助于建立数据资产，挖掘数据的价值。使数据分析更为精确，甚至可以进行数据交易，促进数据互联互通的流通。...04 构建用户画像的具体步骤 1.数据收集：对各系统数据进行梳理、采集，实现基础数据的互联互通，从而为用户画像做数据准备。数据的来源可能来自多个系统，各系统开始是隔离的，需要加工处理整合。...3.数据标准化：用户画像需要整合多源甚至跨系统的数据，如客户可能使用多个设备，拥有移动网络的多个账号，需要把同一个身份ID组合，建立统一的标准，才能完整标识实体的用户画像。
ComicTrainee_v1.0模型概述 ComicTrainee_v1.0模型主要用于生成漫画风格的人物图像。该模型可以通过给定的文本描述或参考图像，自动绘制出具有漫画风格的人物形象。...它可以根据用户的输入进行个性化的绘制，包括人物的面部特征、发型、服装等细节。...ComicTrainee_v1.0模型采用了先进的深度学习技术，通过对大量的漫画数据进行训练，学习到了漫画的绘画技巧和风格特点。...这使得该模型可以生成具有高度逼真度和艺术感的漫画人物图像，为用户提供了一种全新的漫画创作体验。
二、结缘大数据，捕捉最前沿 林迪与大数据的结缘，可以前推到哈尔滨工业大学读研时期。...他认为，大数据具有广阔的发展空间，数以亿计的数据必将产生巨大的研究价值，于是将博士研究课题聚焦在大数据领域。林迪是学通信专业出身，在进行大数据研究时，他会思考如何将大数据、人工智能和通信领域相结合。...图3 在加拿大达尔豪西大学做关于医疗大数据的学术报告 大数据在现代社会中，与各行各业紧密相连。从科技、金融到生活的方方面面，大数据都在潜移默化地改变我们的生活，让生活变得越来越便利。...他目前的研究聚焦在大数据和国家重大需求的结合应用上。他表示，“哪里有需求，哪里就有研究”，他将继续努力奋战在大数据实践的最前沿。 三、科教相助长，桃李下自蹊 林迪是“实践出真知”理念的践行者。...在一次外场实验项目中，专家验收前2个小时，服务器硬盘突然损坏，磁盘里的数据全部丢失。
但是我们还是会有很多疑惑，哪些人在处理关于我们喜好的数据？我们的这些数据会被传送到哪里？我们采访了几位大数据行业的重要人物，听听他们对这些问题是怎么说的。...新工具，新视角 维珍传媒（Virgin Media）洞察分析部负责人马克·查普曼（Mark Chapman） （维珍传媒：英国第一家通信、电视全业务运营商，欧洲最大的移动虚拟网络运营商，也是英国第二大付费电视公司...我认为企业利用的数据类型将发生重大变化，不论是内部数据的开源数据集，还是社交媒体等产生的非结构性数据集，这些数据类型都将发生巨变。...数据整合是成功关键 联合利华信息分析副总裁柯尔斯顿·穆迪（Kjersten Moody） （联合利华：跨国消费品公司，总部设在荷兰鹿特丹和英国伦敦，世界第三大消费品公司，世界上最大的涂抹食品生产商，最古老的跨国公司之一...联合利华目前专注于整合不同渠道数据，对客户数据体验进行重新定义，建立互动性更高的数据联系。这样一来，我们就能让客户深度发掘数据信息，并做出正确的行动决策。 翻译：灯塔大数据
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？...所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 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。...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。...3.3 数据建模方法 下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。...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
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。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。...来源：36大数据（36dsj.com)
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。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。
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。...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。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。...内容来源：36大数据
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。...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。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。
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。...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...数据管理层对这些数据进行清洗、拉通、整合以及分析建模，构建用户画像。 数据接口层和应用层基于用户画像，提供各种分析、服务类以及营销类的应用，服务于金融、制造、航空等各个行业的用户。...这是百分点推荐引擎的设计架构，核心是四大组件，包括场景引擎、规则引擎、算法引擎和展示引擎，尤其是规则引擎非常强大，可以根据客户的业务需求可视化配置推荐逻辑，譬如推新品、清库存等等，而不仅仅是点击率最优。
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？...所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 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。...本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 1.静态信息数据 用户相对稳定的信息，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。...数据建模方法 一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户、在什么时间、在什么地点、做了什么事。...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。
引言 随着全网步入大数据时代，企业的目光日益聚焦在利用大数据服务精细化营销、精细化运营上，各类客户画像、员工画像理论如雨后春笋般兴起，而数据应用的底层——数据治理，却鲜有整体的理论体系。...如何避免治理工作自身“无的放矢”，如何量化数据基础建设的贡献，我们需要为数据治理工作描绘一张“数字画像”。这个命题的内涵外延非常丰富，在此我们选取用户体验、架构质量两个角度进行讨论。...平台服务指标： （1）服务平台一般利用API接口向外提供数据，因此，通过计算API调用率可以计算出其向外输出服务的活跃程度。 （2）由数据服务带来的产品升值也是需要衡量的一大重要指标。...应用层引用频率：类似于人际关系网络拓扑结构中的核心人物算法，该指数直接衡量应用层中数据的系统性重要程度，引导资产盘点的目标。数据血缘关系是一种有向的、无权值、无自环的网络图。...03 结语 伴随着企业数字化转型不断深入，“数据治理的数字画像”从方法论到实践都将趋于完善，内容价值、安全性能、用户体验也会随之提高。
阅读完本文，你可以知道： 1 利用pandas_profiling库生成数据画像 "对于AI，我们不去改变，我们就会改变。" 第二个数据科学小技巧：数据画像分析。...我们使用pandas_profiling库可以快速地对原始数据进行画像和分析。 一 notebook代码 ? 二 运行结果 数据画像报告包括五个部分 第一部分：概况分析 ? 第二部分：变量分析 ?...第五部分：抽样数据检视 ? 你若是想快速了解你的数据，并且数据规模不是很大，可以采用这种方法来解答。
“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。...比如，购买家用清新剂的是妻子，但是丈夫和孩子对气味的喜好也会影响妻子的购买决策；企业老板可能不使用或很少使用某个产品，他却是最终购买决策的关键人物之一。所以这些人都应该纳入到我们的调研范围。...通过前面阶段的数据收集，我们收集到了大量数据，如何在数据分析的过程中让多人参与，同时又不会遗漏掉数据呢，亲和图此时就非常合适，该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化，便于大家协同工作和统一认识，...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。
本次分析报告将展示参与Stack网站调查问卷的人员的画像，以及自己目前工作职位数据分析师在Stack中的可分析的有趣的点进行深入挖掘，当然报告中也不乏彩蛋，Did you get anything about...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 ?...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...，有相当一部分人将眼光投向了更为稳定安全的Linux，看来最近公司招聘的JD中，许多要求熟悉Linux也不无道理~ Android和AWS都在这两年有稳步的上升，而对比而言，关于苹果的编程相比几年前的大热的热度就下降了许多
上一篇文章，我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析，并为他们打上了标签，某些同学喜欢衣服，某些同喜欢汽车。...那这些标签数据究竟存到了哪里，标签数据是否永远保存，这些标签数据是否能够不断更新？ ? 一、这些数据对存储有什么要求?...1、希望数据存储容量很大：中国有超过13个人口，每个人的个人画像数据超过上百项，数据超过PB级别很容易，我们希望这个数据存储的空间很大、而且可以不断扩展。...3、希望存储的成本很低：数据量这么大，我们希望存储的成本非常低。 4、希望存储的可靠性很高：这些大数据就是财富，我们希望这些数据可以永远保存起来。...3、我们将大数据分析后的数据全部保存至Hbase中 我们通过HIVE分析后，直接将分析后的数据存储到HIVE表中，实际是直接存储到了HBase中。
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