画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上，当时对画像只有一个概念上的认识；工作后接触到了画像平台，当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息，发现查询结果非常准确，自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣；在之后工作中有幸参与了画像平台的建设工作，对于用户画像的认识更加真切。
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
PaddleSpatial是基于百度飞桨深度学习框架开发的时空大数据计算工具和平台，融合了百度领先的区域分割、时间序列、城市迁移学习等时空数据处理能力。本次将由百度研究院资深研究员、PaddleSpatial技术负责人周景博，为大家分享PaddleSpatial如何实现深度学习与时空大数据的结合，以助力智慧城市发展。
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。
文|鲍忠铁（微信号：daxiakanke），TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。鲍忠铁同时也是36大数据的专栏作者。 进入移动互联网时代
之前开发过一个画像项目，并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节，例如PSM，RFE，USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验，尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好，理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料，所以，我又专门开了一个专题，打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标，每天第一时间收获技术干货！
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。 进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改
移动互联时代大浪淘沙，「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时，也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题，这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进，也再次把「大数据技术」推向高潮。
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
【导读】2017年 11月4日，大数据系统与应用研讨会在中科院计算所举行。会议邀请了中科院计算所程学旗老师和其他来自联想、京东、美团点评、小米等一线互联网公司大数据领域的专家，通过主题演讲，分享并深度探讨了大数据技术在业界一线的最佳实践和创新应用。 小米大数据总监司马云瑞为大会带来了题为《小米用户画像的演进及应用》的分享报告，循序渐进地分享了小米用户画像系统的建设和应用。小米公司经过7年的发展，积累了海量的日志和用户行为数据。基于全生态、多维度的数据资产，构建了丰富的用户画像体系，在业务运营、广告、互联网
在【rainbowzhou 面试13/101】技术提问--说说你了解的大数据应用产品？中，聊了聊用户画像是什么、如何用、前置条件以及它与大数据的关系。今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成，希望对大家有所帮助。
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要的消费者，但是他们的金融消费习惯正
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。 所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要的消费者，但是他们的金融消费习惯正
什么是用户画像？ 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
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。 用户
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的好
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营
今年的“金瑞奖”名单已公布，不少人发现除了网易、阿里这样的拿奖“老手”，还杀出了一匹黑马——华坤道威数据科技。人们不禁好奇，在这个角逐最激烈的大数据产品创新奖中，华坤道威是如何跟“大佬们”并肩站上领奖台的？ 走红不是偶然，数据就是基因 事实上，华坤道威并不是“突然”走红的，早在2000年就从数据分析和市场研究起家，先后服务过宝洁、强生、联合利华、中国联通这样的行业顶尖企业及世界500强公司。十余年的厚积深耕，“用数据说话、凭洞察取胜”早已成了华坤道威的企业基因。 直到大数据时代的来临，这家低调却实力不凡
无论你是市场汪、产品汪，还是某宝的商家，一定有一个问题是你一直思索的——如何找到目标消费者、所谓的顾客上帝呢？
不管是针对消费者的宣传还是营销，或者是针对公司的管理运营，大数据在其中的作用从本质来讲就是在构造“用户画像”。 近年来，在智能化趋势的推动下，社会经济的众多领域都发生了翻天覆地的变化，其中尤其以金融、零售等最为明显。以零售业为例，随着移动互联网的出现和快速发展，传统的商超、店铺渐渐从线下走到线上变身为“电商”，之后在大数据、人工智能等技术的加持下，蜕变过一次的零售业1.0又经过了2.0到3.0的快速迭变。 其实，类似以上的过程同时在很多领域不断上演，而作为企业成功蜕变的重要手段和基本因素，“大数据”在其中日
背景 用户流量从搜索引擎为入口的增量时代到移动互联网普及人口红利不再的存量时代，这个变化对每个公司的获客成本，运营思路都产生了很大的影响，在流量日益枯竭，获客成本越来越高的时代，伴随着大数据、精细化运营、人工智能、机器学习等一大波新技术和概念的崛起、普及，它们之间有何关联？如今互联网产品又该如何运营、攻城略地？本文介绍的用户画像或许能带来一点思路。 1、用户画像的作用与意义 1.1 作用 用户画像承载了两个业务目标：一是如何准确的了解现有用户；二是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。比如在
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践，帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程，以及应有的功能模块；
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。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。 什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
掌慧纵盈高级产品总监吴俊认为，相比线上用户行为数据，线下用户数据更加靠谱。对于数字营销行业来说，只有打通线上、线下用户行为数据，才能真正做到精准营销 来源：数据猿 记者：春夏 随着人们生活水平的提高，
CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求 如今，随着科学技术的飞速发展，社会已经进入了一个大数据与人工智能相结合的时代。更多的企业在商业运营上也开展了新型模式，以适应新时代的需求。在这个云计算、物联网、互联网充斥整个社会的大时代背景下，企业在开展客户关系管理的过程中，纷纷上线了一款专业的CRM软件，以深挖客户的需求，再以合适的产品或者服务去满足客户，从而赢得客户的订单。 那么CRM是如何通过数据优化，找到客户的真正需求的呢？ 定制化功能一、借助大数据技术进行用户画像CRM可以将企业的所有客户资料进行收集，包括姓名、年龄、性别、职业、单位、头衔、商品需求、个性化偏好，等等，如此就形成了一个海量的客户数据库，那么借助于大数据技术，就可以对所有的客户资料进行分析和统计。比如对于一家售卖办公用品的企业来说，通过CRM管理系统与自己企业的网站、商城对接，就可以利用大数据技术，来统计哪些客户购买了办公耗材，哪些客户购买了文具礼品，哪些客户购买了电子设备，并且购买的数量各是多少，购买的时节是在平时，还是特定的节日等，那么如此，一个完整的用户画像就出来了。如此，就可以将分析好的客户贴上标签，以便对客户有更好的了解。 定制化功能二、将客户进行细分，找准精准营销渠道 当然，对于客户群体进行细分，是一个必要的环节。CRM可以根据设定的规则，按照所统计、分析好的各个客户画像，将客户进行群体细分。接下来就可以深入分析各个客户群体的精准需求，如此，就可以制定相适应的营销活动，找准营销渠道进行营销，以吸引客户进行下单购买。比如针对于三月开学季，那么文具企业就可以根据统计整理出的客户，来进行批量文具的售卖活动，比如各大文具店，如此精准的渠道营销，将会使得线索转换率大大提升。 定制化功能三、实现个性化需求推送，以提升产品销量 对于电商化的商业模式而言，CRM同样可以实现多种数据的收集，比如可以实现按照时间顺序记录客户的行为，客户在什么时间登录了网站，从哪个落地页进入的网站，浏览了哪些产品，停留了多长时间，总共进入了几次网站，购买了哪些产品，评论了哪些产品等，都可以详细记录。如此，对于分析人群的画像及需求，就可以实现科学化和细节化。那么接下来就可以进行个性化的营销活动，实现个性化的信息推送。比如对于长期浏览、购买同一个品牌护肤品的人群来说，当新品上市时，就可以将信息精准推送给她，如此精准地推送，就可以大幅度提升产品的销量。 由此可见，在物联网、大数据、移动互联网、人工智能大力发展的时代，企业引进一款CRM系统，能够大力优化企业用户运营数据，找准用户的深度需求，而这正是一个企业长久发展的关键竞争力。
之前的章节比较偏重理论方法介绍，本章将从实践的角度介绍如何从0到1搭建画像平台，包括运行环境配置和服务端工程框架的搭建。运行环境配置包括基础准备、大数据环境和存储引擎搭建，基础准备将介绍各技术组件与平台功能的关联关系以及一些基础环境配置，为后续搭建运行环境做好准备；大数据环境和存储引擎搭建中将详细介绍大数据组件的安装配置方式，为画像平台的运行提供基础运行环境；服务端工程框架搭建将介绍如何构建多模块项目以及如何通过代码连接和使用各类大数据组件。
随着移动互联网迅速发展，大数据技术为企业带来了前所未有的发展机遇，然而中小企业和传统行业由于其数据量缺乏且单一，技术投入不足的劣势，面对大数据技术发展带来的红利只能望洋兴叹。
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。文件导入是将TXT、CSV等格式的文件导入画像平台；Hive表导入是指定源Hive表及导入字段，将满足条件的源表数据导入画像平台；SQL导入是Hive表导入的延伸，用户可以自由编写SQL语句，其运行结果最终导入画像平台。图5-20展示了3种导入人群的可视化配置页面。
如何构建用户交易画像？ 基于交易行为，我们可以依据 3 个关键指标进行用户分群。 1. 流失风险。看每个用户上一次交易距今的时间，上次交易距今时间越远流失风险越高，反之流失风险越低。 2. 忠诚度。看
面对伦敦的共享单车、地铁停运、早晚高峰等带来的交通难题，伦敦大学学院的时空实验室(Space Time Lab)，提供了怎样的解决思路？
用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
10月26日，第一财经旗下DT财经发起的数据社群——数据侠联手复旦大学大数据研究院人文社科数据研究所，共同举办了以“大数据商业应用解析与未来展望”为主题的公开课。课上，数据侠联盟成员、中国电信大数据产品经理、2016年SODA大赛（上海开放数据创新应用大赛）冠军汪科科，以中国电信的海量数据为例，向复旦大学的同学们与数据侠社群的数据爱好者们介绍了大数据商业化的方法论。
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
“本项目案例由 创略科技 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
在移动终端和数字化的影响下，传统零售企业的困境与挑战也越来越明晰：一、销售额瓶颈，二、降本增效困难。 针对这些挑战，2018年2月2日下午，腾讯云举办了一场主题为“智慧零售，赋能品牌新生机”的workshop，腾讯云副总裁王祥宇、腾讯云智慧零售产品团队与在场的合作伙伴、零售品牌主理人分别分享了精彩的零售转型案例。 时尚女鞋品牌如何以“智慧”冲出重围？ 腾讯智慧零售产品团队分享了为某国内知名女鞋品牌落地实施的智慧零售解决方案，通过大数据、人工智能、云计算等前沿科技，为传统零售业的人、货、场提供前所未
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大家好，我今天分享的题目是腾讯移动分析与产品运营。首先是自我介绍，我是来自腾讯大数据，2011年加入腾讯，先后负责过腾讯大数据的海量应用画像，腾讯移动分析、腾讯移动推送等各个产品的设计和研发工作，主要专注于产品的价值挖掘、系统架构优化。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
本次分享的主题是场景化智能推送以及大数据相关的实践。 个推推送 个推是一家大数据服务商，提供开发者服务、精准营销和数据咨询等服务。个推推送主要是帮助大家做基础的推送，提高推送效果，并基于推送来提高用户
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