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相似人群画像算法

一、数据源 1、相似人群数据存在TDW库中,数据字典说明: CREATE TABLE sim_people_tdw_tbl( uid STRING COMMENT 'reader id', ,格式为用户编号:相同阅读量,相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在MongoDB中 Image [ 、二级分类、关键字、topic、阅读来源 negative 负画像(不喜欢),其他字段的含义与正画像一样 update_time 更新时间 cityCode或city 城市编码 3、相似人群画像也存在 :param all_uid:用户的编号列表 :type batch_num: int """ rs = {} # 数据库查询所有人群用户画像 om_users_basic_profile_map # print("dump basic profile %d records" % len(pac_all_users_profile_map)) # 数据库查询相似人群画像

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数据解读“猫奴”的人群画像:都是哪些人在吸猫?

经常线上云吸猫的朋友们可能会产生真的在吸猫的错觉,但其实,“为猫消费”的人群才算真正吸上了猫。 ▲猫吃jiojio都这么可爱 《2018年中国宠物行业白皮书》显示,真正吸猫的人群中,80、90后占比接近80%,占绝对优势。 然而最受欢迎的猫其实是中华田园猫,比例超过吸猫人群的一半。其次才是英国短毛猫和美国短毛猫,但这两种猫的比例合起来仅占不到25%。加菲猫和暹罗猫则更少。 ? 中华田园猫的崛起实际上与吸猫人群获取猫的方式有关。其中,通过“捡的”和“领养”方式拥有吸猫资格的人占比过半。 ? “领养代替购买”的呼声已经兴起了很多年。 狗的体重从1磅到99磅(约为0.5-45kg)不等,大型猫的体重也仅在25磅左右(约为11kg),更适合单身人群及职场人群居所的大小。[3] ?

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    Doris在用户画像人群业务的应用实践

    数据技术与架构 点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号! 大数据真好玩 点击右侧关注,大数据真好玩! ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 版权声明: 本文为大数据技术与架构整理,原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。 编辑|冷眼丶 微信公众号|import_bigdata 欢迎点赞+收藏+转发朋友圈素质三连

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    搜推广遇上用户画像:Lookalike相似人群拓展算法

    在《当推荐系统遇上用户画像:你的画像是怎么来的?》一文中,我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中,我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的?”。 而在数字营销的过程中,运营人员或者数据分析同学也是在根据已有的经验,通过用户画像的方式,扩展与历史转化人群相似的人群。比如,通过性别、年龄等筛选出化妆品的受众人群等。显然,这种方式有些粗糙。 而Lookalike技术通过大数据分析和复杂模型学习归纳高质量人群的人口特征,然后在更大的流量范围内,寻找具有类似人口特征的人,从而实现目标的转化。 本题目将为参赛选手提供几百个种子人群、海量候选人群对应的用户特征,以及种子人群对应的广告特征。出于业务数据安全保证的考虑,所有数据均为脱敏处理后的数据。整个数据集分为训练集和测试集。 (7)五类特征,投放量(click)、投放比例(ratio)、转化率(cvr)、特殊转化率(CV_cvr)、多值长度(length),每类特征基本都做了一维字段和二维组合字段的统计。

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    数据画像

    企业、产品、业务、人等都可以借助数据画像从而更深刻的理解企业经营情况、产品使用情况、业务经营情况、人的健康状况等,依靠数据决策,依靠数据提供的参考,更科学更智慧。 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? 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

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    附PPT下载|Doris在用户画像人群业务的应用实践

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    互联网人群画像和你所不知道的真相

    导读 作为新时代互联网营销的关键部分,人群画像引起了诸多兴趣,近年颇为风靡。几乎所有的互联网广告供应商都不约而同的强调,他们有足够精确的人群画像数据,确保能够找到广告主真正的受众。但是事情果真如此吗? 人群画像的经典构成要素 人群画像从字面理解,是把人群的情况用数据的方式描绘出来。人群画像和个体画像并不完全相同。千万不要混为一谈。 给个体画像,指描述不同个人的过程。 现在,你应该明白,如果有广告商跟你讲,我们持续数月甚至数年积累同一群人PC上的行为数据,本身就是一个不靠谱的忽悠。这方面,只有的有账号体系的互联网媒体,才做得到。 所以,我们希望的用全网用户数据来给人群画像那根本不可能,所有的人群画像,都只能基于局部的数据。而实现跨设备识别唯一身份,除了少数服务商之外,基本上都只能停留在口头上。 一家新创立不久的数据公司曾经拿出他们号称所有的运营商的原始数据给我看,确实令我感震惊,这些数据中间不仅仅包含一段时间内某个人访问网站的全部URL信息,还包括他在各个广告公司中的cookie信息,以及他的电话号码

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    DF消费者人群画像—信用智能评分方案分享(top5)

    此次比赛是中国移动福建公司提供2018年某月份的样本数据,包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据,参赛者通过分析建模,运用机器学习和深度学习算法,准确评估用户消费信用分值 中国移动作为通信运营商拥有海量、广泛、高质量、高时效的数据,如何基于丰富的大数据对客户进行智能评分是中国移动和新大陆科技集团目前攻关的难题。 有了赛题的初步了解,我们接着考虑赛题的意义,主要为四个方面,(1)可直面真实场景数据,可以接触到企业内部真实脱敏的数据,让参赛者在真实业务场景上使用数据;(2)可以交流多种想法,可以接触到企业内部真实脱敏的数据 ,让参赛者在真实业务场景上使用数据;(3)进一步提升信用评估方法技能,通过此次参赛可进一步提升参赛选手的对用户信用评分的技能,可以用在用户画像和黑产识别上;(4)加强机器学习应用技能,通过此次参赛可加强如何将算法知识应用在用户给评分的业务场景中 这里将分为四个方面,(1)数据多种数据影响,对数据的预处理,不同类别影响因素对用户信用的影响;(2)同样特征工程,特征在某些模型表现优异,而在另一些模型表现不佳;(3)构建新的特征不同模型采用了不同特征

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    用户画像数据建模方法

    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? 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。 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

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    人群分析、人群计数 开源代码文献及数据

    Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu 人群分析 Network for Dense Crowd Counting Caffe: https://github.com/davideverona/deep-crowd-counting_crowdnet 人群数据库 Novel Dataset for Fine-grained Abnormal Behavior Understanding in Crowd 人群异常行为数据库:https://github.com /hosseinm/med Panic,Fight,Congestion,Obstacle ,Neutral 人群异常检测 Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes 数据库 http://www.svcl.ucsd.edu/projects/anomaly/ 人群分析 Deep Spatio-Temporal Residual

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    数据会说话 | 2016年学生人群移动生活洞察报告

    Part2 大学生用户画像 性别:男大学生比例高于女大学生 大学生性别比例中,男生占比52.8%,女生占比47.2%;但对比移动互联网整体,女性比例高于整体。 ? 省份:山东、江苏和北京大学生较多 大学生人群省份占比中,山东占比排名第一,为5.9%;其次是江苏,占比5.8%;对比移动互联网整体,广东和浙江大学生人群相对较少。 ? 品牌:大学生青睐小米和华为等国产机 大学生人群设备品牌分布中,小米排名第一,占比28.6%,华为排名第二。 对比移动互联网整体,大学生使用三星的比例仅为整体的一半,且大学生人群所用设备品牌较为集中,TOP10设备占比达到96%。 ? 线下消费:女生关注箱包、男生关注生活服务 大学生人群线下消费偏好中,男女生关注点存在差异,女生关注运动健康、箱包、化妆品等品类;男生关注生活服务、餐饮等。 ?

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    数据集 | 贷款人群信息数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) Lending Club平台2012-2018年的贷款数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    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数据(36dsj.com)

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    什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    浏览手机已经成为工作和睡觉之后的,人类第三生活习惯,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

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    【用户画像】大数据之用户画像的原理、应用与实现

    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? 手动列出标签,品类或者数据聚类的过程。例如:屌丝、IT男、java、hadoop、技术宅。 (职称、朋友信用等级) 用户互联网画像(微博、微信) 标准用户画像(用户信用区间等级评定) 移动电信集中监管系统画像 移动电信集中监管系统画像是对用户的通信数据等各种指标进行画像分析 供销存画像 传感器数据分析画像 用户画像标签存储 MySQL 存储画像标签相关的元数据 Hive存储标签相关数据的计算结果 数据库建表 创建用户标签表 CREATE TABLE dw.profile_tag_userid ( tagid ' PARTITIONED BY (`data_date` string COMMENT '数据日期') 创建用户人群表 CREATE TABLE `dw.profile_usergroup_tag`

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    从入门到冠军 中国移动人群画像赛TOP1经验分享

    希望能够通过这篇文章让一些数据竞赛入门者及爱好者从中学习到相关的比赛经验和思考历程。在本文中我将以中国移动人群画像赛为基础,从零开始,带领大家一步步完成新手到冠军的竞赛历程,实现冠军之路复盘。 数据清单 train_dataset.zip:训练数据,包含50000行 test_dataset.zip:测试集数据,包含50000行 数据说明 本次提供数据主要包含用户几个方面信息:身份特征、消费能力 全面探索 万变不离其宗,首先我们作为一名数据竞赛选手,拿到数据应该进行分析观察,让自己对竞赛题型、数据大致了解,下面开始数据整体探索。 结论:数据集情况与数据清单相对应,说明我们数据没有下载错误,合并后100000行,可以看到合并数据集特征列中全为数值型特征并且不存在缺失值。 实际在竞赛中,你花下的时间应该通常是:特征工程 > 模型融合 > 算法模型 > 参数调整或者是:模型融合 > 特征工程 > 算法模型 > 参数调整文章总结 本篇文章介绍了我在中国移动消费者人群画像赛中的经验和心历路程

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    什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    浏览手机已经成为工作和睡觉之后的,人类第三生活习惯,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

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    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数据

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    数据】大数据用户画像方法与实践

    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。 ; 第四层是业务类的标签,譬如高奢人群、有房一族等等,它是由底层的标签组合生成的,通常由业务人员定义。 最终的效果是,通过用户拉通与用户画像,对59万潜在消费者形成4个精准人群进行投放,是盲投点击率的10倍。 ? 这是百分点推荐引擎的设计架构,核心是四组件,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。

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