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级360°全方位用户调研及ETL

之前关于用户项目部分的讲解多停留在理论层面,本篇我们正式开始对该项目中所使用到的进行调研和ETL处理。 ? ----调研及ETL 整个用户(UserProfile)项目中,务及技术流程图如下所示:? 特点:量比较 存储HBase:存储海量、查询检索2)、实际项目来说【访问行为日志】存储到Hive表中 仓库分层: ODS层、DW层和APP层 3)、特殊:模拟的所有存储在RDBMs (Import) 将MySQL表中导入平台中如HBase表,方案如下所示: ? 2.1、HBase 表设计 电商网站中各类(用户信息、用户访问日志及用户订单)存储到HBase表中,便于检索和分析构建电商用户,有如下几张表:hbase(main):008:0> listTABLEtbl_logstbl_orderstbl_userstbl_goods

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级360°全方位用户】项目介绍

在正式开始对【级用户】项目展开介绍之前,博主可是煞费苦心,为家整理了一期,如何彻底理解什么是用户(?一文让你彻底明白,到底什么是用户?)。 ----项目介绍 级360°全方位用户是基于电商平台进行设计和开发,是面向注册会员的偏好、行为习惯和 人口属性的还原,同时也包括对商品信息的还原。 项目名称: 级360°全方位用户领域: 电商平台,针对电商平台用户构建用户,给用户打标签构建: 1)、注册会员(打标签) - 用户标签 a)、偏好:订单订单、购物车和收藏构建标签 ,使用HDP 框架版本 HDP 2.x版本 项目功能架构图:? 受益的朋友或对技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?

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    级360°全方位用户】标签系统介绍

    在前面几篇博客中,博主已经为家带来了什么是用户,以及项目的一个基础介绍。用户的核心就是打标签,本篇博客,我们来聊聊关于这个项目的标签系统。 ? ----1. :务标签运行程序生成标签 - 编辑:修改务标签属性 - 删除:将务标签删除1.1.2、新建:主分类标签 用户构建时,标签按照等级划分,致如下所示: ? 1.3、微观用户:身份证号、手机号、QQ及Email,检索查询用户所有标签信息,构建展示用户信息。? 1.4、标签查询 依标签筛选(各种标签组合)查询对应用户信息,底层使用solr完成。 ?小结 本篇博客主要为家介绍了【级用户】项目的标签系统,包含不同标签的细致分类以及效果展示。 后续博主会为家带来如何针对不同的标签进行开发,敬请期待? 如果以上过程中出现了任何的纰漏错误,烦请佬们指正? 受益的朋友或对技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?

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    什么是用户?金融行用户实践

    金融是最早开始用户的行,由于拥有丰富的,金融在进行用户时,对众多纬度的无从下手,总是认为用户纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 千万不要将用户工作搞的过于复杂,同务场景关系不,这样就让很多金融特别是领导失去用户的兴趣,看不到用户的商,不愿意在领域投资。 用户就是一切以化运营为中心,以商场景为中,帮助金融深度分析客户,找到目标客户。DMP(管理平台)在整个用户过程中起到了一个变现的作用。 DMP还作为引入外部的平台,将外部具有价值的引入到金融内部,补充用户,创建不同务应用场景和商需求,特别是移动、电商、社交的应用,可以帮助金融来进行价值变现, 用户应用的重要领域,其实并没有多么复杂,只要掌握用户的原则和方法,以及实施步骤。结合金融务场景,用户可以帮助金融创造商价值,实现直接变现。

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    什么是用户?金融行用户实践

    金融是最早开始用户的行,由于拥有丰富的,金融在进行用户时,对众多纬度的无从下手,总是认为用户纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 千万不要将用户工作搞的过于复杂,同务场景关系不,这样就让很多金融特别是领导失去用户的兴趣,看不到用户的商,不愿意在领域投资。 用户就是一切以化运营为中心,以商场景为中,帮助金融深度分析客户,找到目标客户。 DMP(管理平台)在整个用户过程中起到了一个变现的作用。 DMP还作为引入外部的平台,将外部具有价值的引入到金融内部,补充用户,创建不同务应用场景和商需求,特别是移动、电商、社交的应用,可以帮助金融来进行价值变现, 用户应用的重要领域,其实并没有多么复杂,只要掌握用户的原则和方法,以及实施步骤。结合金融务场景,用户可以帮助金融创造商价值,实现直接变现。

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    什么是用户?金融行用户实践

    金融是最早开始用户的行,由于拥有丰富的,金融在进行用户时,对众多纬度的无从下手,总是认为用户纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 千万不要将用户工作搞的过于复杂,同务场景关系不,这样就让很多金融特别是领导失去用户的兴趣,看不到用户的商,不愿意在领域投资。 用户就是一切以化运营为中心,以商场景为中,帮助金融深度分析客户,找到目标客户。DMP(管理平台)在整个用户过程中起到了一个变现的作用。 DMP还作为引入外部的平台,将外部具有价值的引入到金融内部,补充用户,创建不同务应用场景和商需求,特别是移动、电商、社交的应用,可以帮助金融来进行价值变现, 用户应用的重要领域,其实并没有多么复杂,只要掌握用户的原则和方法,以及实施步骤。结合金融务场景,用户可以帮助金融创造商价值,实现直接变现。

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    什么是用户?金融行用户实践

    金融是最早开始用户的行,由于拥有丰富的,金融在进行用户时,对众多纬度的无从下手,总是认为用户纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 千万不要将用户工作搞的过于复杂,同务场景关系不,这样就让很多金融特别是领导失去用户的兴趣,看不到用户的商,不愿意在领域投资。 用户就是一切以化运营为中心,以商场景为中,帮助金融深度分析客户,找到目标客户。DMP(管理平台)在整个用户过程中起到了一个变现的作用。 DMP还作为引入外部的平台,将外部具有价值的引入到金融内部,补充用户,创建不同务应用场景和商需求,特别是移动、电商、社交的应用,可以帮助金融来进行价值变现, 用户应用的重要领域,其实并没有多么复杂,只要掌握用户的原则和方法,以及实施步骤。结合金融务场景,用户可以帮助金融创造商价值,实现直接变现。

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    什么是用户?金融行用户实践

    金融是最早开始用户的行,由于拥有丰富的,金融在进行用户时,对众多纬度的无从下手,总是认为用户纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 千万不要将用户工作搞的过于复杂,同务场景关系不,这样就让很多金融特别是领导失去用户的兴趣,看不到用户的商,不愿意在领域投资。 用户就是一切以化运营为中心,以商场景为中,帮助金融深度分析客户,找到目标客户。DMP(管理平台)在整个用户过程中起到了一个变现的作用。 DMP还作为引入外部的平台,将外部具有价值的引入到金融内部,补充用户,创建不同务应用场景和商需求,特别是移动、电商、社交的应用,可以帮助金融来进行价值变现, 用户应用的重要领域,其实并没有多么复杂,只要掌握用户的原则和方法,以及实施步骤。结合金融务场景,用户可以帮助金融创造商价值,实现直接变现。

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    级360°全方位用户】匹配型标签开发

    写在前面: 博主是一名的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。 由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位佬不吝赐教! 经过了用户,标签系统的介绍,又经过了调研与ETL处理之后,本篇博客,我们终于可以迎来【级用户】之标签开发。? 如果是匹配和统计型标签,我们只需要从库中将对应的查询出来,分析即可。 但标签开发流程体如下: ?

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    级360°全方位用户】统计型标签开发

    在初次介绍用户项目的时候我们谈到过,按照实现方式,标签可以分为匹配型,统计型和挖掘型。之前已经为家介绍了关于用户项目中匹配型标签的开发流程。 具体请见? 级360°全方位用户】匹配型标签累计开发 本篇博客,我们来谈谈统计型标签的开发~ ? ---- 统计型标签是需要使用聚合函计算后得到的标签,比如最近3个月的退单率,用户最常用的支付方式等等。 本篇博客,我将通过完整开发一个标签的流程,为家做详细介绍。 其实关于统计型标签的开发还有很多,它们会随着不同的务,有着不同的开发流程,例如求取用户的常用支付方式,最近登录时间等等…这里就不一一叙述了。 如果以上过程中出现了任何的纰漏错误,烦请佬们指正? 受益的朋友或对技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波? 希望我们都能在学习的道路上越走越远?

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    级360°全方位用户】标签开发代码抽取

    写在前面: 博主是一名的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。 由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位佬不吝赐教! 在之前的几篇关于标签开发的博客中,博主已经不止一次地为家介绍了开发代码书写的流程。无论是匹配型标签还是统计型标签,都涉及到了量的代码重用问题。 DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} * * @Author: Alice菌 * @Date: 2020613 08:49 * @Description: 此代码用户编写用户项目可以重用的代码 五级与 HBase 进行打标签【单独处理】 * def getNewTag(spark: SparkSession,fiveTagDF:DataFrame,hbaseDF:DataFrame):

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    级360°全方位用户】匹配型标签累计开发

    写在前面: 博主是一名的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。 在前面的博客中,博主已经为家带来了关于【用户】项目匹配型标签开发的一个步骤流程(?级360°全方位用户】匹配型标签开发)。 获悉需求之后,我们在web页面上通过手动添加的方式,添加了四级标签 职,五级标签 不同的职名称。? 添加完毕,我们可以在MySQL库中找到对应的信息 ? join后的用户ID和用户标签,编写UDF将标签进行拼接 c)拼接后的需要进行去重 8、将最终拼接后的写入hbase(的覆盖) 小结 本篇博客主要在前一篇的基础上,为家带来了如何在已有标签的情况下进行累计开发 即将原有和新进行合并,并重写的技巧。 如果以上过程中出现了任何的纰漏错误,烦请佬们指正? 受益的朋友或对技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波? 希望我们都能在学习的道路上越走越远?

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    如何构建金融行用户

    金融是最早开始用户的行,由于拥有丰富的,金融在进行用户时,对众多纬度的无从下手,总是认为用户纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 千万不要将用户工作搞的过于复杂,同务场景关系不,这样就让很多金融特别是领导失去用户的兴趣,看不到用户的商,不愿意在领域投资。 用户就是一切以化运营为中心,以商场景为中,帮助金融深度分析客户,找到目标客户。DMP(管理平台)在整个用户过程中起到了一个变现的作用。 DMP还作为引入外部的平台,将外部具有价值的引入到金融内部,补充用户,创建不同务应用场景和商需求,特别是移动、电商、社交的应用,可以帮助金融来进行价值变现, 用户应用的重要领域,其实并没有多么复杂,只要掌握用户的原则和方法,以及实施步骤。结合金融务场景,用户可以帮助金融创造商价值,实现直接变现。本文来源:钱塘号

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    、产品、务、人等都可以借助从而更深刻的理解经营情况、产品使用情况、务经营情况、人的健康状况等,依靠决策,依靠提供的参考,更科学更智慧。 随着疫情的基本阻断,根健康码情况,对地区采取风险分级的应用成为复工复产,指导人们尽快走向正常的生活,既便捷了防疫又避免了防疫的复杂手续化,最可能降低和人的经济损失成为当前利用的价值发挥 健康码让普通众理解了,其实在实际的应用中还有很多针对特定场景的,如用户、产品务经营等,下面以用户为例讲解。02什么是用户? 03用户的意义1)从层面而言,识别目标客户特征、测试客户潜在需求。 用户可以帮助进行精准营销、市场洞察、预测市场需求,从而帮助高层决策,辅助制定阶段性目标,提升ROI;同时更有助于避免同质化,进行个性化精准营销。

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    级360°全方位用户】之RFM模型和KMeans聚类算法

    在上一篇博客《一文带你硬核踏入机器学习的门》中,已经为家介绍了很多关于机器学习的基础内容。本篇博客,我们将结合当前阶段正在做的用户项目,为家介绍RFM模型和KMeans聚类算法。 在传统和电商众多的客户细分模型中,RFM模型是被广泛提到和使用的。 RFM模型是衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。 注意一点,不仅仅可以局限于这三个字段,还可以根务需求,加入其他字段,进行调整模型。 ? 我们可以根RFM模型计算出所有用户的RFM值形成一个二维表:useridR值F值M值12019-11-0151000022019-10-014800 对于以上的量纲不一致(单位不统一),所以要对进行归一化 我们可以根运营产品的经验,做一个标准,就这样: R: 1-3天=5分,4-6天=4分,7-9天=3分,10-15天=2分,于16天=1分 F: ≥200=5分,150-199=4分,100-149

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    用户的方法、实践与行应用

    END. 来源:sas中文论坛

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    为何实施

    从2012年,全球吹起了风潮,任何行动方案,言必称。三年过去了,似乎仍是外热内冷:言者谆谆,听藐藐。究其原因,实乃不知为何着手(不知为何而战),以及不知如何着手。现在将为各位分享如下。 要实施,必须全体上下一心,目标一致,套句08年北京奧運的Slogan,One World,One Dream。 例如现在可能只需用到交易(结构化),未來可能会需要存储社交网络,甚至是从传感器上传回来的(半结构化甚至是非结构化);又或现在的量仍不足一个T,未來可能会是好几个T等等。 这些现象都说明了,的实施工程必须考量的现实情况,而且与时俱进。例子也许用案例说明会比较直观,假设是一个女性服饰:一、财务构面:1,有些商品看的人多,买的人少,即陈列成本高;2。 这些学习,都将能使得增加营收,减少成本,而最化股东权益。确实有用,也绝对有必要实施,但如果不让老板认识“为何”实施,很可能老板一辈子只知道使用EXCEL。

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    挖掘】用户的方法、实践与行应用

    从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“时代”。 经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用挖掘潜在的商价值,如何在中实实在在的应用技术。伴随着应用的讨论、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,第一次使得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、消费习惯等重要商信息,提供了足够的基础。 伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作应用的根基。 来源:36

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    用户方法与实践

    首先看一下与应用的关系,现在是炙手可热,相信家对的四个V都非常了解,应该说是 信息技术的自然延伸,意味着无所不在的。 ? 管理层对这些进行清洗、拉通、整合以及分析建模,构建用户接口层和应用层基于用户,提供各种分析、服务类以及营销类的应用,服务于金融、制造、航空等各个行的用户。 ? 首先是根用户进行精准营销,这块家对门户广告、百度的搜索广告或者现在的一些dsp公司投放的程序化广告比较熟悉,百分点要做的事情是帮助整合以及拉通它们自己的第一方,建立建立用户,实现全渠道营销 这是我们为某知名制造客户做的一个项目,目标就是拉通和建立消费者统一的用户平台,建立消费者用户,并基于用户实现精准营销。 上面这张图是为该构建的用户体系,具体的维度包括基本信息、产品信息、财务信息、风险信息和资产信息等等。 ?

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    级360°全方位用户】之USG模型和决策树分类算法

    在之前的一篇博客《级360°全方位用户】之RFM模型和KMeans聚类算法》中,博主为家带来了KMeans聚类算法的介绍。 1.1.1 用户需要的 用户平时在电商网站的购物行为、浏览行为、搜索行为,以及订单购买情况都会被记录在案,探查其消费能力,兴趣等。归类后,一般来讲,可以通过三类对用户进行分群和定义。 最后通过以上的信息来获取用户信息,判断其具体的特征,然后得到类似于这样子的网络身份证。? 通常,拿到后,我们会将每个环节进行拆解,落实到具体的行动策略上。 2 1.9) If (feature 2 4.7) If (feature 2 4.9) If (feature 3 1.6) Predict: 2.0 }}----结语 本篇博客博主地简单为家介绍了一下用户项目中的 后续会借助决策树,为家带来如何在用户中开发用户购物性别的标签,敬请期待? 如果以上过程中出现了任何的纰漏错误,烦请佬们指正? 受益的朋友或对技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?

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