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。...随着疫情的基本阻断，根据健康码数据情况，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，最大可能降低企业和人的经济损失成为当前大数据利用的价值发挥...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？...03 用户画像的意义 1）从企业层面而言，识别目标客户特征、测试客户潜在需求。...用户画像可以帮助企业进行精准营销、市场洞察、预测市场需求，从而帮助企业高层决策，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。
一、数据标签体系与用户画像的区别与联系 用户画像与上篇分享的数据标签体系经常有交叉重合，但也有不同。...二、如何构建企业用户画像 结合到我们的实际工作中，怎么去构建属于我们企业自己的用户画像呢？...最终汇总前面各个维度的用户标签，抽取出关键特征就是我们通常所说的用户画像，例如喜欢游戏动漫、美食、旅游、视频音乐的大学生群体的用户画像词云图效果图如下： 三、总结 前面就是构建企业用户画像的一般方法和流程...，需要注意的是，用户画像不是用于描述单个用户的，因为那没有意义，它主要是用于描述一个群体的主要特征，是了解企业用户基本情况的重要方法。...用户画像在如今的精细化用户运营、广告投放、推荐系统等方面发挥着越来越重要的作用，所以掌握构建企业用户画像的通用方法很有必要，能给企业带来价值！
在正式开始对【企业级用户画像】项目展开介绍之前，博主可是煞费苦心，为大家整理了一期，如何彻底理解什么是用户画像(?一文让你彻底明白，到底什么是用户画像?)。...如果确实帮到您了，不妨给博主一个大大的赞|ू･ω･` ) 接下来，正式开始对该项目的介绍… 项目介绍 企业级360°全方位用户画像是基于电商平台进行设计和开发，是面向注册会员的偏好...项目名称： 企业级360°全方位用户画像 行业领域： 电商平台，针对电商平台用户构建用户画像，给用户打标签 构建画像： 1）、注册会员（打标签） - 用户标签 a）、偏好：订单数据 依据订单数据...、购物车数据和收藏数据构建标签 b）、行为习惯：流量数据、搜索数据 依据浏览数据，构建标签 c）、人口属性：用户注册信息数据 对用户基本信息构建标签 2）、商品信息（打标签） -...2、标签引擎 标签引擎模块是用户画像运转的核心实现，维护标签的具体实现逻辑，包括标签依赖的数据源、规 则和模型的信息。同时提供每一个标签引擎运行状态的可视化监控。
在前面几篇博客中，博主已经为大家带来了什么是用户画像，以及项目的一个基础介绍。用户画像的核心就是打标签，本篇博客，我们来聊聊关于这个项目的标签系统。 ? ---- 1....但是如果要删除1级、2级和3级标签，必须到后台数据库删除。...上述新建的标签数据存储MySQL数据库中，对应两张表存储数据，分别为标签表：tbl_basic_tag和模型表：tbl_model，具体说明如下： 标签表：tbl_basic_tag，...1.3、微观画像 依据用户：身份证号、手机号、QQ及Email，检索查询用户所有标签信息，构建展示用户画像信息。 ?...小结 本篇博客主要为大家介绍了【企业级用户画像】项目的标签系统，包含不同标签的细致分类以及效果展示。后续博主会为大家带来如何针对不同的标签进行开发，敬请期待?
之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面，本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。 ?...---- 业务数据调研及ETL 整个用户画像（UserProfile）项目中，数据、业务及技术流程图如下所示： ?...1）、为什么将订单相关数据【订单数据和订单商品数据】存储到HBase表中？？？？...1、电商数据（数据源） 所有的业务数据，都是编写程序模拟产生的，直接保存到MySQL数据库的表中。...2.1、HBase 表设计 电商网站中各类数据（用户信息数据、用户访问日志数据及用户订单数据）存储到HBase表中，便于检索和分析构建电商用户画像，有如下几张表： hbase(main)
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。...Row, SparkSession} /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/6/13 08:49 * @Description: 此代码用户编写用户画像项目可以重用的代码...读取hbase中的数据，这里将hbase作为数据源进行读取 */ def getHbase(hbaseMeta: HBaseMeta)={ val hbaseDatas: DataFrame...五级数据与 HBase 数据进行打标签【单独处理】 */ def getNewTag(spark: SparkSession,fiveTagDF:DataFrame,hbaseDF:DataFrame...MySQL五级标签数据处理的方法。
经过了用户画像，标签系统的介绍，又经过了业务数据调研与ETL处理之后，本篇博客，我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。 ?...根据流程，我们的开发思路如下: 从MySQL中获取4级和5级的数据:id和rule 从4级rule中获取HBase数据源信息 从5级rule中获取匹配规则 加载HBase数据源 根据需求进行标签计算...定义主程序入口，并连接jdbc 根据流程图，我们需要先读取MySQL中的数据，所以我们先连接JDBC。这里为了后续对MySQL元数据信息的一个封装，还定义了一个方法进行数据的封装。...=tbl_users##family=detail##selectFields=id,gender // 将上述数据转为样例类，以便于后面读取数据 // 遍历四级标签数据fourTags...=detail##selectFields=id,gender // 将上述数据转为样例类，以便于后面读取数据 // 遍历四级标签数据fourTags val KVMap: Map
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大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。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。 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。...这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。
在初次介绍用户画像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。之前已经为大家介绍了关于用户画像项目中匹配型标签的开发流程。 具体请见?...大数据【企业级360°全方位用户画像】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~ ?...创建完毕之后，我们可以在数据库中看到对应的数据。 ? 接着我们就要开始写代码了。...上一步我们已经读取完了四级标签，这一步我们需要读取MySQL中五级标签的数据，也就是标签值的数据。...我们在第四步和第五步中分别对MySQL中的五级标签数据和Hbase中的标签值数据进行了处理。
在前面的博客中，博主已经为大家带来了关于大数据【用户画像】项目匹配型标签开发的一个步骤流程(?大数据【企业级360°全方位用户画像】匹配型标签开发)。...添加完毕，我们可以在MySQL数据库中找到对应的数据信息 ?...3、读取四级标签数据 a)通过ID读取四级数据的rule。...c)将读取的字符串类型数据封装成样例类，以便于后续使用 i.将字符串先按照##切分数据，再按照=切分数据 ii.将切分后的数据封装成Map...到相应的表中读取字段 6、根据hbase数据和五级标签的数据进行标签匹配 a)匹配时使用udf函数进行匹配 7、读取hbase中历史数据到程序中 a)将历史数据和新计算出来的指标进行
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。
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。...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。...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。
首先是根据用户画像进行精准营销，这块大家对门户广告、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企业整合以及拉通它们自己的第一方数据，建立企业建立用户画像，实现全渠道营销...这是我们为某知名制造企业客户做的一个大数据项目，目标就是拉通和建立消费者统一的用户数据平台，建立消费者用户画像，并基于用户画像实现精准营销。...上面这张图是为该企业构建的用户画像体系，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。...我们利用企业的CRM、客服、销售等数据，对用户忠诚度进行综合评定并挑选忠诚度最高的用户作为招募目标，带来了超过一半的粉丝，但成本只有以往的40%。...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。
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，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。...这类信息、自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作。 2.动态信息数据 用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着。...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。...4、技术人员 数据字典评分：当企业实施开发过程强管控时，数据字典的角色可看作是法律之于社会，其整体逻辑必须经得起反复推敲。在数据字典的查询页面设立评分反馈是一种简单但行之有效的方法。...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。
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