在数据的基建和应用层面，除了重视数据分析外，也越来越重视数据资产在更多业务场景中的应用，标签画像的建设和应用就是其中一类很常见的需求和期望。...从对业务的价值来说，标签和画像是类似中间层的系统模块，具体来说，数据资产本质上是一些采集、采购所获得的数据源，但企业希望在数据源的基础上，实现资产变现，而且不断扩大资产价值。...很多企业都意识到，这个中间层就是标签画像。...下面主要介绍了企业做标签画像的目的，重点阐述标签和画像的应用场景及应用流程，构建标签和画像体系的实操方法论，最后给出了行业案例。
本节将结合实际案例介绍各类画像标签的生产方式。...比如A调研问卷中的有效用户可以上传到画像平台并构建一个新的标签“A调研重点关注用户”；在B游戏发版后，数据分析师找到了一批潜在的优质用户作为后续重点运营群体，这些用户可以导入到画像平台并构建一个新的标签...比如用户的兴趣爱好标签，需要根据用户过往历史行为挖掘出用户的兴趣爱好及概率值；用户的婚育情况标签也无法直接从现有数据中统计获取到，需要借助用户的历史行为进行挖掘，预测用户是否已婚已育。...如何选择算法模型是该阶段的重点，需要从决策树、SVM、随机森林、Logistic回归、神经网络等模型中选择最适合解决当前问题的模型，也可以测试不同的算法模型并最终交叉验证选出结果最好的一个。...Dataset results = jsql.sql("SELECT features, label, probability, prediction FROM results"); 本文节选自《用户画像
2.支持亿级用户技术的标签生产：在技术设计考虑系统未来发展，能够支持相对较大的用户技术的标签生产，需要对计算或者存储方面要求较高，对于系统架构来说，平台的伸缩和适应性都要求相对高一些。...3.理想标签按天更新，实时标签秒级延迟：对于业务，我们一般的标签可以按照天更新。但考虑未来发展和业界动态，有实时标签的应用和场景需求，计算要求秒级响应，可能在秒级之后做推送，然后触达用户。 二....建立数据模型 基于原始数据加工，简化对应的数据模型，可以分为两大类，用户行为数据和用户属性相关的数据。 [2k4zbj258x.png?...基于OneId表，用户属性表，用户行为表和标签元数据表对应标签计算加工，产生独立的标签加工任务，避免互相影响； ②....因为通常该标签表下面只有两列，一列是用户id，一列是标签值，所以压缩比还是比较高，比较客观； ③.
建立用户画像的标签体系 原作者:王建军 前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程，连载二更进一步，以时尚杂志全媒体为业务原型，把抽象的文字描述实例化，从战略目的分析、如何建立用户画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程...梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作，后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。...战略理清楚后，首先要画出描述用户画像的框架，建立用户画像体系框架的目的是进一步明确用户画像的用途、把标签限定在合理的范围内。...同时注意聚焦和收敛，不要把没用标签装进来，以降低系统的复杂性，避免无用信息干扰分析过程。 用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签，用户画像体系偏战略和应用，标签分类偏管理和技术实现侧。...例如数据库中的年龄字段为空，建立依据用户行为来建立特征工程，然后做预测。 参考文档 《如何构建用户画像》 《你确定你真的懂用户画像？》
文章目录 一 标签系统体系架构 二 标签模型开发流程 三 标签模型计算逻辑 一 标签系统体系架构 1）、标签数据 标签管理平台中，每个标签开发时，首先需要在管理平台上注册（新建标签：4级标签和5级标签...） 业务标签和属性标签 业务标签对应标签模型，每个标签模型就是Spark Application，运行程序可以给用户打上标签：TagName 模型表中存储数据：spark application运行时参数设置核心数据...画像标签表：tbl_profile 存储标签数据时，也将标签数据存储同步存储到Elasticsearch索引中，方便使用标签进行查询用户 基于Elasticsearch为HBase表构建二级索引...Application名称，及标签模型分类，尤其关键为标签规则 rule 5级标签 2）、开发标签模型 如何开发标签模型及测试功能，完成以后需要打成jar包 3）、调度执行 标签管理平台中可以直接调用...，打标签，其中涉及相关计算 4）、【HBase】标签存储将用户标签数据存储到HBase表中，同步到Elasticsearch索引中 a）、存储最新画像标签数据 存储HBase表汇总 b）、同步标签数据到
用户画像标签体系 用户画像的核心在于给用户“打标签”，每一个标签通常是人为规定的特征标识，用高度精炼的特征描述一类人，例如年龄、性别、兴趣偏好等，不同的标签通过结构化的数据体系整合，就可与组合出不同的用户画像...为什么需要梳理标签体系，因为不同的企业做用户画像有不同的战略目的，广告公司做用户画像是为精准广告服务，电商做用户画像是为用户购买更多商品，内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现，金融行业做用户画像是为了寻找到目标客户的同时做好风险的控制...最终，不管是电商还是金融或者其他领域，我们都可以通过数据对用户进行画像，最终建立标签体系，影响我们的业务，最终实现战略目的。 下面我们来具体看一下如何一步步的分析建立整体标签体系。...该类标签构成了用户画像的基础； 规则类标签：该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为近30天交易次数>=2。...在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉、而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则确定由运营人员和数据人员共同协商确定； 机器学习挖掘类标签：该类标签通过数据挖掘产生，
用户画像标签体系 用户画像的核心在于给用户“打标签”，每一个标签通常是人为规定的特征标识，用高度精炼的特征描述一类人，例如年龄、性别、兴趣偏好等，不同的标签通过结构化的数据体系整合，就可与组合出不同的用户画像...为什么需要梳理标签体系，因为不同的企业做用户画像有不同的战略目的，广告公司做用户画像是为精准广告服务，电商做用户画像是为用户购买更多商品，内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现，金融行业做用户画像是为了寻找到目标客户的同时做好风险的控制...最终，不管是电商还是金融或者其他领域，我们都可以通过数据对用户进行画像，最终建立标签体系，影响我们的业务，最终实现战略目的。 下面我们来具体看一下如何一步步的分析建立整体标签体系。...该类标签构成了用户画像的基础； 规则类标签：该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为近30天交易次数>=2。...在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉、而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则确定由运营人员和数据人员共同协商确定； 机器学习挖掘类标签：该类标签通过数据挖掘产生
微博大数据经过近两年不断地调整、磨合、优化，针对社交媒体特性，研发构建了一整套完整的用户画像体系。...同时，大数据的用户画像体系已应用于微博众多的业务场景中，并随着微博业务的发展不断完善升级，将“大数据”概念落地落实。...在所确定的标签体系下，我们需要对每一个粒度的标签聚合信息，具体到用户能力标签，就是要在每个标签下聚合具有该细分标签能力的用户群体。...关于时间衰减，我们结合牛顿冷却定律和微博的业务需求推导出相应的衰减公式，并通过衰减效果的对比，确定了相关衰减参数的数值，最终得出了用户能力标签内容权重的时间衰减函数，如图6所示。 ?...相对于用户能力标签，用户兴趣标签涉及到的上层业务更加广泛，依赖的数据也更加复杂多变，在下一篇用户画像系列文章中，我们将会详细介绍用户兴趣标签的挖掘流程。
具体流程一般是从纷乱复杂、琐碎的用户行为流（日志）中挖掘用户在一段时间内比较稳定的特征，即给用户打上标签，标签的确定，一般是先人工筛选小样本规则，进行验证标注，规则合理后，在通过算法扩展。...如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。...用户画像的标签体系 从技术层面看，用户画像的过程比较乏味。我们今天来讨论一个看起来最简单、却最难以把握精髓的环节：如何设计用户画像的标签体系。 什么是标签体系简单说就是你把用户分到多少个类里面去。...本来，你接的都是电商客户，关注教育行业用户分类有啥意义呢在确定了行业之后，要建立该行业的用户标签体系就有点儿挑战了。什么叫深入研究用户决策过程呢?...每个交互设计师，都要好好理解一下reach/CTR曲线，从思想根源上破除“标签准确性如何”这样的疑问。
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？...三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。...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。...上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。
image.png 在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了：在实际工作中，构建用户画像的方法有哪些？如何构建用户画像呢？...image.png 分析量表能起到以下作用： 1）发现游戏的短板，确定优化反向； 2）发现游戏的亮点，助力后续游戏推广和营销； 3）确定核心用户需求，促进后续深度访谈及构建用户画像。...解释一下如何促进用户画像的构建： 对比“音效”和“美术”，玩家对该游戏音效的喜好度偏低；而在“自由度”相关问题下，明显有一部分玩家认为自主性受到一定影响。...image.png 用户的app使用数据让用户形象更全面。 如针对用户1，流量数据展现了他的兴趣标签、时间分配和消费偏好等。...image.png 5.总结 本篇结合游戏内测案例，主要介绍如何在业务中构建用户画像的步骤： image.png 构建用户画像需要首先通过定性+定量调研，获得目标用户数据及信息； 根据已知信息对目标用户进行分类
在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了：在实际工作中，构建用户画像的方法有哪些？如何构建用户画像呢？...分析量表能起到以下作用： 1）发现游戏的短板，确定优化反向； 2）发现游戏的亮点，助力后续游戏推广和营销； 3）确定核心用户需求，促进后续深度访谈及构建用户画像。...解释一下如何促进用户画像的构建： 对比“音效”和“美术”，玩家对该游戏音效的喜好度偏低；而在“自由度”相关问题下，明显有一部分玩家认为自主性受到一定影响。...因此我们选用层级聚类法，在过程中确定类别数。 层级聚类方法： Python/R/SPSS等软件都能实现层级聚类，我们简单介绍如何使用python聚类。...5.总结 本篇结合游戏内测案例，主要介绍如何在业务中构建用户画像的步骤： 构建用户画像需要首先通过定性+定量调研，获得目标用户数据及信息； 根据已知信息对目标用户进行分类； 最后提炼用户基本关键、痛点
用户画像受到热宠，不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。...前几天听到有同学在规划CDP平台时，认为画像即标签，标签就是画像，用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法，产品架构设计时，边界不清，功能交错。...用户画像、画像标签、标签体系、用户分群的关系 根据上述定义，梳理这几个名称之间的关系如下图： 通过对用户属性数据、行为数据、交易数据、商品数据等多种数据源的采集，形成数据标签体系。...画像标签是经过抽象化的数据标签，可用于用户个人画像、群体画像分析，也可作为用户圈选的标签条件。...用户分群的用户筛选条件可以来自于数据标签和画像标签，应用场景包括：人群画像分析、精细化运营和精准营销。
因为更好的服务用户，满足用户的需求 用户才能更多的 直接或间接 为企业产生价值 为了满足用户需求，就得发现用户需求 这就衍生了 用户画像 接下来这几篇文章，我们就来讲讲 用户画像 什么是需求 我们先看几个场景...，不断满足了用户的需求，且不断升级了用户的需求 这个也是每个业务，每个分析师，需要考虑的点 1、用户的需求层级是什么，该层级中最有效满足用户的是什么 2、满足当前层级的需求后，如何发散用户的需求层级...，该层级中最有效满足用户的是什么 2、满足当前层级的需求后，如何发散用户的需求层级 当以上两个问题有较清晰的答案后，我们可以从大方向上定义企业的服务的方向及价值。...针对这些价值，我们需要找到合适的用户，这时，我们可以建设用户画像 关于建设用户画像，我们需要考虑用户的自然属性及行为属性，具体来说，就是回答以下4个问题： 1、用户的自然属性是什么 2、针对这个画像，当前产品中最能满足需求的功能是什么...用户画像的基础 下篇内容，我们来具体讲解下，用户画像的建设过程 以上，就是本期内容，希望对你有帮助～
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？...三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。...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。...上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈MySQL的使用！...原著作者：赵宏田 来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 ---- MySQL作为关系型数据库，在用户画像中可用于元数据管理、监控预警数据、结果集存储等应用中。...Web端产品读写MySQL数据库会有更快的速度，方便标签的定义、管理。 在介绍用户画像产品化的时候，我们会介绍元数据录入和查询功能，将相应的数据存储在MySQL中。...从整个画像调度流的关键节点来看，需要监控的环节主要包括对每天标签的产出量、服务层数据同步情况的监控等主要场景。下图展示的是用户画像调度流主要模块。...在打通画像数据与线上业务系统时，需要考虑将存储在Hive中的用户标签相关数据同步到各业务系统，此时MySQL可用于存储结果集。
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 MySQL 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 HBase 的使用！...业务逻辑上，渠道运营人员通过组合用户标签（如“未注册用户”和“安装距今天数”小于××天）筛选出对应的用户群，然后选择将对应人群推送到“广告系统”，这样每天画像系统的ETL调度完成后对应人群数据就被推送到...工程化案例 运营人员在画像系统中根据业务规则定义组合用户标签筛选出用户群，并将该人群上线到广告系统中。...用户标签数据经过ETL将每个用户身上的标签聚合后插入到目标表中，如dw.userprofile_userlabel_map_all。...，另一方面可以支持单个用户标签的查询，例如查看某 id 用户身上的标签，以便运营人员决定是否对其进行运营操作。
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用！...原著作者：赵宏田 来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 ---- Elasticsearch存储 Elasticsearch简介 Elasticsearch 是一个开源的分布式全文检索引擎，...对于用户标签查询、用户人群计算、用户群多维透视分析这类对响应时间要求较高的场景，也可以考虑选用Elasticsearch进行存储。...使用RESTfulAPI查询包含某个标签的用户量，可实时得到返回结果。...工程化案例 下面通过一个工程案例来讲解实现画像产品中“用户人群”和“人群分析”功能对用户群计算秒级响应的一种解决方案。
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