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客户画像中的聚类分析

客户画像会用聚类分析 实际工作中,最常使用的当属回归类模型,其次便是客户画像。 即便是评分模型也会涉及到客户画像,由于首富客户的违约特征与普通百姓不同,故需进行区分,信用分池即为客户画像客户画像使用的技术为聚类分析,在营销场景中经常会逻辑回归模型与聚类分析一起配合构建模型。 聚类分析是什么? 决策树有一个最大的弊端,即变更数据集后,做好的规则变动较大,即便变量固定仅仅换了观测,决策树的结果也会完全不同,但是,即便决策树的变动性如此,决策树都要比聚类分析稳定的多。 可见聚类分析是如此的不稳定,因此想做好聚类分析,必须要遵循完整的数据分析流程,才能够保证建模数据的稳定以及结果的可靠。 ? 聚类分析的流程?

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数据画像

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。 2)从产品本身角度而言,用户画像可以帮助提升客户体验。围绕产品进行客群细分,确定产品的核心客群,从而有助于确定产品定位,优化产品的功能点。 如客户管理系CRM,或者有智能采集系统日志的工具,收集方式包括API、SDK和传感器采集等,根据数据分析与数据挖掘什么标签来反推需要的数据源。 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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    腾讯、网易、搜狐、头条等四新闻客户端用户画像分析

    新闻客户端各领域TGI特征值 ? ? ? ? 重点研究了网易在移动购物、金融、汽车、医疗健康、旅游、母婴等六领域的用户特征。 研究内容 本报告的主要研究内容涉及中国新闻资讯市场现状、用户行为和特征分析,典型新闻客户端用户特征分析以及网易新闻客户端相关领域用户分析。 数据来源 数据主要来源为易观千帆2015年的监测数据(其中,网易新闻关键领域用户数据为2016年2月的数据),千帆只对独立APP中的用户数据进行监测统计,不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据,截止 转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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    精准营销神器之客户画像,你值得拥有!

    相比传统的问卷调查,大数据金融科技可以更好地为银行赋能。 为进一步精准、快速分析用户行为习惯、客户画像应运而生,本文就为大家阐述客户画像是如何生成的。 客户信息千千万,在生成客户画像前,需要了解业务方向与重心,例如,某行想知道零售客户群的分布情况,以及客户标签。故本文就以客户资产、投资偏好、风险承受能力三方面收集了近千条数据。 采用经典机器学习算法——聚类算法来生成客户画像,由于聚类算法是无监督模型,数据质量直接决定分群结果的好坏,这里收集到的数据大部分经过处理。 目标 1. 利用聚类算法,得到合理的分群客户。 2. 本文借助了银行对个人理财产品的风险承受能力评估等级,从低到高分别:A1(保守型)、A2(稳健型)、A3(平衡型)、A4(进取型)、A5(激进型);将得分超过100分(即比总体分布均值)的标为红色,将得分低于 最后如果要给领导看,那么就要学会在解读结果方面下文章,给领导讲讲故事,一个好的客户画像不仅需要使结果具有可解读性,更要能够清晰展现客户特点,以便后续精准营销。 ? 结语 本案例不足之处在于: 1.

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    看哈耶克如何论证基于行为事件的客户画像

    本文是前文[4]提出基于行为事件的客户画像的理论探讨。 客户历史行为事件构建客户画像可以认为是”哈耶克将’自我’理解为能够统一表达全部意识事件的时空框架”[3]的一种应用。 “借助于意识事件的统一表达框架,行为主体得以‘想象’和‘预期’未来事件的样式及后果”[3]. [3]所以我们可以认为,以过程的视角,通过个人历史行为事件数据去构建客户画像是与哈耶克基于事件的统一意识表达框架的相一致的 [3]所以我们可以认为,以过程的视角,通过个人历史行为事件数据去构建客户画像是与哈耶克基于事件的统一意识表达框架的相一致的。 我们为什么要这样联想|用哲学论证客户画像体系的复杂性 [OL]. 大数据文摘(公众号). 2016-09-14. 本文版权属于袁峻峰,仅代表个人观点。

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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? 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,世界上分为两种人,一种是学英语的人,一种是不学英语的人;客户分三类,高价值客户,中价值客户,低价值客户;产品生命周期分为,投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 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。 百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中,在对某电商客户,针对活动页新访客的应用中,依靠用户画像产生的个性化效果,对比热销榜,推荐效果有显著提升:推荐栏点击率提升27%, 订单转化率提升34%。

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    Apache Kylin在绿城客户画像系统中的实践

    客户画像依赖于DMP的标签管理、用户归一化以及营销相关的客户数据,它为房子的营销推广提供决策支持和依据。 另外一方面,营销相关运营活动也需要画像系统支持。 二、客户画像与Apache Kylin的结合 如前所述,客户画像服务于Marketing,其核心的业务流程可以用下图表示: ? 为解决这个问题,绿城大数据团队于17年上半年进行标签体系建设形成共13类、8000+细类的多维度标签,客户画像的构建,便依赖于这个丰富成熟的标签体系。 社区活跃度相对更高 Superset作为一款开源的BI工具,能够满足我们对于标签画像联动分析的需求,节省了前端、UI的开发资源 客户画像依赖的数据、后台计算引擎以及标签都构建完成后,绿城客户画像的一瞥如下图所示 三、未来客户画像系统的展望 绿城客户画像系统目前只服务于房产营销,随着房屋4S、园区商业、绿城+App生活服务平台的日益成熟,画像系统将融合各业务系统数据,完成客户全生活链用户画像的建设,同时客户画像会融入知识图谱

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    Apache Kylin在绿城客户画像系统中的实践

    客户画像依赖于DMP的标签管理、用户归一化以及营销相关的客户数据,它为房子的营销推广提供决策支持和依据。 另外一方面,营销相关运营活动也需要画像系统支持。 二、客户画像与Apache Kylin的结合 如前所述,客户画像服务于Marketing,其核心的业务流程可以用下图表示: ? 为解决这个问题,绿城大数据团队于17年上半年进行标签体系建设形成共13类、8000+细类的多维度标签,客户画像的构建,便依赖于这个丰富成熟的标签体系。 社区活跃度相对更高 Superset作为一款开源的BI工具,能够满足我们对于标签画像联动分析的需求,节省了前端、UI的开发资源 客户画像依赖的数据、后台计算引擎以及标签都构建完成后,绿城客户画像的一瞥如下图所示 三、未来客户画像系统的展望 绿城客户画像系统目前只服务于房产营销,随着房屋4S、园区商业、绿城+App生活服务平台的日益成熟,画像系统将融合各业务系统数据,完成客户全生活链用户画像的建设,同时客户画像会融入知识图谱

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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。 银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 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。

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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。 银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 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。 来源:36数据(36dsj.com)

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    【用户画像】大数据之用户画像的原理、应用与实现

    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。 、移动APP 用户浏览行为画像:行为标签,分析用户热点区域连接 实时订单画像:不同来源用户的订单画像 订单转化率画像:各个来源客户的访问和最终购买的比例 访客画像群体画像 实时打标签 实时订单种类 流量趋势画像 ) 访客浏览路径热点画像(用户浏览习惯调研) 访客画像 地域分析(访客地域位置的分布) 速度分析(访客访问网站的速度分析) 客户端环境(访问客户端分析) 设备属性画像(使用硬件信息) 移动终端(访客上网设备分析 目标客户细分 广告推荐 广告推荐核心技术是推荐引擎,角色(用户)画像是广告推荐引擎的一部分 物品信息画像(对于内容的识别、关键字) 用户对物品的偏好(评分、查看、购买等) 协同过滤相似度推荐(画像标签相似度推荐 (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

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    微服务2017年度报告出炉:4客户画像,15%传统企业已领跑

    微服务落地现状 1、微服务客户画像 微服务架构在企业的使用情况可以分为四个层次: 初级使用者 轻度使用者 中度使用者 重度使用者 初级使用者基本是传统架构,独立部署需求不突出,技术堆栈不成熟,需要较长的培育和成长期 能看出制造业向“智造”转型的影响,今天的制造业结合了物联网、传感器、云计算、大数据等技术,人工智能技术正在工业、汽车驾驶等领域应用。 渐进式实施、创新灵活多变业务是这类型客户微服务切入的关键词。也是大部分传统企业在切入微服务时,选择的路径。 评估一家企业是否需要上微服务,主要考察这五关键要素:数据量和业务复杂度,团队规模,应对业务流量变化,是否需要足够的容错容灾,以及功能重复度和差错成本。 ? \2. 微服务落地方法论:微服务主要用来解决系统的复杂性问题,企业客户对于如何实施微服务并不清晰,同时有诸多顾虑。受企业客户青睐的落地方法是:微服务咨询+产品工具+实施。 ? \6.

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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。 银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 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。

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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。 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。 银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 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。 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。 ? 4 用户画像的验证 最后说的是用户画像的验证,就是说我们在给客户提供方案的时候,他们经常会问的一个问题,构建的用户画像结果怎么去验证? 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。 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。 最后一个例子是如何结合用户画像提供“售后”增值服务,上面这张图是我们给客户的一个应用系统方案,可以通过数据接口实时反馈用户相关信息,譬如历史维修、历史咨询等等,以及进行知识推荐,支撑服务效率和客户满意度

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    【干货】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? 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,世界上分为两种人,一种是学英语的人,一种是不学英语的人;客户分三类,高价值客户,中价值客户,低价值客户;产品生命周期分为,投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 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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    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。 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。 银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务,用户画像要从这几个角度出发,寻找目标客户。 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。

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    数据科学小技巧2:数据画像分析

    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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    数据分析】用户画像分析

    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? 举例而言,某位客户的特征描述为:男,31岁,收入一万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签画。 使用动感地带的客户收入情况怎么样? 大数据处理,离不开计算机的运算,标签提供了一种便捷的方式,使得计算机能够程序化处理与人相关的信息,甚至通过算法、模型能够“理解”人。 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 构建用户画像数据来源于所有用户相关的数据。 如:世界上分为两种人,一种是学英语的人,一种是不学英语的人;客户分三类,高价值客户,中价值客户,低价值客户;产品生命周期分为,投入期、成长期、成熟期、衰退期……所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。

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