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用户画像

关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。...用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前在内部交流群分享了一份个人学习的资料，大家都觉得真香，今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。...主要目录： 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例

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Flink用户画像用户画像行为特征

INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...years.setGroupField(groupField); years.setNumbers(numbers); } return years; } } 最后是用户画像的年份标签的...创建用户画像手机运营商标签创建一个手机运营商工具类CarrierUntil public class CarrierUntil { /** * 中国电信号码格式验证手机段： 133,153,180,181,189,177,1700,173,199...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。...创建用户画像商品类别偏好标签创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private

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用户画像

开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。...本文主要介绍用户画像产品化后主要可能涵盖到的功能模块，以及这些功能模块的应用场景。 01　即时查询即时查询功能主要面向数据分析师。...将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。 Hive存储的相关标签表，包括userid和cookieid两个维度。...图13　对比分析两个人群特征本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口，业务人员熟知业务，但对数据不了解。...本章通过对产品功能和形态的详细剖析，为数据产品、运营、客服等业务人员提供一种产品规划和标签应用于服务的解决方案。本文摘编于《用户画像：方法论与工程化解决方案》，经出版方授权发布。

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用户画像构建

用户画像是指用户的进行标签化、信息结构化。构成用户画像的基本元素通常有：姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。...用来丰富用户画像的元素有：居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。...创建用户画像的方法用户画像的作用精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销；用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数；数据挖掘，构建智能推荐系统...，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况；进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务...；对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户；业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略。

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用户画像基础

中间的虚线框即为用户画像建模的主要环节，用户画像不是产生数据的源头，而是对基于数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相关数据的二次建模加工。...作业流程调度：标签加工、人群计算、同步数据到业务系统、数据监控预警等脚本开发完成后，需要调度工具把整套流程调度起来。本书讲解了Airflow这款开源ETL工具在调度画像相关任务脚本上的应用。...用户画像应用：画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。...图1-6　用户画像建设项目流程第一阶段：目标解读在建立用户画像前，首先需要明确用户画像服务于企业的对象，再根据业务方需求，明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。...就后文将要介绍的案例而言，需要从用户属性画像、用户行为画像、用户偏好画像、用户群体偏好画像等角度去进行业务建模。

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用户画像小结

前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。...在项目开展前，当然要先了解用户画像主要是干什么的，下面是我总结的两篇文章，大家可以先对大数据和用户画像有个基本的认识。...我知道你很急，但是你先别急，上面这篇文章介绍了大数据中常用的框架，可以帮助我们对工具和框架有些基础概念，便于以后项目使用选型。在实际项目中再去深入理解。...3 实战买好装备，学好技能，可以简单实战下了~ 3.1 用户消费画像我当时是先从实现一个RFM模型入手，熟悉从数据库读取库表，对库表进行操作以及分析的流程，顺便熟悉pyspark的一些常用API。..."的兴趣度是"0.5"~短期（天）兴趣画像就出来啦~ 以上内容阐述了如何通过最直观简洁的方式来构建用户画像，让大家对用户画像的概念有更深入的理解。

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用户画像总结

（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）一、什么是用户画像用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。...二、用户画像的作用在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作，其作用总体包括：（1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、...（5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析根据用户画像的作用可以看出，用户画像的使用场景较多，用户画像可以用来挖掘用户兴趣...还有Facebook用的用户兴趣词。 4、用户画像标签层级的建模方法用户画像的核心是标签的建立，用户画像标签建立的各个阶段使用的模型和算法如下图所示。原始数据层。...十二、用户画像困难点、用户画像瓶颈用户画像困难点主要表现为以下4个方面资料搜集和数据挖掘在画像之前需要知道产品的用户特征和用户使用产品的行为等因素，从而从总体上掌握对用户需求需求创建用户画像不是抽离出典型进行单独标签化的过程

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闲聊用户画像的存储

0x00 前言随便聊一下用户画像的存储。...现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个：如何解决频繁新增和删除标签的场景如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题 0x01 数据模型设计从个人角度来讲...这也会是我们在选择存储系统中几个主要的备选方案。优缺点就不再分析了。我们切入正题：数据模型该怎么设计？一、横表以Hive为例，我们最常用的就是横表，也就是一个 key，跟上它的所有标签。...有的，其实也就是前言里面提到的：由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。...大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的缺失，这在用户画像中很常见。嗯，上述的问题，主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。

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如何构建用户画像

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？...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：用户信息标签化。如果用一幅图来展现，即： ?...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？...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。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...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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电信流失用户画像

本文和你一起探索电信流失客户的画像，后续文章会对电信用户进行流失预测。一、数据读取与分析首先介绍一下数据集，它总共包含了7043个用户的信息。...每行存储一个用户的样本，每条样本包含21条属性，由用户基本信息、开通业务信息、签署合约信息、目标变量组成，具体如下：变量名描述数据类型所属特征群或标签 customerID 客户ID 字符串基本信息...二、流失客户画像分析-明细 1 是否为老年人是否为老年人指标不同值对应的客户流失率如下：老年人和非老年人的客户数分别为1142和5901，在客户数上老年人的占比要远小于非老年人。...老年人的流失率为0.417，远高于非老年人的流失率0.236。说明如果想增加用户留存，可以考虑给老年人一些优惠活动或采取一些激励措施来减少老用户的流失。...从bad_rate一列可以看出，总费用越低，客户流失率越高，可能和客户是新用户相关。三、流失客户画像分析-总结总结的流失客户画像如下：至此，电信流失客户画像已讲解完毕。

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如何构建用户画像？

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？...开发人员在app上线前大多会将SDK（软件开发工具包）嵌入app中，用户使用app后，SDK会将用户的使用数据记录入库，因为很多公司具备了内部数据平台。...用户填写量表：在用户的两次操作环节后，紧接量表填写。量表的定义：一种测量工具，是试图确定主观的、有时是抽象概念的定量化测量的程序，对事物的特性变量可以用不同的规则分配数字。...用户归类 image.png 回顾用户画像的定义：用户画像是目标用户的代表性画像，其中包含了用户属性、场景、痛点和需求等。实际构建过程中，我们往往无法用一个画像代表所有目标用户。...方法介绍： K均值和凝聚层级是常用的聚类方法。 K均值聚类更快捷，且适用于样本量极大的情况，但需要预设类别数量。因此我们选用层级聚类法，在过程中确定类别数。

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如何构建用户画像？

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？...下面我将结合通过案例，带你了解构建用户画像的4个步骤：用户画像是为业务服务的，因此我们构建画像之前一定要清晰项目背景和业务需求。...开发人员在app上线前大多会将SDK（软件开发工具包）嵌入app中，用户使用app后，SDK会将用户的使用数据记录入库，因为很多公司具备了内部数据平台。...量表的定义：一种测量工具，是试图确定主观的、有时是抽象概念的定量化测量的程序，对事物的特性变量可以用不同的规则分配数字。简单说，就是可以将用户操作的体验通过问题对应的数值量化。...方法介绍： K均值和凝聚层级是常用的聚类方法。 K均值聚类更快捷，且适用于样本量极大的情况，但需要预设类别数量。因此我们选用层级聚类法，在过程中确定类别数。

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什么是用户画像？

0x00 前言视频号分享中【什么是用户画像】的文案，文字版分享给大家～内容虽然短，但是能锻炼在1分钟讲一个概念的能力，如果以后有朋友问你用户画像是什么，你可以用下面1分钟左右的文稿告诉他。...今天要和大家分享的话题是：用户画像。 0x01 画像那么，什么是用户画像呢？我来举个例子说明：假设你有一位朋友：他是一名35岁左右的男性，周六日喜欢宅在家里，而且每天点外卖。...那么他可能被打上的标签是：中年，不爱运动，宅男然后，他还喜欢在深夜的时候偷偷刷一些小电影，并且每个月都花很多钱上网购物，并且从来不关注什么促销活动。...那把上面这些标签和在一起，就形成了你朋友的用户画像，看一下，熟悉吗？ 0x02 应用那么有了这些画像之后，有什么用呢？...这里用途可就大了，比如说，根据你的不爱运动这个标签，是不是可以猜测，你大概率是个胖子？那是不是就可以给你推这个减肥药的广告和商品？比如，根据你这个小电影爱好者的标签，是不是可以给你推植发的广告？

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小红书用户画像分析_抖音运营之：用户画像的分析方法

不管是从事哪种新媒体，新媒体的核心都是内容，优质的内容才能吸引来用户并留下用户，而用户则是所有运营人员的最终目的，如何服务好用户，如何让用户持续留存下来并保持活性，是每个运营人员的难题，那么如何服务用户呢...想要服务用户首先要了解用户，今天96新媒体就来为大家介绍一下如何通过用户画像来了解用户。...一、基础数据用户的基础数据包括用户的一些基本的信息，例如年龄、性别、收入、教育情况等等，这些是最底层的数据，通过这些数据可以对用户有一个基本的了解，然后再深入去探索用户关注我的原因是什么，用户所需求的点是什么...，这些人的共性是什么，如果大多数用户在关注了我的同时还关注了许多娱乐类的栏目，那么这里的共性就是娱乐，那么做好娱乐方面的内容就是用户所需要的，如果大多数用户关注的是干货技能类的栏目，那么用户可能更希望看到更多的干货介绍...另外，如果用户所关注的很多都是跨领域的其他人，那么这样来说可以主动与其他主播进行联动，给用户惊喜，毕竟每天用户所能看到的信息就这么多，看了你的就没法看我的，看了我的就没法看他的，那么当两个用户都喜欢的主播进行联动的时候

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用户画像标签体系

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。...在这个过程当中，企业需要把数据转化成一类真正对业务有价值输出的产物，然后在这些产物之上实现上层业务的应用，如类似 CRM 产品对客户做一些营销、个性化推荐等应用，真正将数据变为实现业务价值的利器。...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。

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什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践

从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。 ?...三、用户画像工作坚持的原则市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，...数据仓库成为用户画像数据的主要处理工具，依据业务场景和画像需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加工等，生成用户画像需要的原始数据。...让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。

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什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践

从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。...三、用户画像工作坚持的原则市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，...数据仓库成为用户画像数据的主要处理工具，依据业务场景和画像需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加工等，生成用户画像需要的原始数据。...让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。

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用户画像系列——当我们聊用户画像，我们在聊什么？

1.什么是用户画像市面上不少公司都在做用户画像的相关工作，无论是电商行业、金融行业、视频行业等等，都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢？...用户画像，即：用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑，有些公司称之为”用户画像“，有一些公司称之为”用户特征“，其实是一个意思。...(当然也有可能帮别人购买)进行标签化；金融场景，对于当前进行交易的账号进行标签属性化因此我们概念中描述的用户画像，其实是用标签的方式对于一个用户、一个账号、一部手机进行描述2.用户画像有哪些标签既然上面讲到了对于用户进行标签化...算法模型类(居住地址、工作地址)3.用户画像有什么作用用户画像的应用主要集中在以下5个方面(1)个性化推荐在使用一些社区产品、电商产品、短视频app、音乐app的时候，经常会遇到推荐的场景，根据不同的人推荐不同的内容或者商品...这其实是用户画像其中的一个应用，根据用户查询用户的标签数据，来进行推荐用户感兴趣的内容(2)营销圈选(短信营销、PUSH营销)相信不少用户收到过类似的营销短信，或者一些app 弹窗，这个也是用户画像常见的应用场景

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什么是用户画像——从零开始搭建实时用户画像(一)

用户画像简介用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。...这只是用户画像在电商领域的应用，事实上用户画像已经不知不觉的渗透到了各个领域，在当前最火的抖音，直播等领域，推荐系统在大数据时代到来以后，用户的一切行为都是可以追溯分析的。步骤什么是用户画像？...用户画像是根据市场研究和数据，创建的理想中客户虚构的表示。创建用户画像，这将有助于理解现实生活中的目标受众。...用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化，我们要明确要分析用户的各种维度，才能确定如何对用户进行画像。...本文介绍了用户画像的简介与实时用户画像的重要意义，但是用什么技术架构可以支撑这些想法的实现呢？下一章，我们将探讨项目整体架构的设计与实现，未完待续~ 参考文献《用户画像：方法论与工程化解决方案》

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如何构建用户画像

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？...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：用户信息标签化。如果用一幅图来展现，即： ?...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？...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。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...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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