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数据画像

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。 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? 3)从数据角度而言,用户画像有助于建立数据资产,挖掘数据的价值。使数据分析更为精确,甚至可以进行数据交易,促进数据互联互通的流通。 04 构建用户画像的具体步骤 1.数据收集:对各系统数据进行梳理、采集,实现基础数据的互联互通,从而为用户画像数据准备。数据的来源可能来自多个系统,各系统开始是隔离的,需要加工处理整合。 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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用户画像是什么鬼,你会吗?

2如何搭建用户画像 公司应搭建一个用户画像平台,将含有大量用户数据数据平台和可视化数据工具平台连接起来,根据不同的用户交互场景,应用挖掘数据平台的价值,让研发生产,用户研究,市场营销等人员能够根据需要 用户需求是什么? 用户在哪里? 3用户画像步骤 明确做用户画像的目的和意义 企业选择构建用户画像平台,可以实现不同的战略目的。 2、对外服务,提升盈利:根据产品特点,找到目标用户,根据用户的画像进行个性化运营,促成购买,实现精准运营和营销。 找出相关数据进行建模 对用户画像进行数据建模,结合客户实际的需求,找出相关的数据。 完善的用户画像平台需要考虑周全的模型体系。通常来讲,构建用户画像平台所需的数据分成用户、商品、渠道三类实体。 1、用户:数据维度包括自然特征、兴趣特征、社会特征、消费特征。 用户画像数据维度分解 以用户、商品、渠道三类数据实体为中心,进行数据维度分解和列举。 1、用户数据维度分解: 自然特征:性别,年龄,地域,教育水平,出生日期,职业,星座。

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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? 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? 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

    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, 这些数据都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了数据仓库(DW),所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中,并且依据画像商业需求,利用跑批作业,加工数据,生成用户画像的原始数据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。 用户画像从业务场景出发,实现数据商业变现重要方式。用户画像数据思维运营过程中到一个重要闭环,帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销,以及产品设计。 五、金融行业用户画像实践 1)银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据,用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    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, 这些数据都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了数据仓库(DW),所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中,并且依据画像商业需求,利用跑批作业,加工数据,生成用户画像的原始数据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。 用户画像从业务场景出发,实现数据商业变现重要方式。用户画像数据思维运营过程中到一个重要闭环,帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销,以及产品设计。 五、金融行业用户画像实践 1)银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据,用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    【用户画像】大数据之用户画像的原理、应用与实现

    用户画像使用标签来量化用户特征属性,达到描述用户的目的。用户画像是对现实世界中的用户进行建模。用户画像是描述用户的数据, 是符合特定业务需求的对用户的形式化描述。 用户画像,即用户信息标签化。 用户画像的本质 专业术语:人物角色 企业使用术语:用户画像 技术原理:数据清理、分析、统计、打标签、用户信息标签化 为什么使用用户画像 在互联网进入大数据时代后,给企业及消费者行为带来一系列改变,其中最大的变化 随着大数据技术的迅速发展、深入研究和广泛应用,企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来进行精准营销等服务,以及进一步深入挖掘潜在的商业价值,“用户画像”的概念也因此应运而生。 (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 用户画像标签存储 MySQL 存储画像标签相关的元数据 Hive存储标签相关数据的计算结果 数据库建表 创建用户标签表 CREATE TABLE dw.profile_tag_userid ( tagid

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    什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    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, 这些数据都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了数据仓库(DW),所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中,并且依据画像商业需求,利用跑批作业,加工数据,生成用户画像的原始数据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。 用户画像从业务场景出发,实现数据商业变现重要方式。用户画像数据思维运营过程中到一个重要闭环,帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销,以及产品设计。 五、金融行业用户画像实践 1)银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据,用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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    什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

    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, 这些数据都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了数据仓库(DW),所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中,并且依据画像商业需求,利用跑批作业,加工数据,生成用户画像的原始数据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。 用户画像从业务场景出发,实现数据商业变现重要方式。用户画像数据思维运营过程中到一个重要闭环,帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销,以及产品设计。 六、金融行业用户画像实践 1)银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据,用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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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。 ? 举个例子,我跟你说某个人特别不靠谱,相当于打上了一个标签,你一定会反问我为什么不靠谱,你的依据是什么,就是我们给用户生成画像之后,我们一定要给出依据和推理的过程,告诉你这个结论是怎么得到的,不然就没有可信力 第二个是用户画像它是一种模型,是通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息得到的,它是从数据中来,但对数据做过了抽象,比数据要高,后面所有用户画像的内容都是基于这个展开的。 我们最开始学习语文的时候用的是什么,是新华字典是不是,字典中大家看到的组织形式是什么,首先是词,词作为它的表现符号。 另外是什么,它后面会跟着比较长的解释文本,就对应一个概念,那么就是说,这里符号与概念是相对应的。

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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? 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? 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

    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, 这些数据都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了数据仓库(DW) 所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中,并且依据画像商业需求,利用跑批作业,加工数据,生成用户画像的原始数据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。 用户画像从业务场景出发,实现数据商业变现重要方式。用户画像数据思维运营过程中到一个重要闭环,帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销,以及产品设计。 五、金融行业用户画像实践 1)银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据,用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

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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? 也可以做数据挖掘工作:利用关联规划计算,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? 换成运营商的例子则是这样:使用全球通品牌的人通常是什么职业? 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。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 1.静态信息数据 用户相对稳定的信息,主要包括人口属性、商业属性等方面数据。 用户画像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。

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    数据治理的数字画像

    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。 01 用户体验的数字画像 基于不同的感知角度,将用户分为外部客户、内部用户、管理层、技术人员四类,针对特定的业务场景刻画四类使用者所体会到的“科技赋能”。 02 架构质量的数字画像 全行统一的数据架构应在追求高效率的同时降低成本,根据《华为数据之道》中信息架构的经典四范式,我们将从模型、分布、标准、资产四个角度对架构赋能能力进行度量。 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。

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    数据分析】创建定性用户画像

    “赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”,在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样,是真实用户的虚拟代表,是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。 通过前面阶段的数据收集,我们收集到了大量数据,如何在数据分析的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉数据呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 同时,产出的亲和图可以方便地作为下阶段讨论的数据依据。    我的经验是参与亲和图制作的人最好参与了之前的数据收集过程,同时人数控制在3人以内。 我们需要做的事情主要是:  (1)结合真实的数据,选择典型特征加入到用户画像中  (2)加入描述性的元素和场景描述,让用户画像更加丰满和真实  (3)将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化,比如,将员工数

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    数据个人画像存哪儿去了?

    上一篇文章,我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析,并为他们打上了标签,某些同学喜欢衣服,某些同喜欢汽车。 那这些标签数据究竟存到了哪里,标签数据是否永远保存,这些标签数据是否能够不断更新? ? 一、这些数据对存储有什么要求? 1、希望数据存储容量很大:中国有超过13个人口,每个人的个人画像数据超过上百项,数据超过PB级别很容易,我们希望这个数据存储的空间很大、而且可以不断扩展。 3、希望存储的成本很低:数据量这么大,我们希望存储的成本非常低。 4、希望存储的可靠性很高:这些大数据就是财富,我们希望这些数据可以永远保存起来。 3、我们将大数据分析后的数据全部保存至Hbase中 我们通过HIVE分析后,直接将分析后的数据存储到HIVE表中,实际是直接存储到了HBase中。

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    数据分析】用户画像,这么构!

    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。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 ? 静态信息数据 用户相对稳定的信息,如图所示,主要包括人口属性、商业属性等方面数据。 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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    Stack Overflow 用户画像数据分析

    本次分析报告将展示参与Stack网站调查问卷的人员的画像,以及自己目前工作职位数据分析师在Stack中的可分析的有趣的点进行深入挖掘,当然报告中也不乏彩蛋,Did you get anything about ▌假设问题 Stack Overflow(后面简称SO)想要针对自己的用户推送一篇广告,假设针对所有用户推送,那SO的用户画像到底是什么样子的? 问题解析 作为一名数据分析师,我可以从数据集中得到接受调查人群的用户大致画像,当然这只是整体状况(后续进阶还可以对SO用户聚类,分别推送不同的广告),然后从用户画像的角度配合策划部门拿出广告方案。 ▌Stack到底是什么样子 ? OK,18年的数据偏多,正好,这样的数据时效性还是不错的,那我接着往下探究,看看我们数据呈现了一个怎样的画像。 一维数据画像 ?

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    数据分析】创建定性用户画像

    “赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”,在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样,是真实用户的虚拟代表,是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。 通过前面阶段的数据收集,我们收集到了大量数据,如何在数据分析的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉数据呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 同时,产出的亲和图可以方便地作为下阶段讨论的数据依据。    我的经验是参与亲和图制作的人最好参与了之前的数据收集过程,同时人数控制在3人以内。 我们需要做的事情主要是:  (1)结合真实的数据,选择典型特征加入到用户画像中  (2)加入描述性的元素和场景描述,让用户画像更加丰满和真实  (3)将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化,比如,将员工数

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