，格式为用户编号:相同阅读量，相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在MongoDB中 Image [ 、二级分类、关键字、topic、阅读来源 negative 负画像（不喜欢），其他字段的含义与正画像一样 update_time 更新时间 cityCode或city 城市编码 3、相似人群画像也存在 :param all_uid:用户的编号列表 :type batch_num: int """ rs = {} # 数据库查询所有人群用户画像 ，此画像中没有相似人群 for x in xrange(0, int(math.ceil(len(all_uid) / float(batch_num)))): : 相似人群的相似度字典表 :return: 相似人群画像字典表 """ cluster_profile_rs = {} for sim_user_obj in sim_users_profile_array
让参赛者在真实业务场景上使用数据；（2）可以交流多种想法，可以接触到企业内部真实脱敏的数据，让参赛者在真实业务场景上使用数据；（3）进一步提升信用评估方法技能，通过此次参赛可进一步提升参赛选手的对用户信用评分的技能，可以用在用户画像和黑产识别上
在《当推荐系统遇上用户画像：你的画像是怎么来的？》一文中，我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中，我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的？”。 而在数字营销的过程中，运营人员或者数据分析同学也是在根据已有的经验，通过用户画像的方式，扩展与历史转化人群相似的人群。比如，通过性别、年龄等筛选出化妆品的受众人群等。显然，这种方式有些粗糙。 图片引用来自参考资料1 具体来讲，相似人群拓展（Lookalike）是基于种子用户，通过用户画像、算法模型等找到与种子用户更多拥有潜在关联性的拓展技术。 举个广告的栗子，对于一个化妆品类广告主，需要对100万人投放自己的广告，但是根据经验或者画像只有10万的人群包，那么如何选取这100万，同时满足人群量级和转化（盲目选择可能存在无效用户）两个因素，就需要用到 图片引用来自参考资料1 Lookalike相似人群拓展方法主要有以下几种方式， 利用用户画像进行显式人群拓展：根据种子用户的标签（地理、兴趣、行为、品牌偏好等），利用相同标签找到目标人群； 利用机器学习模型进行隐式人群拓展
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01 PPT预览 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
经常线上云吸猫的朋友们可能会产生真的在吸猫的错觉，但其实，“为猫消费”的人群才算真正吸上了猫。 ▲猫吃jiojio都这么可爱 《2018年中国宠物行业白皮书》显示，真正吸猫的人群中，80、90后占比接近80%，占绝对优势。 然而最受欢迎的猫其实是中华田园猫，比例超过吸猫人群的一半。其次才是英国短毛猫和美国短毛猫，但这两种猫的比例合起来仅占不到25%。加菲猫和暹罗猫则更少。 ? 中华田园猫的崛起实际上与吸猫人群获取猫的方式有关。其中，通过“捡的”和“领养”方式拥有吸猫资格的人占比过半。 ? “领养代替购买”的呼声已经兴起了很多年。 狗的体重从1磅到99磅（约为0.5-45kg）不等，大型猫的体重也仅在25磅左右（约为11kg），更适合单身人群及职场人群居所的大小。[3] ?
而对互联网世界中不同人群进行类型识别和描绘的工作，也有了更简洁的说法——人群画像，或是用户画像。 ? 人群画像突然成为互联网营销不可或缺的金字招牌。这个金字招牌的究竟是什么? 人群画像的经典构成要素 人群画像从字面理解，是把人群的情况用数据的方式描绘出来。人群画像和个体画像并不完全相同。千万不要混为一谈。 给个体画像，指描述不同个人的过程。 人群画像与个体画像有强关联，人群画像必须基于对个体的画像，但却高于个体的画像，体现为人群作为一个集群的整体特征。 例如，iPod生产商的人群画像显然是针对听音乐感兴趣的人，NB运动鞋厂则想对运动时尚人群画像。 人群画像与个体画像相似之处在于，两者都是对人的描述。 人群画像的经典构成要素，也就由此产生。它包括三个非常关键的组成部分：个体的标识，个体的画像(即打标签)以及对人群共性的抽象。
作者简介 郑雨轩，Datawhale数据科学团队负责人，长期活跃在国内外数据竞赛领域，拥有较为丰富的竞赛经验，最近比赛经历： 2019 BDIC-中国移动消费者信用预测赛冠军 2018 大学生计算机联赛 在本文中我将以中国移动人群画像赛为基础，从零开始，带领大家一步步完成新手到冠军的竞赛历程，实现冠军之路复盘。希望我的分享与总结能给大家带来些许帮助。 简要介绍 赛题页面 ? 实际在竞赛中，你花下的时间应该通常是：特征工程 > 模型融合 > 算法模型 > 参数调整或者是：模型融合 > 特征工程 > 算法模型 > 参数调整文章总结 本篇文章介绍了我在中国移动消费者人群画像赛中的经验和心历路程
本文由 Datawhale 授权转载，禁二次转载 作者简介 郑雨轩，Datawhale数据科学团队负责人，长期活跃在国内外数据竞赛领域，拥有较为丰富的竞赛经验，最近比赛经历： 2019 BDIC-中国移动消费者信用预测赛冠军 在本文中我将以中国移动人群画像赛为基础，从零开始，带领大家一步步完成新手到冠军的竞赛历程，实现冠军之路复盘。希望我的分享与总结能给大家带来些许帮助。 简要介绍 赛题页面 ? 实际在竞赛中，你花下的时间应该通常是：特征工程 > 模型融合 > 算法模型 > 参数调整或者是：模型融合 > 特征工程 > 算法模型 > 参数调整文章总结 本篇文章介绍了我在中国移动消费者人群画像赛中的经验和心历路程
学生成绩分析 3.1 学生整体成绩分布 3.2 不同学科成绩间的关联度以及不同学生人群擅长科目 3.3 高分学生人群画像 3.3.1 父母学历 3.3.2 学生性别 结束语 import pandas 3.2 不同学科成绩间的关联度以及不同学生人群擅长科目 我们数据集中共拥有三门学科，分别为读写与数学。我们可以分别将其看做**“文科”与“理科”**，并分别查看不同学科成绩之间的关联度。 3.3 高分学生人群画像 3.3.1 父母学历 下面我们分析高分（均分高于90分）考生的画像，首先我们探究高分与父母受教育程度间的关系。
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
“这届” 消费人群到底有何与众不同？ TA们怎么买？怎么穿？什么影响购买决策？ TA们喜欢追什么？看什么？….. 腾讯数据实验室通过线上线下调研结合大数据分析，推出《2018服装消费人群洞察白皮书》，期望通过这份洞察，描绘出当今服装消费者的全景画像，为内容的生产，品牌的沟通提供启示和参考。 “刚需”；一线城市消费者更易因促销而“囤货” l 70后买得“精”，90后换得“勤”，90后已成为服装消费者主力 l 女性更易受推荐而剁手，“买买买” 成常态；男性也不甘落后 l 不论 “看”还是“买” ，线上成为消费者服装购买链路中最重要的渠道 l 社交渠道最容易“种草” ：KOL推荐，流行风向，穿搭技巧引关注 l 从不同品类服装人群画像及媒体行为看：内容和沟通渠道的差异化，可实现对不同品类服装人群的精准覆盖 § 运动装人群：品牌通过赛事及体坛明星的合作可以很好的触达TA，此外“硬核”题材的影视内容最吸睛 § 休闲装人群：明星代言或出街会影响购买决策，TA们偏爱歌手和体坛明星 § 快时尚人群：对服饰、流行相关信息最为敏锐
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。
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，之前宝器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
01 什么是健康码画像？ 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？ 、场景等描述，形成一个用户画像原型。 通过这个用户画像，从而对这个人有了一个整体的认识，一个完整的人物画像已经呈现在了你的脑海里。当标签被描述得越多，用户画像就越清晰。 用户画像的基本要素包括：基本属性、动态属性、消费属性、行为属性和心理属性等。 基本属性是勾勒用户画像的基础：性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。
","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像 reduce.addSink(new CarrierAnalySink()); env.execute("portrait carrier"); } } 创建用户画像会员分类标签 ); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征 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
Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation CVPR2018 本文针对人群密度问题 将 检测方法和回归方法结合到一起，以此来提升人群密度估计精度 人群密度估计问题目前主要的方法有基于检测的和基于回归的方法。 在人群密度小的时候，基于检测的方法效果更好。在人群密度较大的时候，基于回归方法的效果比较好。 ? ? 本文的思路就是将 检测方法和回归方法结合起来，各取所长。
封面.jpg随着人口结构的改变，使得中国消费主力年轻化趋势明显，人群机遇推动新消费时代的到来，Z世代也随之成为新时代的焦点人群，逐步成为带动消费增长的主力军。 Z世代的圈层文化特色是基于垂直兴趣构成，因此要重点深入Z世代文化圈层，洞悉其产品诉求，搭建精细化的用户画像。 因此绘制bilibili渠道中Cosplay用户画像时，要更加注重Z世代小众圈层的归属感，下沉社区垂直核心，深挖消费者的情感诉求和产品需求细节，深耕其圈层文化，环环相扣共同搭建起圈层营销路径中的真实场景 当收集到用户画像足够全面清晰，就能在营销链路节点中联动相应的场景，提升社群舆论的传播热度，进行市场教育，建立信任锚点，助力品牌破圈营销，触达更广泛的人群。 要契合平台的基本调性，联动多场景，拉近与用户之间的距离，比如以下平台的基本调性： 小红书——好物种草平台 知乎——优质内容分享平台 微博——实时信息获取平台 微信公众号——业务服务与用户管理平台 …… 品牌根据用户画像定位消费者圈层需求
如何制定人群细分策略？LinkFlow CDP如何帮助品牌进行市场细分？市场细分、目标营销和产品定位是什么？他们之间又有什么关系？ 人口细分：最简单和最通用的细分类别，根据年龄、性别、地区或职业细分人群。例如美妆产品更适合16至35岁年龄段的女性，而不是男性。 图片2、为产品构建客户画像： 当品牌全面了解消费者后，就可以构建出目标客户群体的画像，画像能帮助品牌360度全方位了解消费者，并针对性制定正确的营销策略。 图片LinkFlow CDP如何帮助品牌进行人群细分？一、连接市场细分离不开数据的支持。 随后就可以通过预置的生命周期标签，将不同生命周期阶段与客户属性、行为特征、渠道来源、消费偏好等各类型标签组合叠加，快速细分各类人群，构建个性化运营的数据基础。
2 提升转化率 管理消费者全生命周期，比如了解他之前买过什么东西、寻找到和他类似的人，促进转化率。 3 促进客单价 向上销售、交叉销售。 精准引流： 通过人口属性、LBS商圈、竞品人群找到潜在客群 通过人口属性及兴趣找：人口学属性、兴趣爱好、行为特征 通过热门商圈找：全国多商圈可查询、更精准的范围圈定 通过竞品人群找：线上浏览讨论行为、线下逛店行为 其次，通过客流画像，提供聚合人群可视化报告，结合门店访客，能够有效对客户进行画像；最后通过门店管理，对来客人群进行统计，并做数据统计和动线分析，更加精准把握客户的消费行为，为用户带来更贴心的服务与体验。 3 优化用户体验 开发出优化消费者购物路径的应用，特别是通过人脸识别技术，让用户可以直接刷脸支付，进一步提升了购物的便捷性。 通过这一智慧零售解决方案，星家加为某购物中心实现了业绩飞跃：结合该购物中心LBS地理位置、18个一级标签和100多个二级标签的完整用户画像，充分发挥了腾讯在用户数据方面的优势，达到了掘附近、锁人群、促转化的效果
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