，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
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。...规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据，其实现逻辑如图5-12所示。...画像宽表进行人群筛选，其实现逻辑是将人群圈选条件转变为SQL语句，借助ClickHouse引擎查询出所有满足条件的UserId并构建人群；当ClickHouse执行异常时会再次兜底从Hive表中筛选用户...每一个人群最终都会存储在Hive表和OSS中，但是不同人群创建方式优先产出的人群存储类型不同，所以画像平台需要支持Hive和OSS之间数据的相互转换。...----本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。...文件导入是将TXT、CSV等格式的文件导入画像平台；Hive表导入是指定源Hive表及导入字段，将满足条件的源表数据导入画像平台；SQL导入是Hive表导入的延伸，用户可以自由编写SQL语句，其运行结果最终导入画像平台...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。...比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群，后续可以进行广告投放或者人群分析；数据分析师离线统计出了一批高价值用户，导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。...---- 本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
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
上文提到了使用画像宽表可以便捷的创建人群，本文介绍人群创建所依赖的另外一种数据组织形式：标签BitMap。...使用画像宽表圈人的逻辑是从明细数据中找到满足条件的用户并最终构建人群，而使用BitMap进行圈人会对用户进行预聚合，在人群圈选时直接使用聚合后的结果进行计算。...BitMap以上特点都非常适合存储人群数据，也决定了其在画像平台的广泛使用。基于Hive标签数据表可以生成BitMap，图5-10展示了性别和常住省标签生成BitMap的示意图。...使用画像宽表还是BitMap要根据业务特点来决定。基于宽表中全量用户的明细数据可以实现所有的人群圈选功能，但是采用BitMap方案的人群创建速度相比宽表模式可以提升50%以上。...业界一般使用混合模式，优先通过BitMap进行人群创建，不适用的场景下兜底使用画像宽表进行人群圈选。采用混合模式要考虑对齐画像宽表和BitMap的标签时间，这增加了工程的实现复杂度。
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表？基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题？如何生成画像宽表？针对这些问题本节会给出详细解答。...画像宽表 本小节将首先介绍画像宽表的表结构以及在人群创建中的主要优势，然后通过一个示例介绍画像宽表的生成方式及优化手段，最后介绍画像宽表数据写入ClickHouse的实现方案。...支持跨时间的人群分析。有了标签历史数据便可以实现跨时间的人群分析，比如分析北京市男性用户在过去半个月的平均在线时长变化，基于画像宽表可以快速计算出分析结果。 兼容单日期分区。...本书技术方案支持多日期画像数据下的人群圈选等功能，自然兼容单日期下的各类功能。 画像宽表生成 画像宽表的表结构已经明确，那如何生成宽表数据？...如果画像平台用户对于人群圈选的速度没有要求，直接基于Hive表进行计算是可行的。
应用方式：调研人员通过画像平台LBS人群圈选功能找到了几所高校附近出现过的用户，并结合用户年龄段等标签提高了用户圈选的精确度。生成人群之后，私信平台可以通过接口拉取人群数据并进行私信推送。...基于组合人群赠送优惠券应用背景：三八妇女节当天电商平台会给女性用户赠送商品优惠券，主要通过画像平台的规则圈选找出所有女性用户并构建人群，当用户位于人群中时则赠送优惠券。...应用方式：在画像平台上通过规则圈选创建女性用户人群A，通过文件导入的方式创建黑产用户人群B，通过组合人群的方式创建人群A与B的差集人群C。...应用方式：外呼团队在画像平台上创建外呼人群，并借助人群拆分功能将该人群按照25%、25%、25%、25%的比例拆分为4个子人群，在外呼平台导入4个子人群并配置不同的话术进行外呼操作。...应用方式：产品经理在画像平台上创建种子人群并申请该人群支持判存服务，客户端调用判存服务判断当前用户是否在种子人群中，如果存在则展示小游戏功能入口。
规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的，大部分在计算过程中剔除了很多明细信息，仅保留了最关键的画像内容，即某日某用户的标签值。...虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据，但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据，比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户...在行为明细圈选时可以结合画像标签数据一起使用，比如找到在某时间段通过手机客户端点赞了某篇文章的北京市男性用户，可以直接关联画像宽表进行计算。...----本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析，目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。...人群分布分析偏重人群画像标签值的占比分析，比如人群中男女占比分别为60%和40%；人群指标分析主要针对可量化的标签进行分析，比如人群的平均在线时长、平均点赞次数等；人群下钻分析是在某一画像分析维度的基础上再次基于其他画像维度进行分析...人群分布分析人群分布分析是计算人群在画像标签上的分布占比数据，比如分析人群的性别分布，常住省分布，兴趣爱好分布等。...人群分布分析只能对人群进行最直观的画像分析，比如性别和常住省的占比分布。如果业务需要查看该人群中所有男性用户的常住省分布情况，那么需要深入到男性用户中进行更深层的画像分析。...人群对比分析人群对比分析通过对比两个人群的画像分析结果，可以找出人群间的主要差异。
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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
作者/朱季谦故事得从这一张图开始说起——可怜的打工人准备下班时，突然收到领导发来的一份电商消费者样本数据，数据内容是这样的——消费者姓名｜年龄｜性别｜薪资｜消费偏好｜消费领域｜常用购物平台｜常用支付方式...购物平台和支付方式画像：了解用户首选的电商平台和支付方式，有助于针对不同渠道进行个性化的营销活动。优惠偏好画像：通过用户在折扣优惠、免费赠品等方面的选择，可以了解其在购物时最看重哪些优惠方式。...购物目的画像：通过用户对商品的描述，如性价比、时尚潮流、环保可持续等，推断其购物的目的和价值观。接下来，就是基于这些数据和分析目标，开始基于Spark实现电商用户画像案例讲解。...二、画像数据分析的实现2.1、商品类别偏好画像根据用户对汽车配件、珠宝首饰、图书音像等不同商品类别的选择，可以推测用户的兴趣爱好和消费倾向。...结合以上函数，就可以实现将consumerRDD中的数据按照【消费领域】字段，聚合出每个领域的消费者数量。
本文将以规则人群为例，完整地描述人群创建耗时从十几分钟降低到秒级响应的优化进阶过程。...简单直接的解决思路实现上述需求的核心是构建如下SQL语句并找到所有满足条件的UserId，其中WHERE条件是什么取决于用户在画像平台上的标签选择和筛选配置。...为了满足Hive表形式的人群使用需求，后续还可以将人群BitMap落盘到人群结果Hive表中。...ClickHouse支持基于BitMap的人群创建，可以将画像宽表中的数据转换成不同标签的BitMap数据，灌入ClickHouse中之后可以借助BitMap的交并差操作实现人群创建。...图9-8展示了基于BitMap进行人群圈选的实现逻辑。本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
01 PPT预览 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
基于Python Outlier Detection库进行异常值处理（Kmeans对异常值敏感）。
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
4.AIPL消费者行为全链路可视化模型实践 4.1、用户画像 1、用户画像：用户画像产生的原因、用户画像概述、用户画像构成原则、第一类用户画像、第二类用户画像 参考：什么是用户画像？...统计标签 统计标签是依托用户的属性、行为数据得到的，是企业用户画像的基础组成，一般用来描述某一个用户群体的用户画像，例如，青年人群的性别、搜索、活跃、喜好等。...、用户画像与二次营销、用户画像与投诉 4.4、AIPL模型介绍 4、AIPL模型介绍：AIPL模型的产生背景、消费者精细化运营解决方案、AIPL模型简介 参考：AIPL模型-阿里巴巴三大营销模型之一...简而言之就是，对于所处链路中不同位置的人群，品牌采用对应的沟通内容和渠道，最终的目的累积人群资产，并实现链路高效流转：让“A人群“尽快转化成”I人群“，以此类推，试想一下你的品牌拥有数不完的“L“人群，...4.5、AIPL模型人群界定 5、AIPL模型人群界定 4.6、消费者行为全链路 6、消费者行为全链路：消费者行为全链路简介、链路指标、消费者行为全链路价值 消费者行为全链路简介 要了解全链路营销,我们先来看一下整合营销的概念及其诞生的背景
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