为了方便，这里都使用伪集群和单机安装。...INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...()); 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
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
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。...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。...下面介绍人群分析功能和产品形态。首先和用户分群功能一样，需要组合标签筛选出目标用户群体（如图10所示）。 ?...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。
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。
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。...第二阶段：任务分解与需求调研 经过第一阶段的需求调研和目标解读，我们已经明确了用户画像的服务对象与应用场景，接下来需要针对服务对象的需求侧重点，结合产品现有业务体系和“数据字典”规约实体和标签之间的关联关系...打通服务层接口：为了让画像数据走出数据仓库，应用到用户身上，需要打通数据仓库和各业务系统的接口。...05 画像应用的落地 用户画像最终的价值还是要落地运行，为业务带来实际价值。这里需要开发标签的数据工程师和需求方相互协作，将标签应用到业务中。...商城的运营需要解决两个问题：一方面在企业产品线逐渐扩张、信息资源过载的背景下，如何在兼顾自身商业目标的同时更好地满足消费者的需求，为用户带来更个性化的购物体验，通过内容的精准推荐，更好地提高用户的点击转化率
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。...用户画像--《美团机器学习实践》笔记 如果刚接触用户画像，可以先通过以上两篇文章对用户画像挖掘和应用有初步了解。如果你读完以后是一脸懵的话，我知道你很急，但是你先别急。...使用pyspark实现RFM模型及应用（超详细） 利用用户的消费流水，对用户的消费水平打标签~实现简单的用户付费画像。..."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。
最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。...总结来说，用户画像必须从实际业务场景出发，解决实际的业务问题，之所以进行用户画像，要么是获取新用户，要么是提升用户体验、或者挽回流失用户等具有明确的业务目标。...旋转设备画像、社会画像和经济画像等。...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...挑战 我们期间遇到了两方面的挑战： 亿级画像系统实践和应用 记录和存储亿级用户的画像，支持和扩展不断增加的维度和偏好，毫秒级的更新，支撑个公司性化推荐、广告投放和精细化营销等产品。
因为更好的服务用户，满足用户的需求 用户才能更多的 直接或间接 为企业产生价值 为了满足用户需求，就得发现用户需求 这就衍生了 用户画像 接下来这几篇文章，我们就来讲讲 用户画像 什么是需求 我们先看几个场景...A和B，都愿意看书 用户A是每天花更多时间看职场类的书，花更少时间看娱乐性的书 用户B是每天花更多时间看娱乐性的书，花更少时间看职场类的书 这两个用户的需求，其实就是两种类型的需求 这个就是我们在行为动作中需要记录的数据...，对于用户画像的建设，我们需要回答以下问题： 1、用户的自然属性，如性别，年龄，城市省份，爱好等 2、用户的自然属性下，用户认为当前产品的核心价值功能是什么 3、如果没有满足用户的需求，我们还需要发散出什么样的产品功能...针对这些价值，我们需要找到合适的用户，这时，我们可以建设用户画像 关于建设用户画像，我们需要考虑用户的自然属性及行为属性，具体来说，就是回答以下4个问题： 1、用户的自然属性是什么 2、针对这个画像，当前产品中最能满足需求的功能是什么...用户画像的基础 下篇内容，我们来具体讲解下，用户画像的建设过程 以上，就是本期内容，希望对你有帮助～
图片 客户分群（客户细分）对于绘制用户画像、构建个性化推广、产品和服务策略，都非常重要。本文讲解此过程中，多种机器学习聚类算法的建模流程与评估模式。...https://www.showmeai.tech/article-detail/334 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 图片 很多公司的技术人员在做用户画像的工作...→ 低收入群体 用户群1和2的年收入大致相等，这意味着大约 87,000 美元。 → 高收入群体 用户群3是独立组，平均年收入为 55,000 美元。...图片 结果表明 用户群2和5的年龄范围相同，但年收入有显着差异 用户群4和5的年收入范围相同，但第 5 段属于青少年组（20-40 岁） 从花费的角度来看分组的用户群： 图片 结果表明 用户群5的 支出得分最高...用户群4的 支出得分最低。 综合支出分和年收入来看。 图片 结果表明： 用户群1和2的年收入范围相同，但支出分范围完全不同。 用户群4和5的年收入范围相同，但支出分范围完全不同。
今天这篇文章，我们就来具体说说 针对需求，我们要如何建设相关的用户画像 什么是用户画像 先看一个图片： ? 这是某电商，部分商品分类的标签。...对应不同需求的购物用户，我们可以在这些选项中，找到符合自己需求的类别。 那么，什么是用户画像呢？ 其实和图片中的标签差不多，只不过，需要这些标签的群体，从消费者（C端），变成了服务者（B端）。...画像的建设 以上，我们讲了什么是用户画像 现在，我们来聊聊，如何建设用户画像 画像落地的最核心关键词：标签 也就是我们需要通过不同的能力来构建不同维度的标签，并将这些标签分层及组合，构建一整套的标签体系...如果是产品相关的业务，那么目标可能是用户拉活，或者算法优化，想更好的做好用户体验及服务。 针对这种情况，我们需要的是用户的实效性较高的兴趣标签。...针对这种情况，我们需要通过之前的经验（或实验）积累，对用户回来的概率分类打标，辅助我们去判断哪些用户不该召回，哪些用户需要召回。 标签筛选 标签可以分为 属性标签 和 行为标签。
因此为了满足在激烈竞争中的优势，提前预测出用户是否会流失，采取保留措施成为一大挑战。 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。...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。...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。...6 是否开通互联网业务 是否开通互联网业务指标不同值对应的客户流失率如下： 开通数字用户线路、光纤和没有开通互联网业务的客户数分别为2421、3096和1526，开通光纤的客户数最多，没有开通互联网业务的客户数最少...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。
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？...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。...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%。
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： image.png 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。...第一部分引导玩家创建账号并进行新手体验，初步熟悉游戏概念、风格和玩法。随后进入中场休息并简单访谈。 第二部分让玩家自由体验游戏的各种玩法及内容。 工作人员全程观察用户操作，记录信息和反馈。...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。 如提问用户：请问您刚才的游戏体验如何？...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。...其实在画像背后，是丰富的资料库和调研信息。用户画像强调简单易用，但当实际工作中需要例证和具体数据时，我们依旧可以调用其他信息。 4.
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。...（4）现场内测： 现场内测主要包含以下步骤，需要用到观察法、实验法和深度访谈法。 用户操作： 用户操作分为两个部分。 第一部分引导玩家创建账号并进行新手体验，初步熟悉游戏概念、风格和玩法。...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。 如提问用户：请问您刚才的游戏体验如何？...用户归类 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。...其实在画像背后，是丰富的资料库和调研信息。用户画像强调简单易用，但当实际工作中需要例证和具体数据时，我们依旧可以调用其他信息。 4. 验证效果 我们开篇强调过，用户画像是为业务服务的。
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？...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？ 再比如，根据你对价格不敏感的标签，以后买东西和打车，都偷偷多收你几块钱？
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。...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。
58用户画像应用流程如下： ?...二、58用户画像数据架构 用户画像构建的核心是数据的组织和标签的开发管理，58集团业务覆盖广泛，涉及房产、招聘、车辆、黄页等众多业务线，构建画像的数据来自于日志、简历库、帖子库、用户信息库、商家库...58用户画像系统架构如下： ?...在数据资源管理层之上是系统的核心，画像标签生产层，包含ETL、IDM、数据聚合模块、标签提取模块和一些算法策略工具；之上存储和应用层，画像数据在这一层整理成在线和离线表供各个出口使用。...基于用户画像数据的建模如下： ?
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？...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。...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%。
金融企业面对的客户群体基数很大，有的客户高风险偏好高，希望高风险高收益；有的客户风险偏好低，希望稳健收益；有的客户金融理财意识低，只需服务较好即可；有的客户完全没有主意，你说是啥就是啥；有的客户注重体验...用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。...用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。...五、金融企业用户画像的基本步骤如下 参考金融企业的数据类型和业务需求，可以将金融企业用户画像工作进行细化。...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。
金融企业面对的客户群体基数很大，有的客户高风险偏好高，希望高风险高收益；有的客户风险偏好低，希望稳健收益；有的客户金融理财意识低，只需服务较好即可；有的客户完全没有主意，你说是啥就是啥；有的客户注重体验...用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。...用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。...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。...证券公司可以利用用户画像数据来进行产品设计，下面举几个例子，看看用户画像和用户分析来帮助证券公司创造商业价值。
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