摘要： 用户画像(User Profile)，作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 微博大数据经过近两年不断地调整、磨合、优化，针对社交媒体特性，研发构建了一整套完整的用户画像体系。 同时，大数据的用户画像体系已应用于微博众多的业务场景中，并随着微博业务的发展不断完善升级，将“大数据”概念落地落实。 具体的，在整体用户能力标签挖掘流程中，首先通过用户关系数据(主要是分组，用于体现粉丝对于用户能力的认可度)、用户内容数据(主要是原创博文，用于体现用户自身的专业能力)、用户行为数据(主要是转、评、赞等互动信息 具体地，我们将其它用户对某个用户原创博文的转、评、赞等互动行为作为基础数据，利用pagerank迭代算法进行该用户影响力的计算。 ?
[数据分析][RFM模型]用数据分析用户 RFM分析是美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出的一种简单实用客户分析方法，他们发现客户数据中有桑神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标， 在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。 消费金额 消费金额是所有数据库报告的支柱，也可以验证“帕累托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。 数据库营销有时候就是这么简单。这样的营销所节省下来的成本会很客观。 结合这桑果指标，我们就可以把顾客分成5*5*5=125类，对其进行数据分析，然后指定我们的营销测量。 该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值情况，形成人物画像，不仅仅应用与CRM分析模型里面，还可以单独在数据分析系统中使用。
腾讯云图是一站式数据可视化展示平台，旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据，低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起，轻松搞定数据可视化
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述对物品的看法,因此标签是联系用户和物品的纽带,也是反应用户兴趣的重要数据源,如何利用用户的标签数据提高个性化推荐结果的质量? 一个用户标签行为的数据集一般由一个三元组的集合表示，其中记录(u,i,b)表示用户u给物品i打上了b标签。 用户真实标签行为数据远远比三元组表示的复杂，比如用户打标签的时间、用户的属性数据、物品的属性数据等。 2.数据稀疏性 在前面的算法中，用户兴趣和物品的联系是通过\(B(u)\cap B(i)\)中的标签建立的。但对于新用户或者新物品，这个集合中的标签数量会很少。 而在用户标签数据集上,有3种不同的元素,即用户、物品和标签。因此,需要定义3种不同的顶点,即用户顶点、物品顶点和标签顶点。
数据库用户管理 一.用户创建语法 语法: create user 用户名@"ip地址" "identified" by 密码; 举例: create user tom@"192.168.101" identified by "123"; 创建除本机以外其他ip第能登入 create user 用户名@"%" "identified" by 密码; 二.用户授权 1.给权限 grant all on *.* to toms 如果创建账号时候没有创建密码可以在授权这里加上密码 2.收回权限 REVOKE all privileges [column] on 库名.表名 from user@"host"; column 不填表示所有字段 3.删除用户
猴子数据分析训练营的第2关视频课程是《如何看懂数据？》，根据同学在训练营里的讨论，我对常见问题进行了整理和回答。 【问】什么是字段？ 字段信息就是表的列名（比如Excel表的列名）。 一般给你数据的时候，都会有数据列名（也就就是字段）的含义说明 【问】什么是众数？ 【答】众数是数据集中出现次数（频数）最多的那个数据值，也就是在数据集中最常见的数据值。 如果数据中有2个众数，就说这个数据集是是双峰数据 例如，课程里下面球员1的得分数据集，得分10分的数据出现次数最多（也就是频数最大是4），所以这个数据集的众数是10分 【问】为什么不同的书上、课程里的四分位数计算方法不一样 这个案例中的箱线图，中位数距离下四分位数比较近，表明大部分数据集中盒子的下端，也就是大部分数据集中在下四分位数和中位数之间。 【面试题】下表是某金融App的数据，如何找出数据表中的异常值？
相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。 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。 本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。 在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。 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。
本文将重点探讨数据采集层中的用户行为数据采集系统。这里的用户行为，指的是用户与产品UI的交互行为，主要表现在Android App、IOS App与Web页面上。 用户行为数据采集系统，便是负责从前端采集所需的完整的用户行为信息，用于数据分析和其他业务。 举个例子，下图所示是一次营销活动（简化版）的注册流程。 如果仅仅依靠后端业务数据库，我们只能知道活动带来了多少新注册用户。 而前端用户行为数据的价值不仅限于这样的转化率分析，还可以挖掘出更多的有用信息，甚至可以与产品业务结合，比如笔者最近在做的用户评分系统，便会从用户行为中抽取一部分数据作为评分依据。 ? 用户维度，用来关联同一用户在某个客户端上的行为，采用的方案是由后端生成一个随机的UUID，前端拿到后自己缓存，如果是登录用户，可以通过元数据中的用户id来关联；时间维度，主要用于数据统计，考虑到前端可能延迟上报
而以用户为中心的网站数据分析我想也应该是与UCD一脉相承的。这两个概念都是以提高用户的使用体验，进而推动网站业务为目标。 通过分析来自网站及竞争对手的定性与定量数据，驱动用户及潜在用户在线体验的持续提升，并最终转化为你期望的结果。 在网站分析定义架构的第一层中，Avinash强调网站分析的过程是通过数据来驱动用户体验的提升，并最终转化为结果的一个过程。数据并不直接驱动或影响结果。而是用来对用户体验进行度量和提升。 这就要求数据必须能够完整并且准确的反映用户行为。 第一是用户访问网站的任务是否完成。这里不仅局限于用户是否完成转化。还包括不以转化为目的的用户访问行为。数据来源于网站记录到的转化数据以及用户调研数据。 第二是用户完成任务的效率。
爬虫随机从CSDN博客取得800条用户行为数据，包含用户名、原创博客数、评论数、浏览量，试着从博客数，评论数，浏览量三个方面分析csdn的博主们的形象。 浏览量 浏览量超过2w的有37%，超过10w的有27%，这数字开起来很大，但联想到有30%的用户博客数过50，所以平均下来，一篇博客应该有2000浏览量，这个可以再之后进行爬取数据做分析。 ? 拉取数据实现 存储格式 用户信息包括用户名，点击量，评论数，原创博客数，使用json文件存储。 ，同时还可以拿到点击量，评论数，原创博客数等数据。 关注和被关注用户列表用于做递归访问。 ?
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。 上面这张图是用户画像生产和应用的逻辑架构，包括5层： 数据采集层收集用户的各种数据，就拿一个公司来说，它的数据源分布在各地，有CRM系统的，有分散在各个部门的，构建DMP的一个难点就是要把各处数据都搜集起来 数据管理层对这些数据进行清洗、拉通、整合以及分析建模，构建用户画像。 数据接口层和应用层基于用户画像，提供各种分析、服务类以及营销类的应用，服务于金融、制造、航空等各个行业的用户。 ? 这是我们为某知名制造企业客户做的一个大数据项目，目标就是拉通和建立消费者统一的用户数据平台，建立消费者用户画像，并基于用户画像实现精准营销。 ；同时收集用户的服务满意度数据，补充和完善用户画像信息。
最近有朋友的SQL server数据库意外中枪，几经周折，数据将数据库恢复到新环境。恢复后在数据库级别有用户名而实例级别则无相应的登陆用户。 1、sp_change_users_login的功能及其限制 使用 sp_change_users_login 将当前数据库中的数据库用户链接到 SQL Server 登录名。 sp_change_users_login 不能用于将数据库用户映射到 Windows 级主体、证书或非对称密钥。 user 必须是当前数据库中的有效用户。不能将另一个用户映射到该登录名。 值：Report 列出当前数据库中未链接到任何登录名的用户以及相应的安全标识符 (SID)。 [ @UserNamePattern = ] 'user' 当前数据库中的用户名。user 的数据类型为 sysname，默认值为 NULL。
相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。 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？ 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 构建用户画像的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。 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。
用户通过什么方式访问的系统，web,APP,小程序等 HOW TIME，用户访问每个模块，浏览某个页面多长时间等 以上都是我们要获取的数据，获取到相关数据我们才能接着分析用户的行为。 用户行为数据采集 ? 埋点 埋点一般分为无埋点和代码埋点。 ，避免人为失误 劣势： 作为前端埋点会存在一些天然的劣势 只能采集用户交互数据，对于一些关键行为还是需要代码埋点 兼容性问题 数据采集不全面，传输问题，时效性，数据可靠性 代码埋点，这个也是目前我们使用的埋点方式 数据采集 根据运营定义好的埋点接口形式获取到的用户的访问日志数据，一定要提前后端和前端定义好数据的保存格式，也就是保存哪些字段内容，需要把埋点数据按照约定的格式统一封装，以便于存储分析。 HDFS后，下篇我们分享一下用户行为之数据分析。
profiling is the set of activities and processes to determine the meta-data about a given dataset.[1] 总体地说,数据概要可以描述为是能够描述原样本数据的一个子集或者结果 特别地,因为大数据的数据量大,多样性等特性,传统的技术对于其查询,存储及聚合都是花费高昂的.所以,data profiling在这里就显得非常重要. 地理位置特征(反映了用户的时空分布,对于POI的推荐是有用的) 活跃度特征(可用于聚类分析) 影响力特征(可用于聚类分析) 推文特征(反映了用户的兴趣爱好,对于推荐系统是有用的) 时域特征 特征处理 1.提取 2.正则化(最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间) 常见的数据归一化方法: min-max,对原始数据的线性变换 log函数转换 atan函数转换 z-score 标准化 Decimal scaling小数定标标准化 Logistic/Softmax变换 Softmax函数 模糊量化模式 特征选取原因:该特征代表了用户的…,对于…工作是有用的. 5.twitter
虽然OpenTSDB可以以毫秒分辨率（精度）存储数据，但大多数查询将以秒级分辨率返回数据，以提供对现有工具的向后兼容性。 原始数据始终可用于存储，但我们可以通过更易于理解的方式快速提取数据。聚合函数是将单个时间戳的两个或多个数据点合并为单个值的方法。 注意： OpenTSDB默认会聚合数据，并且需要每个查询都有一个聚合运算符。每个聚合器必须处理多个序列的缺失或不同时间戳中的数据点。 这通过插值来执行的，如果用户不知道TSDB在做什么，可能会在查询时导致意外的结果 降采样 OpenTSDB可以摄取大量数据，即使仅提取给定时间序列中每秒一个数据点也是如此。 聚合函数用于通过适当的数学函数计算指定区间内所有数据点上的新数据点。例如，如果使用sum聚合，则间隔内的所有数据点将会一起累加为单个值。如果选择avg，则会返回间隔内所有数据点的平均值。
一、数据架构 上一篇《用户行为分析之数据采集》我们说了用户行为分析的数据采集部分，同时也对用户行为分析做了简单的介绍，本篇我们来说一下用户行为分析的数据处理部分。 先来一张图： ? 这张图也就是我们大部分用户行为分析的数据架构情况，埋点离线数据我们会采集到数据仓库，进行ETL加工处理，形成用户属性、访问路径、用户行为的一些模型。 二、数据建模 先说离线计算，数据采集到数据仓库后，我们就需要进行离线任务开发。 ”活跃用户每月1日更新上月数据 所选时间段内，启动过应用的用户(去重)，启动过一次的用户即被视为活跃用户。 关于更多实时架构，可以访问《连载：阿里巴巴大数据实践—实时技术》 三、数据应用 不同的网站提供的内容和服务不同，用户行为分析的侧重点也有差异。
Part 2.理解数据 关于数据集中每一列的详细描述如下 ? 特别注意，因为有一亿条数据，刚开始直接在Macbook上导入了全部数据，后来发现更新字段都没办法操作。 出于学习需要这里只导入100万条数据。可视化图表由EXCEL来实现。 Part 3. 提出问题 淘宝用户流失的原因是什么？ 淘宝用户是在哪个环节流失的？ 分析目的及思路 因为数据记录了访问行为、购物车行为、收藏行为、购买行为，所以我们可以检测到用户在哪一环节流失。 从业务流程分析： 用户点击商品详细到最终购买，中间会有一系列步骤。 ? Part 5. 数据清洗 5.1 选择子集 本数据集中各字段均有分析价值，不需要进行本项操作。 RFM 三个参数定义 R：根据用户最近一次的购买时间到2017年12月3日的差值，来判断用户最近一次消费的间隔； F：因为数据集发生在这九天时间内，因此将用户购买的次数作为用户消费的频率； M：数据集中不包括该数据
角色(Role) PostgreSQL使用角色的概念管理数据库访问权限。 根据角色自身的设置不同，一个角色可以看做是一个数据库用户，或者一组数据库用户。 角色可以拥有数据库对象(比如表)以及可以把这些对象上的权限赋予其它角色， 以控制谁拥有访问哪些对象的权限。 db_role1 nologin nocreatedb; --修改角色取消登录和创建数据库权限 用户(User) 其实用户和角色都是角色，只是用户是具有登录权限的角色。 --创建角色1 grant db_role1 to db_user1,db_user2; --给用户1,2赋予角色1,两个用户就拥有了创建数据库和创建角色的权限 revoke db_role1 from db_user1; --从用户1移除角色1，用户不在拥有角色1的权限
RS in Action-two-利用用户行为数据 感觉第二章应该是整本书的核心内容，讲解的是如何利用用户行为数据，通过“听其言，观其行”。 用户行为数据 挖掘用户数据 我们可以通过用户留下的文字和行为了解用户兴趣和需求。 啤酒和尿布的故事在互联网上被放大：比如分析用户的购物车，找出诸如“购买A商品的用户同时都购买了B商品”。 用户行为数据 数据在网站上存在形式就是日志log。 代表性数据集 不同的数据集代表不同的用户行为 类型 记录数据 代表性数据 无上下文+隐性 用户ID、物品ID 无上下文+显性 用户ID、物品ID、用户对物品的评分 有上下文+隐性 用户ID、物品ID 数据集 案例中采用的是MovieLens数据集，是一个评分数据集，用户可以给电影评5个不同等级的分数（1-5）。
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