0x00 前言 随便聊一下用户画像的存储。...用户ID 性别 年龄 学历 职业 月薪 月消费能力 001 男 28 本科 程序员 10k-20k 1k-2k 002 女 23 大专 销售 不详 100-200 那么用横表有什么问题吗？...有的，其实也就是前言里面提到的： 由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。...大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的缺失，这在用户画像中很常见。 嗯，上述的问题，主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。...0x02 如何存储？ 关于存储，我们以前文说的第三种方案为例。 标签的计算我们可以使用Hive、Spark这些计算引擎，这个没什么问题，然后就是这些标签的单独存储可以以Hive为主来存储。
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。...那么他可能被打上的标签是：中年，不爱运动，宅男 然后，他还喜欢在深夜的时候偷偷刷一些小电影，并且每个月都花很多钱上网购物，并且从来不关注什么促销活动。...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？
很多用户看了表示这完全是自己啊！不过也有不少人吐槽：我也是微信重度用户，但这个典型的一天跟我的怎么完全不符合？ 为什么会出现如此截然相反的反馈？...而用户画像是把用户以标签形式表现出来，每个真实存在的用户都有对应的用户画像。...用户画像的优点：用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加专注。...我们今天主要介绍的是Persona，用户画像的常用模板如下： image.png 用一个案例来讲一下用户画像怎么做的： 1.角色形象：UX思想家朱蒂 2.个人信息：...更重要的是，Persona把抽象的用户变成了一个个具体的人，当我们纠结于产品的某个功能点时，尤其是在做一些感性的判断的时候，Persona也会提醒我们谁是产品背后的人，他们的日常生活如何、锁边对的挑战是什么
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。...从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。 一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。 ?...三、用户画像工作坚持的原则 市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...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。...让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。
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。...从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。 一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。...三、用户画像工作坚持的原则 市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...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。...让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。
用户画像 简介 用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。...建立用户画像和精准化分析是关键。 用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注。...这只是用户画像在电商领域的应用，事实上用户画像已经不知不觉的渗透到了各个领域，在当前最火的抖音，直播等领域，推荐系统在大数据时代到来以后，用户的一切行为都是可以追溯分析的。 步骤 什么是用户画像？...用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化，我们要明确要分析用户的各种维度，才能确定如何对用户进行画像。...本文介绍了用户画像的简介与实时用户画像的重要意义，但是用什么技术架构可以支撑这些想法的实现呢？ 下一章，我们将探讨项目整体架构的设计与实现，未完待续~ 参考文献 《用户画像：方法论与工程化解决方案》
1.什么是用户画像 市面上不少公司都在做用户画像的相关工作，无论是电商行业、金融行业、视频行业等等，都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢？...用户画像，即：用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑，有些公司称之为”用户画像“，有一些公司称之为”用户特征“，其实是一个意思。...(当然也有可能帮别人购买)进行标签化；金融场景，对于当前进行交易的账号进行标签属性化因此我们概念中描述的用户画像，其实是用标签的方式对于一个用户、一个账号、一部手机进行描述2.用户画像有哪些标签既然上面讲到了对于用户进行标签化...：(1)事实类(比如说：设备信息等，基本上都是事实类，只是将采集上报的数据接入进来即可)(2)规则类、统计类(RFM——最近一次消费时间、消费频率、消费金额)(3)算法模型类(居住地址、工作地址)3.用户画像有什么作用...这其实是用户画像其中的一个应用，根据用户查询用户的标签数据，来进行推荐用户感兴趣的内容(2)营销圈选(短信营销、PUSH营销)相信不少用户收到过类似的营销短信，或者一些app 弹窗，这个也是用户画像常见的应用场景
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。...从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。 一个是业务场景出发，寻找目标客户。 另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。...三、用户画像工作坚持的原则 市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...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。...让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈MySQL的使用！...原著作者：赵宏田 来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 ---- MySQL作为关系型数据库，在用户画像中可用于元数据管理、监控预警数据、结果集存储等应用中。...Web端产品读写MySQL数据库会有更快的速度，方便标签的定义、管理。 在介绍用户画像产品化的时候，我们会介绍元数据录入和查询功能，将相应的数据存储在MySQL中。...结果集存储 结果集可以用来存储多维透视分析用的标签、圈人服务用的用户标签、当日记录各标签数量，用于校验标签数据是否出现异常。...在打通画像数据与线上业务系统时，需要考虑将存储在Hive中的用户标签相关数据同步到各业务系统，此时MySQL可用于存储结果集。
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 MySQL 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 HBase 的使用！...原著作者：赵宏田 来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 HBase存储 1. HBase简介 HBase是一个高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式存储系统，同样运行在HDFS之上。...画像系统中每天在Hive里跑出的结果集数据可同步到 HBase数据库 ，用于线上实时应用的场景。...HBase数据库进行存储。...HBase在离线数仓环境的服务架构如图所示： 小结 本篇文章主要介绍了在用户画像的业务场景下，HBase存储相关数据的真实应用场景！
前言 上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用！...原著作者：赵宏田 来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 ---- Elasticsearch存储 Elasticsearch简介 Elasticsearch 是一个开源的分布式全文检索引擎，...对于用户标签查询、用户人群计算、用户群多维透视分析这类对响应时间要求较高的场景，也可以考虑选用Elasticsearch进行存储。...Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用 json 作为文档格式。为了更清晰地理解 Elasticsearch 查询的一些概念，将其和关系型数据库的类型进行对照。...工程化案例 下面通过一个工程案例来讲解实现画像产品中“用户人群”和“人群分析”功能对用户群计算秒级响应的一种解决方案。
关于系统学习用户画像，之前已经分享过2篇文章了，分别是《超硬核 | 一文带你入门用户画像》和《用户画像 | 开发性能调优》，收到的读者反馈还不错！...本期文章，我借《用户画像方法论》一书，为大家分享在用户画像系统搭建的过程中，数据存储技术基于不同场景的使用。...Hive存储 本期内容主要介绍使用Hive作为数据仓库的应用场景时，相应的库表结构如何设计。 Hive数据仓库 建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数据。...集成：数据仓库中存储的数据是从业务数据库中提取出来的，但并不是对原有数据的简单复制，而是经过了抽取、清理、转换（ETL）等工作。业务数据库记录的是每一项业务处理的流水账。...非易失：业务数据库中一般只存储短期数据，因此其数据是不稳定的，记录的是系统中数据变化的瞬态。
Hive存储 本期内容主要介绍使用Hive作为数据仓库的应用场景时，相应的库表结构如何设计。 Hive数据仓库 建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数据。...集成：数据仓库中存储的数据是从业务数据库中提取出来的，但并不是对原有数据的简单复制，而是经过了抽取、清理、转换（ETL）等工作。业务数据库记录的是每一项业务处理的流水账。...非易失：业务数据库中一般只存储短期数据，因此其数据是不稳定的，记录的是系统中数据变化的瞬态。...在画像系统中主要使用Hive作为数据仓库，开发相应的维度表和事实表来存储标签、人群、应用到服务层的相关数据。...分区存储 如果将用户标签开发成一张大的宽表，在这张宽表下放几十种类型标签，那么每天该画像宽表的ETL作业将会花费很长时间，而且不便于向这张宽表中新增标签类型。
在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况是怎样的等。...[6igzfklhrc.png] 02 留存分析 留存分析用来衡量用户的参与情况与活跃程度，分析在触发初始事件的用户中有多少用户还有后续的回访行为，该部分回访的用户占初始用户的比例。...留存率是判断产品价值的一个重要参考指标，可以分析出由初始的新人用户转化为活跃用户、忠诚用户、高价值用户的好坏情况。...这系列行为就是用户的行为轨迹，对于用户这样的连续访问会话，我们称为session。 [gc3tmon1th.png] Session中记录了用户在什么时间点、通过什么样的行为、浏览了什么页面/商品。...在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验，擅长Hadoop、Spark等大数据技术，以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。
下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...用户画像存储 用户画像有很多中表示的方法，比如： 关键词法，用一对的关键词描述画像，这种方式最容易理解 评分矩阵法，用二维矩阵的方式，通过评分表示。...一般用户画像常用的存储引擎有： 关系型数据库，通过中间表的方式存储用户和画像之间的关系，有点就是查询快、缺点就是数据量大的时候扛不住。...NoSql数据库，常见的就是键值数据库（Redis）列数据库（Hbase）文档数据库（mongodb）图数据库（neo4j）等，每种数据库都有自己适合的场景。...以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。 参考 1 什么是定性画像、什么是定量画像？
很多同学很郁闷：天天喊用户画像，可做了几千个用户标签，可都躺在数据库里吃灰，业务不咋用，咋整。今天拿个具体例子讲解一下，看用户画像这玩意到底咋发挥作用。...什么时候做？拿什么产品做？说什么话做？ CRM、ERP、OMS、CC一堆系统要怎么配合？ 为啥我要放弃现有做法，换你那个我能挣多少？ 换了你那个我现有的备货怎么处理？ 新流程啥时候出来，啥时候培训？...而题目的场景是项目已启动，这时候用方案二，更容易借力打力，提高用户画像系统使用率，把标签推广出去。没有审时度势*1，找好推广用户标签的机会，是用户画像系统吃灰的重要原因。...还可以用什么策略，这时候进一步推动找更复杂的用户标签，业务方也愿意听了。这又是个审时度势*3的事。 如果我们成功的把握机会，推动到业务方思考：还有哪些标签能识别用户需求！...从而让业务方更好的积累经验，更依赖用户画像系统，而不是自己的经验判断（如下图）： ? 注意：没有检验过的用户标签是没有说服力的。
本篇分为用户画像的概念、如何搭建用户画像以及用户画像的步骤三部分。 ?...（本文框架） 1用户画像概念 用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，描绘出一个真实用户的虚拟物。...用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。...该平台需要回答的核心问题是：用户是谁? 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。...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。
尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求：看看我们的用户画像。结果写出来报告被批：我都知道了，你写这有啥意义。到底咋弄？今天系统分享一下。...1 没用的报告长这样 一提到用户画像，很多同学的报告都长这样： 男女比例4:6 30岁以上占比40% 平均年消费500元 活跃1个月以上用户55% …… 往往这种报告写的很辛苦，跑的数据很多。...对于销售额，利润，用户数这种正向指标（越多越好的指标），增长本身就是好的，增长的速度越快越好，绝对数越大越好。...况且业务部门本身对用户情况是有一定感觉的。比如：“我们服务的用户以女性为主”，即使不看4:6，他也知道是女性多，看到6和感觉差不多，自然会说：“我早知道了”。 ?...注意，如果是第一次汇报，是可以用开头被猛烈吐槽的方式的。可能因为新换了领导，可能因为刚上CRM系统，总之之前业务方对用户情况毫无了解。这时候事无巨细的列一堆数据，是很有帮助的。
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