我们需要定义用户群体,需要更了解用户,自然而然就会去认知用户,收集用户的相关信息,这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来,我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。 1. 什么是用户画像?...(抖音总体用户初步画像) 产品的用户画像,就是从用户的各种信息(包括人口学特征、使用习惯、兴趣内容等等)提取出标签,用这些标签构建起用户画像。 当然上面解释的只是得到用户画像的最终结果。...这一部分重点诠释用户画像的概念,因此不展开解释具体步骤,以下重点分析用户画像的内容和维度。 (3)用户画像的内容 前面介绍了抖音从用户年龄、性别、区域、活跃时间、兴趣类别等方面展开用户画像。...以上两组标签,会形成两组完全不同的用户画像。下图展示了电商和广告可能用户画像情形(说明:一款产品可能拥有多个用户画像代表)。 (4)总结 2. 用户画像有什么用?如何使用?...用户画像贯穿在多个业务流程当中,理解用户画像的概念和作用,在一定程度上是为了更好地实践和使用用户画像。
本节将结合实际案例介绍各类画像标签的生产方式。...借助大数据引擎执行统计语句可以生产出统计类标签,下面以最近一周平均在线时长、最近一周是否被举报为例,说明统计类标签的生产方式。 “最近一周平均在线时长”标签用于统计最近一周用户在线时长的平均值。...假设用户在线时长明细存储在Hive表userprofile_demo.user_online_data的列online_time中,该列类型是bigint,存储的是当日用户在线时长秒数,数据表通过主键是...该统计类标签生成语句如下所示,其中通过SUM函数计算出了每一个user_id的在线时长总和。SQL语句中的日期范围是写死的,在实际生产环节,日期范围可以通过变量来替代。...比如A调研问卷中的有效用户可以上传到画像平台并构建一个新的标签“A调研重点关注用户”;在B游戏发版后,数据分析师找到了一批潜在的优质用户作为后续重点运营群体,这些用户可以导入到画像平台并构建一个新的标签
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 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
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。...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。
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。
从基础设施建设到应用层面,主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。...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。...就后文将要介绍的案例而言,需要从用户属性画像、用户行为画像、用户偏好画像、用户群体偏好画像等角度去进行业务建模。...面向业务方推广应用:用户画像最终的价值产出点是业务方应用画像数据进行用户分析,多渠道触达运营用户,分析ROI,提升用户活跃度或营收。...表1-2 用户信息表(dim.user_basic_info) ② 商品订单表 商品订单表(见表1-3)存放商品订单的各类信息,包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。 ?
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。...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。...20230717 1 1234 5 3600 表示用户1在2023年6月16号,对id:1234这个物品,交互了4次(登录/点赞评等交互),累计一天在线时长 3600秒。...例子中我们知道用户的交互次数和交互时长。按最简单方式,基于标签tag,我们统计“王者荣耀”用户最大交互次数是10次,最大在线时长是8小时。...现在我们有两个分数:交互分数A和在线时长分数B。
(5)行业报告&用户研究:通过用户画像分析可以了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析 根据用户画像的作用可以看出,用户画像的使用场景较多,用户画像可以用来挖掘用户兴趣...五、 用户画像主要应用场景 a)用户属性 b)用户标签画像 c)用户偏好画像 d)用户流失 e)用户行为 f)产品设计 g) 个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好 六、 用户画像使用的技术方法...八、 用户画像基本步骤[F2] 根据具体业务规则确定用户画像方向后,开展用户画像分析,总体来说,一个用户画像流程包括以下三步。...b、通过hive编写UDF 或者hiveql根据业务逻辑拼接ETL,使用户对应上不同的用户标签数据(这里的指标可以理解为每个用户打上了相应的标签),生成相应的源表数据,以便于后续用户画像系统,通过不同的规则进行标签宽表的生成...(3) 面向应用 从刚才的数据整理、数据平台的计算,都已经将服务于上层应用的标签大宽表生成。(用户所对应的各类标签信息)。
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%。
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。...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。...8 是否开通在线备份 是否开通在线备份指标不同值对应的客户流失率如下: 没有开通在线备份、没有互联网服务和开通在线备份的客户数分别为3088、1526和2429。...客户流失率最高的是没有开通在线备份的客户,值为0.399,其次是开通在线备份的客户,值为0.215,最低的是没有网络服务的客户,值为0.074。...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。
在《4个问题带你了解用户画像》中,我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了:在实际工作中,构建用户画像的方法有哪些?如何构建用户画像呢?...(用户对同类及相关类别游戏的接触) (用户对PC端游戏的接触,用来综合考察用户游戏深度) (用户对主机游戏的接触) 关于用户游戏环境—— (用户参加在线测试的影响因素) 游戏相关项——...日记记录: 用户参与线上测试前,发放日记记录要求和示例。 在线日记对应现场内测的观察、量表和部分深度访谈内容。...有条件的话,让用户连续几天记录在线日记,观察游戏体验变化、卡点/疑惑是否随时间解除、综合评价等。 流量日记分析: 流量日记分析依靠后台数据。 开发人员提前对应用埋点后,获取用户线上测试的信息。...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。
image.png 在《4个问题带你了解用户画像》中,我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了:在实际工作中,构建用户画像的方法有哪些?如何构建用户画像呢?...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。...日记记录: 用户参与线上测试前,发放日记记录要求和示例。 在线日记对应现场内测的观察、量表和部分深度访谈内容。...有条件的话,让用户连续几天记录在线日记,观察游戏体验变化、卡点/疑惑是否随时间解除、综合评价等。 image.png 流量日记分析: 流量日记分析依靠后台数据。...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。
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?
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。
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%。
58用户画像有三种使用方式,分别为: FaceAPI接口:提供的在线画像数据提取服务,支持手机号、设备号、账号、cookie等查询方式,通过这些键值可以拉取用户的全部标签,主要支持搜索、推荐、DSP等各场景的个性化应用...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。...在画像的系统架构中,最重要的是画像生成层。画像标签生成逻辑如下: ?...用户画像已经广泛应用于个性化匹配,信息质量治理等领域,画像数据同时支持搜索、推荐、发布、信息安全等十余个部门近50个应用场景的在线离线数据使用,日均调用量10+亿/日。...5.AI算法 依据实际业务需求场景以及模型效果匹配适合的算法输出模型结果,用户画像平台也可以支持评测数据生成等工作。 ?
用户画像标签体系 用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像...为什么需要梳理标签体系,因为不同的企业做用户画像有不同的战略目的,广告公司做用户画像是为精准广告服务,电商做用户画像是为用户购买更多商品,内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现,金融行业做用户画像是为了寻找到目标客户的同时做好风险的控制...我们做用户画像的目的也就是根据我们指定的战略方向最终去解决这些问题。...更多的时候我们还是以用户的唯一标识来建立用户画像。...用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签,用户画像体系偏战略和应用,标签分类偏管理和技术实现侧。
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。...这些数据都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了数据仓库(DW),所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中,并且依据画像商业需求,利用跑批作业,加工数据,生成用户画像的原始数据。...数据仓库成为用户画像数据的主要处理工具,依据业务场景和画像需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加工等,生成用户画像需要的原始数据。...可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中,筛选出强相关信息,对定量信息定性化,生成DMP需要的数据。...P2P贷款用户很大一部分来源于线上,因此恶意欺诈事件发生在线上的风险远远大于线下。中国的很多数据处于封闭状态,P2P公司在客户真实信息验证方面面临较大的挑战。
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