在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？...，高扩展性的系统架构来支撑用户画像分析的实现。...所以整体用户画像体系必须建立在大数据架构之上。 ? 实时性 在Hadoop崛起初期，大部分的计算都是通过批处理完成的，也就是T+1的处理模式，要等一天才能知道前一天的结果。...但是在用户画像领域，我们越来越需要实时性的考虑，我们需要在第一时间就得到各种维度的结果，在实时计算的初期只有Storm一家独大，而Storm对于时间窗口，水印，触发器都没有很好的支持，而且保证数据一致性时将付出非常大的性能代价...但是在实时用户画像架构中，Hive是作为一个按天的归档仓库的存在，作为历史数据形成的最终存储所在，也提供了历史数据查询的能力。
今天和大家分享知乎侯容老师关于用户画像和实时数据架构实践的干货。 侯容：知乎数据赋能组 Leader，主要负责实时数据、用户理解方向。...3.2 实时数据的数据架构选型 解决当前问题的数据架构，一般有 Lambda 架构和 Kappa 架构。针对当前业务特点，计算复杂、偶发的异常问题需要大数据量回溯等特性。...重点在于多人群包的各个维度对比分析，通过分析结论找到最明显的用户特征（通过 TGI 值判断） 面临的困难 1、数据规模大。...tag 对用户的打标量级在 900+ 亿条记录。由于标签每日更新导入量级十分大。 2、筛选响应时间要求高。...解决方案 DMP 业务架构 DMP 业务流程 性能问题针对性解决 数据规模大，提升导入性能，分而治之。 1、数据模型变更，拆分文件。
一、前言 业务中，随着各业务线业务的发展，逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面，期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。...3.2 实时数据的数据架构选型 解决当前问题的数据架构，一般有 Lambda 架构和 Kappa 架构。针对当前业务特点，计算复杂、偶发的异常问题需要大数据量回溯等特性。...重点在于多人群包的各个维度对比分析，通过分析结论找到最明显的用户特征（通过 TGI 值判断） 面临的困难 1、数据规模大。...tag 对用户的打标量级在 900+ 亿条记录。由于标签每日更新导入量级十分大。 2、筛选响应时间要求高。...解决方案 DMP 业务架构 DMP 业务流程 性能问题针对性解决 数据规模大，提升导入性能，分而治之。 1、数据模型变更，拆分文件。
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？...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。...不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。...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。...如，购买权重计为5，浏览计为1 红酒 1 // 浏览红酒 红酒 5 // 购买红酒 综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的，人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。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。
它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。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。...来源：36大数据（36dsj.com)
今天主要分享下腾讯自己是如何通过大数据、用户画像、建模来防止被刷、恶意撞库的。...一.腾讯用户画像沉淀方法 画像，本质上就是给账号、设备等打标签。...用户画像 ＝ 打标签 我们这里主要从安全的角度出发来打标签，比如IP画像，我们会标注IP是不是代理IP，这些对我们做策略是有帮助的。...查看IP上端口：如果一个IP有的端口大于10000，那么该IP大多也存在问题，普通的家庭IP开这么大的端口几乎是不可能的。...在业务安全领域项目经验丰富，并且具备深度学习、大数据架构搭建等实战经验。 相关推荐 天御打击羊毛党方案 大数据解决方案
它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。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。...内容来源：36大数据
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
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
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的，人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。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。
今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成，希望对大家有所帮助。 前言：用户画像平台通过对用户数据的采集、计算、存储、查询和分析，挖掘有价值的信息，以帮助产品人员、运营人员进行优化。...用户画像平台架构图 在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？...中间的虚线框即为用户画像建模的主要环节，用户画像不是产生数据的源头，而是对基于数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相关数据的二次建模加工。...用户画像的构成 用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。...标签数据开发：用户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发， 打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。
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。...关于作者 赵宏田，资深大数据技术专家，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。
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。...2、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、MongoDB内存数据的应用主要在于对于单个用户的实时的查询，也是通过对spark数据梳理后的标签宽表进行数据格式转换(json格式）导入mongodb,前台应用可通过连接mongodb进行数据转换...面向应用 1、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）。...这里就是通过jdbc的方式连接spark的thriftserver，通过集群进行HDFS上的大宽表的运算求count。
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。...这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度，不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。...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。...用户画像的数据模型可以概括为这样一个公式：用户标识+时间+行为类型+接触点（网址+内容），某个用户在某个时间、某个地点做了什么事情，就会被打上一个既定的标签。
分享嘉宾：王琛@神策数据 编辑整理：冯露 出品平台：DataFunTalk 导读：用户画像是建立在数据基础之上的用户模型，是产品改进、精准营销等业务场景中不可或缺的重要基础。...而构建用户画像的过程就是要给用户打上各种维度的标签，并基于标签进行定性或定量分析。这其中，建设灵活、全面、高效的标签体系是工作的重中之重。...主要内容包括： 用户标签及其应用场景 标签生产平台的需求 批流一体的标签生产架构 总结 01 用户标签及其应用场景 1. 什么是用户标签 ? 简单说，就是对用户的某个维度特征的描述。...难落地应用： 另外一大类问题，业务方在使用的时候，面对的是成百上千的甚至上万的标签，他们也比较懵，不知道怎么使用，也不知道标签的统计口径是什么，用户分层的切割规则等等这些，从而导致了不会用或者不好用，用不起来...这张图就展现了神策基础数据流平台的架构。数据流是从左到右的，最左边是所有的采集的方式，各种SDK采集了数据之后，经过数据接收系统、导入系统和存储系统，然后查询系统，最后展现。 2.
本章我们开始正式搭建大数据环境，目标是构建一个稳定的可以运维监控的大数据环境。...使用大数据构建工具与原生安装相结合的方式，共同完成大数据环境的安装。...Ambari搭建底层大数据环境 Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。...也就是支持最新的版本为HDP 3.1.5 而HDP包含了大数据的基本组件如下： ? 已经非常的丰富了，下面我们开始Ambari的安装。...至此，我们的大数据环境基本搭建完毕，下一章我们将接入数据，开始进行标签的开发，未完待续~ 参考文献 《用户画像：方法论与工程化解决方案》 更多实时数据分析相关博文与科技资讯，欢迎关注 “实时流式计算”
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