一、用户画像 1、概念描述 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。...用户画像最初是在电商领域得到应用的，尤其在数字化营销范畴之内，核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。 ?...沉默用户唤醒 基于精细化的标签和多个场景数据，对用户的沉默程度做快速识别，基于画像分析制定运营策略进行激活召回减少用户流失。...分析人群画像可以在商业应用中产生非常高的价值。 三、深度应用 1、商圈分析 首先基于商圈区域圈用户群，这里很好理解用户在某个商圈内产生数据，依次获取用户相关标签做该商圈内用户画像分析。...通过多个场景下数据构建用户画像，在应用到产品的众多业务场景，进行商业化运营和管理，产生更高的价值。
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
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。...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。...通过这种产品可视化的方式，方便业务人员分析用户群特征，将分析后的用户群推送到对应业务系统中触达用户，更方便、快捷地将数据赋能到业务场景中去。...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。
应用方式：运营人员在画像平台上通过规则圈选创建对军事感兴趣的人群并配置为每日自动更新。Push侧通过人群接口每日定时拉取人群数据，然后遍历人群中的每一个用户并推送Push消息。...应用方式：调研人员通过画像平台LBS人群圈选功能找到了几所高校附近出现过的用户，并结合用户年龄段等标签提高了用户圈选的精确度。生成人群之后，私信平台可以通过接口拉取人群数据并进行私信推送。...基于组合人群赠送优惠券应用背景：三八妇女节当天电商平台会给女性用户赠送商品优惠券，主要通过画像平台的规则圈选找出所有女性用户并构建人群，当用户位于人群中时则赠送优惠券。...应用方式：在画像平台上通过规则圈选创建女性用户人群A，通过文件导入的方式创建黑产用户人群B，通过组合人群的方式创建人群A与B的差集人群C。...应用方式：产品经理在画像平台上创建种子人群并申请该人群支持判存服务，客户端调用判存服务判断当前用户是否在种子人群中，如果存在则展示小游戏功能入口。
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设计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。...在ETL过程将用户标签写入Hive，根据不同数据对应不同数据库的应用场景，再将数据同步到MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中。...应用场景：平台属性通过用户行为进行挖掘，更能代表用户的真实倾向，输出结果比基本属性准确率高，在定向营销和算法里，年龄、性别等通常采用平台属性。而社会属性中电话、身份证、账号、昵称等使用较多。...● 数据指标体系 建立数据指标体系，根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等维度的指标体系。 ● 标签数据存储 设计好数据指标体系后，考虑不同应用场景使用哪种存储方式。...● 用户画像应用 应用场景包括用户特征分析、短信邮件、站内信、Push消息的精准推送、用户圈选等，客户针对不同用户的话术、针对高价值用户的极速退款等高级服务应用等。
随着大数据技术的深入研究与应用，借助用户画像，企业或APP可以深入挖掘用户需求，从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像，用户画像的构建流程以及应用场景。...个推用户画像的实践 个推依托多年推送服务的积累和强大的大数据分析能力，推出了个推画像SDK（个像），为APP开发者提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别能力。...其中，“冷数据”是指用户的基础属性，改变的概率较小，如性别、年龄层次等；“温数据”则可以回溯用户近期活跃的应用和场景，具有一定的时效性；“热数据”是指用户当下的场景及实时的用户行为，帮助APP运营者抓住稍纵即逝的营销机会...基础数据包括用户设备信息、用户的线上APP偏好以及线下场景数据等。 第二，画像中间数据处理。处理结果包括线上APP偏好特征和线下场景特征等。 第三，画像信息表。...个推用户画像应用 个推画像SDK的集成，可以丰富APP的用户分析维度，其主要应用体现在两方面：第一，精准推荐，APP的运营者可以通过个像提供的性别、年龄层次、兴趣爱好、场景等丰富标签，为不同的用户推荐不同的内容
这里通过一个场景来介绍构建用户消费维度的标签的应用。...但对用户标签体系的归类并不局限于此，通过应用场景对标签进行归类也是常见的标签划分方式。图2-4展示了具体的画像标签应用场景划分。 ?...▲图2-4 画像标签应用场景划分 从业务场景的角度出发，可以将用户标签体系归为用户属性、用户行为、营销场景、地域细分、偏好细分、用户分层等维度。每个维度可细分出二级标签、三级标签等。...：应用在各种业务上的标签，如A/B测试标签、Push系统标签等； 营销场景：以场景化进行分类，根据业务需要构建一系列营销场景，激发用户的潜在需求，如差异化客服、场景用户、再营销用户等； 地域细分：标识用户的常住城市...、居住商圈、工作商圈等信息，应用在基于用户地理位置进行推荐的场景中； 用户分层：对用户按生命周期、RFM、消费水平类型、活跃度类型等进行分层划分。
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。
首先从用户画像开始，这是企业使用数据进行精准营销的关键技术，也是提升关键业务的驱动力。 1 正文 首先，先回答一个问题吧，什么是用户画像？...用户画像几个场景分享，如果我们落地到自己的公司，把这几个方面做好，就可以大大满足公司的业务需求。 暂停一下，可以思考一下自己公司的业务如何使用用户画像。 继续。...清晰的了解公司业务的核心指标、用户的使用场景，我们采集的数据，我们可以使用对应的营销手段，当然最终还是要依赖于用户画像的建设。...用户分群 标签管理 群用户画像 单用户画像 还有一些其他做的不错的商业应用，这里就不一一介绍了，文末会贴一些链接。...后面会介绍用户画像的关键技术。
用户画像应用：画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。...第三阶段：需求场景讨论与明确 在本阶段，数据运营人员需要根据与需求方的沟通结果，输出产品用户画像需求文档，在该文档中明确画像应用场景、最终开发出的标签内容与应用方式，并就该文档与需求方反复沟通并确认无误...在该阶段中，数据运营方需要输出产品用户画像开发文档，该文档需要明确应用场景、标签开发的模型、涉及的数据库与表以及应用实施流程。...表1-1 用户画像项目各阶段关键产出 标签开发：根据业务需求和应用场景梳理标签指标体系，调研业务上定义的数据口径，确认数据来源，开发相应的标签。标签开发在整个画像项目周期中占有较大比重。...06 某用户画像案例 这里通过一个实践案例来将大家更好地带入实际开发画像、应用画像标签的场景中。本节主要介绍案例背景及相关的元数据，以及开发标签中可以设计的表结构样式。
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。
在产品早期和发展期，会较多地借助用户画像，帮助产品人员理解用户的需求，想象用户使用的场景，产品设计从为所有人做产品变成为三四个人做产品，间接的降低复杂度。...（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...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。...三、 用户画像的分类 从画像方法来说，可以分为定性画像、定性+定量画像、定量画像 从应用角度来看，可以分为行为画像、健康画像、企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、...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
随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。...用户画像（UserProfile），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。...交互设计之父AlanCooper最早提出了用户画像（persona）的概念，认为“用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。...通过对客户多方面的信息的了解，将多种信息集合在一起并形成在一定类型上的独特的特征与气质，这就形成了用户的独特的”画像”。 那么你知道用户画像的方法、实践与行业应用有哪些吗？...用户画像的方法、实践与行业应用 ? ?
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！...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。...应用场景 渠道运营人员为促进未注册的新安装用户注册、下单，计划通过App首页弹窗（如下图所示）发放红包或优惠券的方式进行引导。在该场景中可通过画像系统实现对应功能。...满足条件的新用户来访App时，由在线接口读取HBase数据库，在查询到该用户时为其推送该弹窗。 下面通过某工程案例来讲解HBase在该触达用户场景中的应用方式。 3....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 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。...下面详细介绍这3个应用场景。 元数据管理 Hive适合于大数据量的批处理作业，对于量级较小的数据，MySQL具有更快的读写速度。...从整个画像调度流的关键节点来看，需要监控的环节主要包括对每天标签的产出量、服务层数据同步情况的监控等主要场景。下图展示的是用户画像调度流主要模块。...，MySQL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！...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。...应用场景 在上一节的内容中，我们谈到基于 HBase 的存储方案并没有解决数据的 高效检索 问题。...在实际应用中，经常有根据特定的几个字段进行组合后检索的应用场景，而 HBase 采用 rowkey 作为一级索引，不支持多条件查询，如果要对库里的非 rowkey 进行数据检索和查询，往往需要通过 MapReduce...下面通过使用 Elasticsearch 解决用户人群计算和分析应用场景的案例来了解这一过程。
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。...考虑到 篇幅的文章，我会用4篇文章分别介绍使用 Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch 存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。...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。...小结 本期内容通过案例介绍了将userid 和 cookieid 打通的一种解决方案，实践中还存在需要将用户在不同平台间（如Web端和App端）行为打通的应用场景。...后面几期文章会分别为大家介绍MySQL、HBase、Elasticsearch在用户画像中存储相关数据的应用场景及对应的解决方案，敬请期待！
一、用户画像开发中 当我们所开发的用户画像是类似于用户的下单需求、用户的购车意愿、用户是否有注册意愿这一类存在历史的正负样本的有监督的问题，我们可以利用历史确定的数据来校验我们的画像准确性。...比如，银行在设计用户征信的画像前，会有一批外部购买的坏样本和好样本，其实画像问题就转化为分类问题去解决评估了。...1.2 交叉验证 并不是所有画像都是有监督训练的画像，举个例子，用户的性别画像，是一个无监督的刻画，当你无法通过app端资料填写直接获取到的时候，你只能够通过其他数据特征的对用户进行分群。 ?...这样的逻辑中，我们将所有异常不合理的模型全部剔除，训练过程中就校验了用户画像的准确性 ? 二、用户画像上线后 1.ABTest 不得不说，abtest是用户画像校验最为直观有效的校验方式。...三、用户画像更新 用户回访 在画像刻画完成后，必然会存在画像优化迭代的过程，客服回访是非常常见且有效的方式。
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