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）。...数据整理： 1、数据指标的的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现，比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache。...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...（用户所对应的各类标签信息）。...那么前台根据业务逻辑，勾选不同的标签进行求和、剔除等操作，比如本月流量大于200M用户（标签）+本月消费超过100元用户（标签）进行和的操作，通过前台代码实现sql的拼接，进行客户数目的探索。
2.支持亿级用户技术的标签生产：在技术设计考虑系统未来发展，能够支持相对较大的用户技术的标签生产，需要对计算或者存储方面要求较高，对于系统架构来说，平台的伸缩和适应性都要求相对高一些。...但考虑未来发展和业界动态，有实时标签的应用和场景需求，计算要求秒级响应，可能在秒级之后做推送，然后触达用户。 二. 技术方案设计 标签平台是一个中间层的服务，为前台提供的是数据支持。...对于OneId的开发，可以阅读文章：基于Spark Graphx实现ID-Mapping 2....标签计算技术架构 [wb5evqhbma.png?...使用提前join产生一张宽表：通常实现方式是： 建立hive的视图，有标签表更新则更新该视图，然后定时将该视图固化为物理表（视图的查询实际还是在join）； 建立Hbase表的方式，hbase表支持横向扩展
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。...既然用户体验非常重要，那如何去「度量」和「优化整个流程」呢，那就是站在「用户角度」收集其在各个模块的数据，并利用「统计」、「概率」思维「建模分析」；在产品运营、增长过程中找到「雪球效应」的「撬动点」施以影响...落地用户画像，对用户和企业来讲，可以实现双赢。用户在使用产品的时候，可以获得更好的购物体验，企业可以更好地为用户服务，从而实现赢利。...要结合业务场景去分析，然后去不要单看画像，而是要做一些对比，通过前后对比，跟竞品的对比，跟频道内与大盘的对比等手段去分析，发现不足和优势，做纠正和调整。...总结一下，做画像要「有目标要有数据」，「也不拘泥于技术细节」，「大胆的尝试」，然后「先粗粒度」，「后细粒度」。
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。...例如：组合“近30日购买次数”大于3次和“高活跃”“女性”用户这3个标签定义目标人群，查看该类人群覆盖的用户量，以及该部分人群的各维度特征。下面介绍产品上的实现方式。...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。...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。
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。
随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。...画像产品化：需要产品经理与业务人员、技术开发人员一起对接业务需求点和产品功能实现形式，画产品原型，确定工作排期。Java Web端开发完成后，需要数据开发人员向对应的库表中灌入数据。...data_date='20190101'来实现。...——本文摘自机械工业出版社华章图书 《用户画像方法论与工程化解决方案》 作者介绍： 赵宏田，资深大数据技术专家。...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。
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。...3 实战 买好装备，学好技能，可以简单实战下了~ 3.1 用户消费画像 我当时是先从实现一个RFM模型入手，熟悉从数据库读取库表，对库表进行操作以及分析的流程，顺便熟悉pyspark的一些常用API。...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。
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...七、 用户画像标签体系的建立 1、什么是标签体系 用户画像是对现实用户做的一个数学模型，在整个数学模型中，核心是怎么描述业务知识体系，而这个业务知识体系就是本体论，本体论很复杂，我们找到一个特别朴素的实现...九、 用户画像验证 十、 用户画像的实际例子 注：此处涉及到工作中的项目内容，由于保密，就不能分享了 十一、 用户画像平台&架构 用户画像平台需要实现的功能。...用户画像系统技术架构 （1） 数据处理 a、数据指标的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现，比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache...那么前台根据业务逻辑，勾选不同的标签进行求和、剔除等操作，比如本月流量大于200M用户（标签）+本月消费超过100元用户（标签）进行和的操作，通过前台代码实现sql的拼接，进行客户数目的探索。
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。...10 是否订购技术支持服务 是否订购技术支持服务指标不同值对应的客户流失率如下： 没有订购技术支持服务、没有互联网服务和订购技术支持服务的客户数分别为3473、1526和2044。...客户流失率最高的是没有订购技术支持服务的客户，值为0.416，其次是订购技术支持服务的客户，值为0.152，最低的是没有网络服务的客户，值为0.074。...else: d1 = pd.DataFrame({'x':x,'y':y,'bucket':pd.qcut(x,n,duplicates='drop')}) #用pd.cut实现等频分箱...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。
经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。...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？...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%。
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。...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。...image.png 层级聚类方法： image.png Python/R/SPSS等软件都能实现层级聚类，我们简单介绍如何使用python聚类。...验证效果 image.png 我们开篇强调过，用户画像是为业务服务的。因此提炼画像不是工作的结束，促进画像运用和验证效果也是重要步骤。
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： 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。...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。...层级聚类方法： Python/R/SPSS等软件都能实现层级聚类，我们简单介绍如何使用python聚类。 导入函数及确定数据—— 数据完整性很好，无需清洗。...、关键差异及用户故事，组成用户画像。
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？
5）按照业务需求进行筛选客户（DMP的作用） 用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值，利用数据画像技术寻找到目标客户和客户到潜在需求，进行产品推销和设计改良产品。...用户画像从业务场景出发，实现数据商业变现重要方式。用户画像是数据思维运营过程中到一个重要闭环，帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销，以及产品设计。...用户画像的本质就是深度分析客户，掌握具有价值数据，找到目标客户，按照客户需求来定制产品，利用数据实现价值变现。...用户画像平台（DMP）可以通过技术手段将外部数据引入到金融企业内部，建立标准的标签体系，提供灵活的用户画像方式，按照业务场景进行筛选客户。...用户画像是大数据商业应用的重要领域，其实并没有多么复杂，只要掌握用户画像的原则和方法，以及实施步骤。结合金融企业的业务场景，用户画像可以帮助金融企业创造商业价值，实现大数据直接变现。
5）按照业务需求进行筛选客户（DMP的作用） 用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值，利用数据画像技术寻找到目标客户和客户到潜在需求，进行产品推销和设计改良产品。...用户画像从业务场景出发，实现数据商业变现重要方式。用户画像是数据思维运营过程中到一个重要闭环，帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销，以及产品设计。...用户画像的本质就是深度分析客户，掌握具有价值数据，找到目标客户，按照客户需求来定制产品，利用数据实现价值变现。 ? ?...用户画像平台（DMP）可以通过技术手段将外部数据引入到金融企业内部，建立标准的标签体系，提供灵活的用户画像方式，按照业务场景进行筛选客户。...用户画像是大数据商业应用的重要领域，其实并没有多么复杂，只要掌握用户画像的原则和方法，以及实施步骤。结合金融企业的业务场景，用户画像可以帮助金融企业创造商业价值，实现大数据直接变现。
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。...在这个过程当中，企业需要把数据转化成一类真正对业务有价值输出的产物，然后在这些产物之上实现上层业务的应用，如类似 CRM 产品对客户做一些营销、个性化推荐等应用，真正将数据变为实现业务价值的利器。...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。
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