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】大的原理、应与实现

什么是 :通过各个维度对或者产品特征属性的刻,并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息。完美地抽象出一个的信息全貌,可以看作企业应的根基。 使标签来量化特征属性,达到描述的目的。是对现实世界中的进行建模。是描述, 是符合特定业务需求的对的形式化描述。 ,即信息标签化。 的本质 专业术语:人物角色 企业使术语: 技术原理:清理、分析、统计、打标签、信息标签化 为什么使 在互联网进入大时代后,给企业及消费者行为带来一系列改变,其中最大的变化 ) 移动电信集中监管系统 移动电信集中监管系统是对的通信等各种指标进行分析 供销存 传感器分析 实现 建日全量表 CREATE TABLE dw.userprofile_tag_userid 标签存储 MySQL 存储标签相关的元 Hive存储标签相关的计算结果 建表 创建标签表 CREATE TABLE dw.profile_tag_userid ( tagid

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什么是?金融行业大实践

金融企业是最早开始的行业,由于拥有丰富的,金融企业在进行时,对众多纬度的无从下手,总是认为纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 这些都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了(DW),所有相关的强相关信息都可以从里面整理和集中,并且依商业需求,利跑批作业,加工,生成的原始成为的主要处理工具,依业务场景和需求将原始进行分类、筛选、归纳、加工等,生成需要的原始。 这部分工作建议在进行,不建议在大管理平台(DMP)里进行加工。 定性信息进行定量分类是的一个重要工作环节,具有较高的业务场景要求,考验商业需求的转化。 保险公司内部的交易系统不多,交易方式不是很复杂,主要集中在产品系统和交易系统之中,客关系管理系统中也包含丰富了信息,但是集中在很多保险公司还没有完成,建设可能需要在建设前完成。

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    什么是?金融行业大实践

    金融企业是最早开始的行业,由于拥有丰富的,金融企业在进行时,对众多纬度的无从下手,总是认为纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 这些都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了(DW) 所有相关的强相关信息都可以从里面整理和集中,并且依商业需求,利跑批作业,加工,生成的原始成为的主要处理工具,依业务场景和需求将原始进行分类、筛选、归纳、加工等,生成需要的原始。 这部分工作建议在进行,不建议在大管理平台(DMP)里进行加工。 定性信息进行定量分类是的一个重要工作环节,具有较高的业务场景要求,考验商业需求的转化。 保险公司内部的交易系统不多,交易方式不是很复杂,主要集中在产品系统和交易系统之中,客关系管理系统中也包含丰富了信息,但是集中在很多保险公司还没有完成,建设可能需要在建设前完成。

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    什么是?金融行业大实践

    金融企业是最早开始的行业,由于拥有丰富的,金融企业在进行时,对众多纬度的无从下手,总是认为纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 这些都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了(DW),所有相关的强相关信息都可以从里面整理和集中,并且依商业需求,利跑批作业,加工,生成的原始成为的主要处理工具,依业务场景和需求将原始进行分类、筛选、归纳、加工等,生成需要的原始。 这部分工作建议在进行,不建议在大管理平台(DMP)里进行加工。 定性信息进行定量分类是的一个重要工作环节,具有较高的业务场景要求,考验商业需求的转化。 保险公司内部的交易系统不多,交易方式不是很复杂,主要集中在产品系统和交易系统之中,客关系管理系统中也包含丰富了信息,但是集中在很多保险公司还没有完成,建设可能需要在建设前完成。

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    什么是?金融行业大实践

    金融企业是最早开始的行业,由于拥有丰富的,金融企业在进行时,对众多纬度的无从下手,总是认为纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 这些都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了(DW),所有相关的强相关信息都可以从里面整理和集中,并且依商业需求,利跑批作业,加工,生成的原始成为的主要处理工具,依业务场景和需求将原始进行分类、筛选、归纳、加工等,生成需要的原始。 这部分工作建议在进行,不建议在大管理平台(DMP)里进行加工。 定性信息进行定量分类是的一个重要工作环节,具有较高的业务场景要求,考验商业需求的转化。 保险公司内部的交易系统不多,交易方式不是很复杂,主要集中在产品系统和交易系统之中,客关系管理系统中也包含丰富了信息,但是集中在很多保险公司还没有完成,建设可能需要在建设前完成。

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    什么是?金融行业大实践

    金融企业是最早开始的行业,由于拥有丰富的,金融企业在进行时,对众多纬度的无从下手,总是认为纬度越多越好,越丰富越好,某些输入的还设定了权重甚至建立了模型, 这些都分布在不同的信息系统,金融企业都上线了(DW),所有相关的强相关信息都可以从里面整理和集中,并且依商业需求,利跑批作业,加工,生成的原始成为的主要处理工具,依业务场景和需求将原始进行分类、筛选、归纳、加工等,生成需要的原始。 这部分工作建议在进行,不建议在大管理平台(DMP)里进行加工。 定性信息进行定量分类是的一个重要工作环节,具有较高的业务场景要求,考验商业需求的转化。 保险公司内部的交易系统不多,交易方式不是很复杂,主要集中在产品系统和交易系统之中,客关系管理系统中也包含丰富了信息,但是集中在很多保险公司还没有完成,建设可能需要在建设前完成。

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    分析】分析

    伴随着对人的了解逐步深入,的概念悄然而生。 ,能够完美地抽象出一个的信息全貌,可以看作企业应的根基。 什么是? 为什么需要 的核心工作是为打标签,打标答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:喜欢红酒的有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 所以,,即:标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法于描述信息。 源分析 构建来源于所有相关的。 目标分析 的目标是通过分析行为,最终为每个打上标签,以及该标签的权重。 模型可以概括为这样一个公式:标识+时间+行为类型+接触点(网址+内容),某个在某个时间、某个地点做了什么事情,就会被打上一个既定的标签。

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    建模方法

    伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:(UserProfile),完美地抽象出一个的信息全貌,可以看作企业应的根基。 一、什么是? 二、为什么需要 的核心工作是为打标签,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:喜欢红酒的有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 所以,,即:标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法于描述信息。 3.1 源分析 构建是为了还原信息,因此来源于:所有相关的。 如何对行为构建模型,分析出标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 的目标是通过分析行为,最终为每个打上标签,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,模型,可以概括为下面的公式:标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点(网址+内容),某因为在什么时间

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    Stack Overflow 分析

    ▌假设问题 Stack Overflow(后面简称SO)想要针对自己的推送一篇广告,假设针对所有推送,那SO的到底是什么样子的? 问题解析 作为一名分析师,我可以从集中得到接受调查人群的大致,当然这只是整体状况(后续进阶还可以对SO聚类,分别推送不同的广告),然后从的角度配合策划部门拿出广告方案。 OK,18年的偏多,正好,这样的时效性还是不错的,那我接着往下探究,看看我们呈现了一个怎样的。 一维 ? 学习方式:细看学习方式发现,大部分OF还是使最权威的官方手册,当然在OF上提问或者学习的比重也不轻; 二维 既然说到到了工作,那对接触编程语言的人来说,目前什么样的语言最流行,大家最看好什么样的语言 使 的使与否多还是看公司使什么样的,所以这里大家的意愿也可能多体现了公司的方向或者想去的公司的方向; 相比较而言,SQL语言中PostgreSQL是增幅比较快的,MySQL和SQL

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    分析】,这么构!

    伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:(UserProfile),完美地抽象出一个的信息全貌,可以看作企业应的根基。 一、什么是? 二、为什么需要 的核心工作是为打标签,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:喜欢红酒的有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 所以,,即:标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法于描述信息。 3.1 源分析 构建是为了还原信息,因此来源于:所有相关的。 如何对行为构建模型,分析出标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 的目标是通过分析行为,最终为每个打上标签,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,模型,可以概括为下面的公式:标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点(网址+内容),某因为在什么时间

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    】大方法与实践

    首先看一下大与应的关系,现在大是炙手可热,相信大家对大的四个V都非常了解,大应该说是 信息技术的自然延伸,意味着无所不在的。 ? 第二个是它是一种模型,是通过分析挖掘尽可能多的信息得到的,它是从中来,但对做过了抽象,比要高,后面所有的内容都是基于这个展开的。 管理层对这些进行清洗、拉通、整合以及分析建模,构建接口层和应层基于,提供各种分析、服务类以及营销类的应,服务于金融、制造、航空等各个行业的。 ? 这是我们为某知名制造企业客做的一个大项目,目标就是拉通和建立消费者统一的平台,建立消费者,并基于实现精准营销。 ;同时收集的服务满意度,补充和完善信息。

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    关于的概念,相关从业人员应该都知道。的应场景很广泛,比如精细化运营、分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。 的分析核心一个是对建模打标签,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、场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、标签类型 4、项目开发流程 5、介绍 6、质量管理 7、常见需要开发的相关模型 8、行为标签表实际开发案例

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    开发后的标签,如果只是“躺在”中,并不能发挥更大的业务价值。只有将产品化后才能更便于业务方使。 本文主要介绍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场景。 01 即时查询 即时查询功能主要面向分析师。 将相关的标签表、特征相关的表开放出来供分析师查询。 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 本文介绍了产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应场景。产品化是把到业务服务中的一个重要出口,业务人员熟知业务,但对不了解。 关于作者 赵宏田,资深大技术专家,在大分析和化运营领域有多年的实践经验,擅长Hadoop、Spark等大技术,以及业务分析、开发、爬虫、系统搭建等。

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    挖掘:微博标签

    摘要: (User Profile),作为大的根基,它完美地抽象出一个的信息全貌,为进一步精准、快速地分析行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的基础,奠定了大时代的基石。 微博大经过近两年不断地调整、磨合、优化,针对社交媒体特性,研发构建了一整套完整的体系。 同时,大体系已应于微博众多的业务场景中,并随着微博业务的发展不断完善升级,将“大”概念落地落实。 为了方便与大家交流探讨,大团队特别整理了系列文章,主要从微博的角度出发,重点介绍社交媒体平台中的特性,微博业务发展中的建模刚需,以及不同纬度建模过程中遇到的问题和解决方案。 相对于能力标签,兴趣标签涉及到的上层业务更加广泛,依赖的也更加复杂多变,在下一篇系列文章中,我们将会详细介绍兴趣标签的挖掘流程。

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    Flink行为特征

    /startup.sh 此时当我们在中插入一条的时候 insert into user_info (account,password,sex,age,phone,status,wechat_account INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建 ()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 行为特征 这里我们会分析的几个行为,并进行 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、id、终端类别(1、PC端,2、微信小程序,3、app)、deviceId。 创建商品类别偏好标签 创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private

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    分析】创建定性

    “赢在”这本书将其翻译为“人物角色”,在腾讯我们习惯了使”这个术语。表达的意思一样,是真实的虚拟代表,是在深刻理解真实的基础上得出的一个的虚拟。 然而,即使要创建定量,前期充分的定性调研也非常重要,在对聚类分析结果的解读或参的调整中,对的充分理解可以帮助我们创建出有意义的。   的创建可分为以下几个步骤: ? 通过前面阶段的收集,我们收集到了大量,如何在分析的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 我们需要做的事情主要是:  (1)结合真实的,选择典型特征加入到中  (2)加入描述性的元素和场景描述,让更加丰满和真实  (3)将框架中的范围和抽象的描述具体化,比如,将员工 ,企业B中有B1、B2和B3三个个人,可能A2和B2很相似,这时我们可以对这些个人进行再整理,根企业的优先级,来定义所有个人的优先级。

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    分析】创建定性

    “赢在”这本书将其翻译为“人物角色”,在腾讯我们习惯了使”这个术语。表达的意思一样,是真实的虚拟代表,是在深刻理解真实的基础上得出的一个的虚拟。 然而,即使要创建定量,前期充分的定性调研也非常重要,在对聚类分析结果的解读或参的调整中,对的充分理解可以帮助我们创建出有意义的。   的创建可分为以下几个步骤: ? 通过前面阶段的收集,我们收集到了大量,如何在分析的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 我们需要做的事情主要是:  (1)结合真实的,选择典型特征加入到中  (2)加入描述性的元素和场景描述,让更加丰满和真实  (3)将框架中的范围和抽象的描述具体化,比如,将员工 ,企业B中有B1、B2和B3三个个人,可能A2和B2很相似,这时我们可以对这些个人进行再整理,根企业的优先级,来定义所有个人的优先级。

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    【干货】建模方法

    伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:(UserProfile),完美地抽象出一个的信息全貌,可以看作企业应的根基。 一、什么是? 二、为什么需要 的核心工作是为打标签,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:喜欢红酒的有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 所以,,即:标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法于描述信息。 3.1 源分析 构建是为了还原信息,因此来源于:所有相关的。 如何对行为构建模型,分析出标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 的目标是通过分析行为,最终为每个打上标签,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,模型,可以概括为下面的公式:标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点(网址+内容),某因为在什么时间

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