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    大数据变现十日谈之六:用户画像

    “用户画像”这个说法现在是在数据分析和数据挖掘领域是很流行的。 这个说法比较形象,它是指我们在数据库或数据仓库里使用用户信息的记录,对这些信息逐渐丰富以后完成对用户的描述。整个描述的过程就像给用户画像一样,因为我们平时在绘画中说的画肖像画一样,一笔一笔照着模特画,最后完成对模特样子的描述。 我们希望对用户做“画像”的目的也是比较明确的,就是我们希望通过某些手段对用户做甄别,把他们分成彼此相同或不同的人群或个体,进而区别化提供服务和进行观察分析——这通常是做用户画像的核心目的所在。 在数据库或者数据仓库里怎

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    90%的人都做错的用户画像,到底应该怎么做?

    前几天,有个搞运营的小伙伴向我吐槽,熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理,都躲不开“用户画像”,但经常听到伙伴们抱怨,这个词太大了,根本不知道从哪里下手。 老李给大家归纳了一套用户画像学习方法,从理论到实践,教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像? 简单来说,用户画像=给用户打标签。举个例子,如果你关注老李的头条,每天看的都是数据分析类的内容,那你就会被打上“数据分析”、“职场”等标签,下次打开头条,给你推荐的就是“如何转行数据分析”、“数据分析必备工具”等文章

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    线下大数据正成为构建精准“用户画像”的最大助力 | 深度

    不管是针对消费者的宣传还是营销,或者是针对公司的管理运营,大数据在其中的作用从本质来讲就是在构造“用户画像”。 近年来,在智能化趋势的推动下,社会经济的众多领域都发生了翻天覆地的变化,其中尤其以金融、零售等最为明显。以零售业为例,随着移动互联网的出现和快速发展,传统的商超、店铺渐渐从线下走到线上变身为“电商”,之后在大数据、人工智能等技术的加持下,蜕变过一次的零售业1.0又经过了2.0到3.0的快速迭变。 其实,类似以上的过程同时在很多领域不断上演,而作为企业成功蜕变的重要手段和基本因素,“大数据”在其中日

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    用户画像 | 标签数据存储之Hive真实应用

    小伙伴们大家好呀,趁着年假的几天时间,我写了一篇 Elacticsearch 从0到1的“长篇大作”,现在还在排版,相信很快就会与大家见面了!关于系统学习用户画像,之前已经分享过2篇文章了,分别是《超硬核 | 一文带你入门用户画像》和《用户画像 | 开发性能调优》,收到的读者反馈还不错!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。本期介绍的是 Hive,如果对您有所帮助,记得三连支持一下!

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