作为世界最大的生活服务平台，我们同样也希望用户知道“58就在那儿！”。要做到这一点，我们首先就需要具有对用户洞若观火、明察秋毫的能力，而58用户画像的建设就是以此为目标的。
作者 CDA 数据分析师 背景 刘路老师之前主要是做政府数据分析，目前主要服务企业。他认为政府和企业的数据分析没有本质区别，都是有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的过程，都是为
上次我们以O2O产品为例讨论了用户画像的实践，这次我们将以OTA产品为例，进一步讨论如何依托数据，搭建用户画像系统。 思 考 用户画像是什么？ 简单来说，用户画像就是从不同的维度来表达一个人，这些维度可以是事实的，可以是抽象的；可以是自然属性，比如性别、年龄；可以是社会属性，比如职业、社交特征；可以是财富状况，比如是否高收入人群，是否有固定资产；可以是家庭情况，比如是否已经结婚，是 否有孩子；可以是购物习惯，比如喜欢网购还是喜欢逛商场；可以是位置特征，比如在哪个城市生活；可以是其他行为习惯。 总之，所有大家
当前借助大数据技术，针对当前新冠肺炎疫情防控需要生成的健康码成为随身数字“通行证”，方便广大市民及进（返）各城市查询自身防疫相关健康状态的识别码，即便捷了防疫检查，也真正实现了大数据技术的价值应用，便捷服务市民。健康码的应用也让大数据更形象的普及推广，更深刻的理解了大数据的价值。
作者：fionaqu 腾讯WXG程师 |导语 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常工作经验对用户画像的方案论及实施方法进行了体系化的整理。 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常
看过很多关于如何构建用户画像的文章，大多聚焦于用户画像对精准营销、精细化运营的价值、如何建设标签体系的某一或某几个点，本文主要从数据中台思想出发，更全面地分享如何从0-1规划和实施一款智能数据服务平台。
数据化管理时代，几乎每个企业都在推行业务的精细化运营，新用户的获取，老用户的分层运营。为了提升数据化运营的效率，纷纷自建或外采运营工具。市面上各自CRM系统、DMP平台层出不穷，后来又有了CDP平台，
数据化运营时代，运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠，不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时，认为画像即标签，标签就是画像，用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法，产品架构设计时，边界不清，功能交错。于是，觉得还是要回归到最基本的问题，把这几个概念厘清一下。
“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心，然而要真正了解用户懂得用户，就不得不提到“用户画像”。 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。
David Raab 在2013年首次提出了Customer Data Platform （CDP）的概念。
移动互联网时代，精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据，包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动：无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像：根据用户浏览头条数据给用户打的一系列标签，标签采用Long型的数字进行标记，譬如娱乐285L,旅游1127L。 时效数据：和时间相关的数据，会随着时间的推移自动消失，譬如新闻、娱乐。 非时效数据：和时间不相关的数据，会长期存在，譬如养生。 定投
本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统，梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件： 下面是新榜的数据，我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况： 再看下，各大自媒体传播的核心： 失业，每秒8000张海报，成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗？ 反正对人类设计师的要求会越来越高，因为有了瞬间出图的AI（此AI不是Adobe Illustrator），作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流，应该多了解甚至掌握人工智
转自：时趣公众号（SocialTouchSCRM） 作者：王绪刚 大数据，是概念，是行业，是方法，是全社会集中讨论的新闻热点，随着大数据的不断探索，其价值被不断挖掘，展现，从而形成的新兴商业模式也引发了品牌主们的深思：数从何来？如何控制？如何利用？正是这种对流量掌控的渴望，加之对自有数据管理的需求，DMP(data management platform) 逐渐成为品牌主们争相尝试和加大投入新宠。 笔者有幸见证过几个早期DMP探索项目的成功与失败，而最近又非常巧合的连续参加了多个国内外知名品牌DMP项目的
我们提到很关键的一点：如果品牌希望打通不同渠道的数据，建立统一的用户画像帮助更全面地了解消费者，并在一个平台上跨所有渠道提供更好的用户体验，那么品牌很可能需要一个CDP（客户数据平台）。 由于市场上CDP种类繁多，而它们并不能完全提供客户数据平台所需要的功能，因此我们准备了5个问题，帮助您选择适合品牌自己的CDP。
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？
摘要： 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的落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。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？ 举例而言，某位客户的特征描述为：男，31岁，收入一万以上，爱美食，团购达人，
知乎业务中，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。对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。
最近做了一个某个类型的用户特征分析，让我对用户画像这个领域有了新的看法。这篇文章是对之前整个特征分析过程的一次梳理和总结。
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
美团外卖经过3年的飞速发展，品类已经从单一的外卖扩展到了美食、夜宵、鲜花、商超等多个品类。用户群体也从早期的学生为主扩展到学生、白领、社区以及商旅，甚至包括在KTV等娱乐场所消费的人群。随着供给和消费人群的多样化，如何在供给和用户之间做一个对接，就是用户画像的一个基础工作。所谓千人千面，画像需要刻画不同人群的消费习惯和消费偏好。 外卖O2O和传统的电商存在一些差异。可以简单总结为如下几点： 新事物，快速发展：这意味很多用户对外卖的认知较少，对平台上的新品类缺乏了解，对自身的需求也没有充分意识。平台需要去发现
从毕业到现在，恍惚间就是三年多的时间。最初那个懵懂的少年如今已经变成头发稀少，胡茬丰富的大叔。虽然不是一线互联网公司，但是所幸一直在最核心的技术团队做推荐系统相关的事情。
用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。知乎数据赋能团队以 Apache Doris 为基础，基于云服务构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构，同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流，显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度，大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本，并对实时算法的准确率及业务核心指标带来明显增益。
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，被全部互联网人熟知，用户画像的定义并不复杂，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。
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。对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。
随着互联网络技术的发展，网络直播受到越来越多人的关注，直播在经过几年前的喷涌式大爆发之后，近段时间热度有所降低。内容的同质化和变现困难是直播现在面临的主要问题，随着移动终端普及和网络的提速，短视频以短平快的大流量传播方式快速获得各大平台、粉丝和资本的青睐，所以众多直播软件开始接入短视频的功能。同时，一些以短视频为主发展起来的 app 也在软件中加入了直播功能，直播和短视频两者互相弥补不足，相辅相成，给用户带来了更好的使用体验，也给各大平台带来更多的流量，"直播 + 短视频"的模式已经也成为新的发展趋势。
这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记，主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像，感谢家帅分享。
作者：刘黎春 编辑：王雪燕 摘自：51CTO 由51CTO举办的WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，主要内容由社
最近准备研究下用户画像，先制定一个计划，在简书上记录下，希望得到同道中人一起讨论。 一、目的 用户画像的目的 用户画像的目的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： 用户
在正式开始对【企业级用户画像】项目展开介绍之前，博主可是煞费苦心，为大家整理了一期，如何彻底理解什么是用户画像(?一文让你彻底明白，到底什么是用户画像?)。如果确实帮到您了，不妨给博主一个大大的赞|ू
数据猿导读 很多大数据公司以编织‘大数据’概念为主，目的是圈到投资人的钱，让资本为概念买单，也让客户为概念买单，从而再继续提升公司估值，周而复始。 图丨创数纪 CEO 刘彤 记者 | 春夏 本文长度为
前言 在美团点评的联盟广告投放系统（DSP）中，广告从召回到曝光的过程需要经历粗排、精排和竞价及反作弊等阶段。其中精排是使用CTR预估模型进行排序，由于召回的候选集合较多，出于工程性能上的考虑，不能一次性在精排过程中完成候选集的全排序，因此在精排之前，需要对候选广告进行粗排，来过滤、筛选出相关性较高的广告集合，供精排使用。 本文首先会对美团点评的广告粗排机制进行概要介绍，之后会详细阐述基于用户、天气、关键词等场景特征的广告粗排策略。 广告粗排机制简介 广告粗排框架对引擎端召回的若干广告进行排序，并将排序的结
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。文件导入是将TXT、CSV等格式的文件导入画像平台；Hive表导入是指定源Hive表及导入字段，将满足条件的源表数据导入画像平台；SQL导入是Hive表导入的延伸，用户可以自由编写SQL语句，其运行结果最终导入画像平台。图5-20展示了3种导入人群的可视化配置页面。
“本项目案例由 创略科技 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
作者介绍： 李文杰，网易互娱高级数据库工程师，TUG 2019 年度和 2020 年度 MVA。主要负责大数据研发和数据分析工作，为产品提供精细化运营指导；同时在部门内推广使用 TiDB，为业务上云及数据库分布式化积累经验和探索最优方案，目前是 TiDB 管理小组负责人。
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，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。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
年终了，终于可以在需求的夹缝中喘息一会。回望2017年，最大的成就莫过于从0到1搭建起了一套支持多业务场景、高并发访问、高时效性的新闻推荐系统。这其中自是暗坑无数，趁着还未淡忘，将系统搭建过程中遇到的困难与解决方法记录于此。
阿里巴巴一直在面向未来探索B类新电商模式，并从2019年开始重点构建“新供给、新链接、新营销”三新体系。买家是三新体系的核心，缺少买家维度的数字化经营体系是不完整的。平台场景目标群体及场景间买家差异性尚不明确，客群矩阵就是为场景中控解决这一业务痛点、提高场货分发效能而专门设置的算法研究主题。同时，客群矩阵也是用户增长和算法特征的核心数据。鉴于客群矩阵如此重要且拥有诸多应用，其构建迫在眉睫。
人工智能和金融，法律、医学等传统领域密切联系，金融科技正以前所未有的速度改变大众认知，这不仅驱动了传统金融业转型升级，也催生了诸多新金融业态。
但是大家的疑惑点可能就集中在三个维表的建设上，包含「主播用户画像维表，观众用户画像维表，直播间画像维表」。
人工智能和金融，法律、医学等传统领域密切联系，金融科技正以前所未有的速度改变大众认知，这不仅驱动了传统金融业转型升级，也催生了诸多新金融业态。本次清华大数据“技术·前沿”系列讲座，我们荣幸地邀请到了香侬科技CEO李纪为博士，他从金融数据的获取、金融数据非结构到结构化、金融实体的用户画像等方面为大家分享了AI如何赋能金融。
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。伴随着对人的了解逐步深入，一个概
用户画像这一概念最早源于交互设计领域，由交互设计之父Alan Cooper提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。具体而言，在互联网用户分析领域，用户画像可以简单描述为用户信息标签化，即通过收集并分析用户的社会属性、生活习惯、消费偏好等各维度的数据，从而抽象出用户的全方位多视角的特征全貌，最终就是让用户画像比用户更了解自己。
用户画像，大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题，公司都在搞，文章满天飞，在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代，你不懂用户画像，不搞用户画像，你都不好意思跟别人聊（chui）业（niu）务（pi）。
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：
首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是 信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT
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