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用户画像标签体系包括哪些维度?哪些应用场景?(附完整导图)

互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度(userid)建立一套用户标签体系外,还会基于用户使用设备维度(cookieid)建立相应的标签体系。...建立的用户标签按标签类型可以分为统计类、规则类和机器学习挖掘类,相关内容在《手把手教你做用户画像:3种标签类型、8大系统模块》中有详细介绍。...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。 ?...在大数据数据分析和数据化运营领域多年的实践经验,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。...本文摘编自《用户画像:方法论与工程化解决方案》,经出版方授权发布。 延伸阅读《用户画像:方法论与工程化解决方案》

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用户画像用户分群、用户分层,到底啥区别?

以下文章来源于接地气的陈老师 ,作者接地气的陈老师 用户标签、用户画像用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学,会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...一图以敝之,这几个东西关系如下: 用户标签是基础 用数据描述一个用户标签和指标两种方式 指标:连续型数据,比如过往3个月消费 标签:分类型数据,比如用户性别、居住地 了丰富的指标和标签,才能对用户进行描述...用户画像是底座 大量的用户指标与标签,形成了用户画像用户画像是一个统称,通常一讲用户画像,大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像数据服务业务的底座,用户画像才可以进一步地工作。...分群以后,能便于业务更好地识别不同类型的用户,做精细化运营动作。简单的用户分群,可以直接拿用户标签(特别是物理特征)做分类,复杂的分群,则可以用更多数据用户分层就是一种典型的复杂分群。...很多同学做分层,就只知道拿历史消费,历史活跃数据。这样是风险的,因为历史消费高不见得意味着未来消费高,特别是这种历史消费高峰是在促销期,或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。

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用户画像数据建模方法

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。...这类信息,自成标签,如果企业真实信息则无需过多建模预测,更多的是数据清洗工作,因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。...如何对用户行为数据构建数据模型,分析出用户标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标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。

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用户画像用户分群、用户分层,到底啥区别?

用户标签、用户画像用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学,会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...一图以敝之,这几个东西关系如下: 用户标签是基础 用数据描述一个用户标签和指标两种方式 指标:连续型数据,比如过往3个月消费 标签:分类型数据,比如用户性别、居住地 了丰富的指标和标签,才能对用户进行描述...用户画像是底座 大量的用户指标与标签,形成了用户画像用户画像是一个统称,通常一讲用户画像,大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像数据服务业务的底座,用户画像才可以进一步地工作。...分群以后,能便于业务更好地识别不同类型的用户,做精细化运营动作。简单的用户分群,可以直接拿用户标签(特别是物理特征)做分类,复杂的分群,则可以用更多数据用户分层就是一种典型的复杂分群。...很多同学做分层,就只知道拿历史消费,历史活跃数据。这样是风险的,因为历史消费高不见得意味着未来消费高,特别是这种历史消费高峰是在促销期,或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。

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什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值,用户画像目的两个。 一个是业务场景出发,寻找目标客户。另外一个就是,参考用户画像的信息,为用户设计产品或开展营销活动。...金融行业外部数据源较好合作方银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信,各大电商平台等。...证券行业拥有的数据类型个人属性信息例如用户名称,手机号码,家庭地址,邮件地址等。...例如如果某一个客户在社交媒体上发表了一个问题,罗马哪些好玩的地方,金融企业就会推测客户可能近期会有出境游的计划,就会向客户推销一些旅游相关产品。...如果用户经常在半夜2点频繁使用App,其成为高风险客户的概率就较大。 移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面,已经了成熟的应用场景。

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什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值,用户画像目的两个。 一个是业务场景出发,寻找目标客户。另外一个就是,参考用户画像的信息,为用户设计产品或开展营销活动。 ?...金融行业外部数据源较好合作方银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信,各大电商平台等。...证券行业拥有的数据类型个人属性信息例如用户名称,手机号码,家庭地址,邮件地址等。...例如如果某一个客户在社交媒体上发表了一个问题,罗马哪些好玩的地方,金融企业就会推测客户可能近期会有出境游的计划,就会向客户推销一些旅游相关产品。...如果用户经常在半夜2点频繁使用App,其成为高风险客户的概率就较大。 移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面,已经了成熟的应用场景。

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什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值,用户画像目的两个。 一个是业务场景出发,寻找目标客户。另外一个就是,参考用户画像的信息,为用户设计产品或开展营销活动。...金融行业外部数据源较好合作方银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信,各大电商平台等。...证券行业拥有的数据类型个人属性信息例如用户名称,手机号码,家庭地址,邮件地址等。...例如如果某一个客户在社交媒体上发表了一个问题,罗马哪些好玩的地方,金融企业就会推测客户可能近期会有出境游的计划,就会向客户推销一些旅游相关产品。...如果用户经常在半夜2点频繁使用App,其成为高风险客户的概率就较大。 移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面,已经了成熟的应用场景。

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什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值,用户画像目的两个。 一个是业务场景出发,寻找目标客户。 另外一个就是,参考用户画像的信息,为用户设计产品或开展营销活动。...金融行业外部数据源较好合作方银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信,各大电商平台等。...证券行业拥有的数据类型个人属性信息例如用户名称,手机号码,家庭地址,邮件地址等。...例如如果某一个客户在社交媒体上发表了一个问题,罗马哪些好玩的地方,金融企业就会推测客户可能近期会有出境游的计划,就会向客户推销一些旅游相关产品。...如果用户经常在半夜2点频繁使用App,其成为高风险客户的概率就较大。 移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面,已经了成熟的应用场景。

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什么是用户画像?金融行业大数据用户画像实践

从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值,用户画像目的两个。 一个是业务场景出发,寻找目标客户。另外一个就是,参考用户画像的信息,为用户设计产品或开展营销活动。 ?...金融行业外部数据源较好合作方银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信,各大电商平台等。...证券行业拥有的数据类型个人属性信息例如用户名称,手机号码,家庭地址,邮件地址等。...例如如果某一个客户在社交媒体上发表了一个问题,罗马哪些好玩的地方,金融企业就会推测客户可能近期会有出境游的计划,就会向客户推销一些旅游相关产品。...如果用户经常在半夜2点频繁使用App,其成为高风险客户的概率就较大。 移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面,已经了成熟的应用场景。

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用户画像

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。...将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。 Hive存储的相关标签表,包括userid和cookieid两个维度。...图9 用户自定义分群编辑 在自定义编辑用户分群时,对于统计类标签,可以自定义筛选该标签的取值范围,如图9中“近30日购买次数”标签,业务人员可筛选该标签的数值。...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。...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。

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【干货】用户画像数据建模方法

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。...这类信息,自成标签,如果企业真实信息则无需过多建模预测,更多的是数据清洗工作,因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。...如何对用户行为数据构建数据模型,分析出用户标签,将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标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。

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数据分析】用户画像分析

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?...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:喜欢红酒的用户多少?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。 数据源分析 构建用户画像数据来源于所有用户相关的数据。...这类信息、自成标签,如果企业真实信息则无需过多建模预测,更多的是数据清洗工作。 2.动态信息数据 用户不断变化的行为信息,如果存在上帝,每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着。...标签,表征了内容,用户对该内容兴趣、偏好、需求等等;权重,表征了指数,用户的兴趣、偏好指数,也可能表征用户的需求度,可以简单的理解为可信度、概率。

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用户画像数据环境搭建——从零开始搭建实时用户画像(四)

本章我们开始正式搭建大数据环境,目标是构建一个稳定的可以运维监控的大数据环境。...使用大数据构建工具与原生安装相结合的方式,共同完成大数据环境的安装。...Hadoop的发行版本很多,华为发行版,Intel发行版,Cloudera发行版(CDH),MapR版本,以及HortonWorks版本等。...Ambari基于HDP安装,但是他们不同版本之间不同的对应关系。 Ambari2.7与HDP HDF的对应关系: ?...至此,我们的大数据环境基本搭建完毕,下一章我们将接入数据,开始进行标签的开发,未完待续~ 参考文献 《用户画像:方法论与工程化解决方案》 更多实时数据分析相关博文与科技资讯,欢迎关注 “实时流式计算”

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用户画像构建

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。

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用户画像基础

用户画像基础:需要了解、明确用户画像是什么,包含哪些模块,数据仓库架构是什么样子,开发流程,表结构设计,ETL设计等。这些都是框架,大方向的规划,只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。...不同业务方对用户画像的需求不同的侧重点,就运营人员来说,他们需要分析用户的特征、定位用户行为偏好,做商品或内容的个性化推送以提高点击转化率,所以画像的侧重点就落在了用户个人行为偏好上;就数据分析人员来说...对于数据分析人员来说,可能会关注用户画像开发了哪些表、哪些字段以及字段的口径定义;对运营、客服等业务人员来说,可能更关注用户标签定义的口径,如何在Web端使用画像产品进行分析、圈定用户进行定向营销,以及应用在业务上数据的准确性和及时性...画像表结构设计 表结构设计也是画像开发过程中需要解决的一个重要问题。 表结构设计的重点是要考虑存储哪些信息、如何存储(数据分区)、如何应用(如何抽取标签)这3个方面的问题。...初步介绍了画像系统的轮廓概貌,帮助读者对于如何设计画像系统、开发周期、画像的应用方式等宏观的初步的了解。

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数据挖掘:微博用户画像用户标签

摘要: 用户画像(User Profile),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。...微博大数据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用户画像体系。...同时,大数据用户画像体系已应用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“大数据”概念落地落实。...标签词汇聚 用户的分组信息即用户为关注对象打上的标签作为用户关系数据引入到挖掘过程中,由于标签属于UGC,就会造成同一个标签主题多种不同的表达方式,将多种不同的表达方式聚合起来,形成一个标签集,并且映射到我们的标签体系中...相对于用户能力标签,用户兴趣标签涉及到的上层业务更加广泛,依赖的数据也更加复杂多变,在下一篇用户画像系列文章中,我们将会详细介绍用户兴趣标签的挖掘流程。

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数据】大数据用户画像方法与实践

如果大家是来自互联网公司的话,我们经常会提到这些词:用户画像、标签、360度用户视图等等,不少人甚至就是做这面的研发工作,但是这些概念让你感觉一点似是而非,我以前也有这样的感觉,就是说没有从根本上把这些概念弄清楚...第二个是用户画像它是一种模型,是通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息得到的,它是从数据中来,但对数据做过了抽象,比数据要高,后面所有用户画像的内容都是基于这个展开的。...5 用户画像实践 上面这张图是用户画像生产和应用的逻辑架构,包括5层: 数据采集层收集用户的各种数据,就拿一个公司来说,它的数据源分布在各地,CRM系统的,分散在各个部门的,构建DMP的一个难点就是要把各处数据都搜集起来...数据管理层对这些数据进行清洗、拉通、整合以及分析建模,构建用户画像数据接口层和应用层基于用户画像,提供各种分析、服务类以及营销类的应用,服务于金融、制造、航空等各个行业的用户。...这是我们为某知名制造企业客户做的一个大数据项目,目标就是拉通和建立消费者统一的用户数据平台,建立消费者用户画像,并基于用户画像实现精准营销。

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用户画像总结

四、 用户画像需要用到哪些数据 一般来说,根据具体的业务内容,会有不同的数据,不同的业务目标,也会使用不同的数据。...由于基于一个目标的画像,其标签是在动态扩展的,所以其标签体系也没有统一的模板,在大分类上,与自身的业务特征很大的关联,在整体思路上可以从横纵两个维度展开思考:横向是产品内数据和产品外数据,纵向是线上数据和线下数据...即便你成功了建立用户画像的标签体系,也不意味着你就开启了用户画像的成功之路,因为很大的可能是这些标签根本无法获得,或者说无法赋值。...标签无法赋值的原因数据无法采集(没有有效的渠道和方法采集到准确的数据,比如用户身份证号)、数据库不能打通、建模失败(预测指标无法获得赋值)等等。...b、计算的框架选用Spark以及RHadoop,这里Spark的主要用途两种,一种是对于数据处理与上层应用所指定的规则的数据筛选过滤,(通过Scala编写spark代码提交至sparksubmit)。

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