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《用户画像：方法论与工程化解决方案》读书笔记第1~2章

在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定； 3.机器学习挖掘类标签 该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断...如何充分挖掘沉淀在数据仓库中的数据的价值，有效支持用户画像的建设，成为当前的重要工作。 1.6.2 相关元数据 在本案例中，可以获取的数据按其类型分为：业务类数据和用户行为数据。...涉及数据仓库中的表主要包括用户信息表、商品订单表、图书信息表、图书类目表、App端日志表、Web端日志表、商品评论表等。下面就用户画像建模过程中会用到的一些数据表做详细介绍。...image.png 2.商品订单表 商品订单表（见表1-3）存放商品订单的各类信息，包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。...分区方式为按日期分区，插入当日数据。 通过表名末尾追加“_append”的规范化命名形式，可直观看出这是一张日增量表。

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用户画像基础

01 画像简介 用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌...如何充分挖掘沉淀在数据仓库中的数据的价值，有效支持用户画像的建设，成为当前的重要工作。 2. 相关元数据 在本案例中，可以获取的数据按其类型分为：业务类数据和用户行为数据。...涉及数据仓库中的表主要包括用户信息表、商品订单表、图书信息表、图书类目表、App端日志表、Web端日志表、商品评论表等。下面就用户画像建模过程中会用到的一些数据表做详细介绍。...表1-2　用户信息表（dim.user_basic_info） ② 商品订单表 商品订单表（见表1-3）存放商品订单的各类信息，包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。 ?...分区方式为按日期分区，插入当日数据。 通过表名末尾追加“_append”的规范化命名形式，可直观看出这是一张日增量表。

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    8000字，详解用户画像，助力企业精细化运营

    01 画像简介 用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌...如何充分挖掘沉淀在数据仓库中的数据的价值，有效支持用户画像的建设，成为当前的重要工作。 2. 相关元数据 在本案例中，可以获取的数据按其类型分为：业务类数据和用户行为数据。...涉及数据仓库中的表主要包括用户信息表、商品订单表、图书信息表、图书类目表、App端日志表、Web端日志表、商品评论表等。下面就用户画像建模过程中会用到的一些数据表做详细介绍。...表1-2　用户信息表（dim.user_basic_info） ② 商品订单表 商品订单表（见表1-3）存放商品订单的各类信息，包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。...分区方式为按日期分区，插入当日数据。 通过表名末尾追加“_append”的规范化命名形式，可直观看出这是一张日增量表。

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    数仓中指标-标签，维度-度量，自然键-代理键等常见的概念术语解析

    作为一个数据人，是不是经常被各种名词围绕，是不是对其中很多概念认知模糊。有些词虽然只有一字之差，但是它们意思完全不同，今天我们就来了解下数仓建设及数据分析时常见的一些概念含义及它们之间的关系。...所以维度就是要对数据进行分析时所用的一个量，比如你要分析产品销售情况，你可以选择按商品类别来进行分析，这就构成一个维度，把所有商品类别集合在一起，就构成了维度表。 3....粒度 粒度就是业务流程中对度量的单位，比如商品是按件记录度量，还是按批记录度量。...除此之外，指标本身还可以衍生、派生出更多的指标，基于这些特点，可以将指标进行分类： 原子指标：基本业务事实，没有业务限定、没有维度。...店铺近1天订单支付金额中店铺是维度，近1天是一个时间类型的修饰词，支付金额是一个原子指标； 维度：观察各项指标的角度； 修饰词：维度的一个或某些值，比如维度性别下，男和女就是2种修饰词。

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    干货 I 用数据分析进行“无死角”的复盘？

    整体的运营情况，包括总订单情况，订单的时段分布情况； 2. 用户的消费行为分析，主要是下单时间分布和购买力情况分析； 3. 总体和各个区域的用户价值分析，用以指导和优化接下来的运营工作。 4....由于前期技术人员太少且负责的项目过多，后台系统过于简陋，后台收集到的原始数据只有下面这些： 原始数据表格 上表是这段时间内，用户下单的信息。...3 客户价值分析 这里的客户价值分析，小编将用到RFM模型，其中涉及到3个重要的维度，即最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)。...4.最后下单到今天间隔天数”由公式“DATEDIF(E2,TODAY(),”d”)”得到；最初下单到今天间隔天数由公式“=DATEDIF(D2,TODAY(),”d”)”得到，其中E列是最后下单日期所代表的列...那么由上述图表可以得知，绝大部分客户下单时，购买不止一件商品，说明连带率（连带率是服装行业销售的一个指标，描述的是顾客在一次购买过程中，同时一次性买走几件商品，它反映了商品的搭配有效性。）

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    关于编写故事卡的一些经验

    背景是客户采购“我们”的商品，物流承运商负责将货物运送到客户仓库，但客户仓库常出现没有可用仓位而导致承运商送货到库却又无法卸货入库的情况。...WHEN 客户系统返回了“不在预约窗口范围内”但被标记为“已人工确认”的预约日期Then 预约成功，变更预约单状态为“预约完成”，邮件通知承运商按预约日期送货 ……」 看起来能把每个细节表达清楚，但可读性比较差...简单总结一下，在我看来，对业务逻辑的表述是写故事卡的重点和难点，BA 应该结合项目和需求特征选择最佳表达形式，不用拘泥于固定的格式，其中图表经常是不错的选择。...那既然如此，BA 就顺手写出来吧，更何况存在某些字段在特定业务场景下有特殊要求的可能。...有价值（Valuable）：我想不出我们去做一个没有价值的需求的理由…… 姑且把这一条理解为在写下这张卡片时我们应该已充分了解它能解决的问题或带来的收益，并且所有角色已经对此达成一致。

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    真实案例，手把手教你构建用户画像

    如何充分挖掘沉淀在数据仓库中的数据的价值，有效支持用户画像的建设，成为当前的重要工作。 02 相关元数据 在本案例中，可以获取的数据按其类型分为：业务类数据和用户行为数据。...涉及数据仓库中的表主要包括用户信息表、商品订单表、图书信息表、图书类目表、App端日志表、Web端日志表、商品评论表等。下面就用户画像建模过程中会用到的一些数据表做详细介绍。 1....商品订单表 商品订单表（见表1-3）存放商品订单的各类信息，包括订单编号、用户id、用户姓名、订单生成时间、订单状态等信息。 ▼表1-3 商品订单表（dw.order_info_fact） 3....分区方式为按日期分区，插入当日数据。 通过表名末尾追加“_append”的规范化命名形式，可直观看出这是一张日增量表。...关于宽表设计 用户画像表结构如何设计，没有一定要遵循的固定的格式，符合业务需要、能满足应用即可。下面通过两个宽表设计的案例，提供另一种解决方案的思路。

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    构建RFM体系：优化客户分析和营销策略

    最近购买过的客户可能购买频率较低，因为他们可能刚买完商品，需求被满足，因此短时间内不再购买。相反，购买频率高的客户可能最近没有购买，因为他们可能经常购买商品，需求被满足，因此短时间内不再购买。...最近购买过的客户可能购买金额较高，因为他们可能购买更多的商品或者更贵的商品。相反，购买金额高的客户可能最近没有购买，因为他们可能已经购买了足够的商品，需求被满足，因此短时间内不再购买。...购买频率高的客户可能购买金额较高，因为他们可能需要更多的商品或者更贵的商品。相反，购买金额高的客户可能购买频率较低，因为他们可能已经购买了足够的商品，需求被满足，因此短时间内不再购买。...2.3.1 最近一次交易时间（ Recency ） 当计算最近一次交易时间时，我们需要确定适当的时间窗口，对于该场景，最近一次的供应链交易日期和最近一次的网超交易日期相对重要。...，我们通过聚合客户近一个月的交易订单数以及历史累计的交易订单数去进行分析；同时根据不同的场景，我们需要充分考虑和权衡各种因素，去选择交易的不同类型，进行分析。

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    美团数据指标体系搭建实战

    05 商品 可视化图表呈现形式：表格榜单。 本店商品：按销售额、按销量； 商圈热销：按销售额、按销量。 06 竞品分析 饿了么作为外卖市场上美团的绝对竞品，在数据指标体系搭建上值得对比。...营销 1）营销概况 数据可视化呈现形式： 以日期为横坐标，订单价格为纵坐标形成的曲线面积图。...营销组合指订单中含有一种或多种类型，合理组合不同的活动类型，可以取得“1+1>2”的活动效果；此时仅统计只含有某种活动或某些活动组合的订单。...数据可视化呈现形式： 以日期为横坐标，出餐超时率为纵坐标形成的曲线面积图。 历史商户出餐超时情况： 数据可视化呈现形式：日期表格 统计时间、超时订单数、出餐超时率、超时率评估、平均出餐时长。...3）售后 顾客差评趋势率：统计时间内，差评订单数/平均订单数，其中差评订单数为评分小于等于2分的订单。 数据可视化呈现形式： 以日期为横坐标，顾客差评率为纵坐标形成的曲线面积图。

    1.6K30

    RFM模型是什么？我用Tableau告诉你

    这个指标会用于决定推荐商品，折扣门槛，活动方案等。 依据上述RFM这三个指标，可以将客户群划分为8类客户价值。 ?...先对数据源维度进行分组整理，如图中绿框中所示，分为产品，客户，订单，订单地区等，便于后续数据使用时的字段查找。...创建计算字段 创建【客户最后一次下单时间】，其计算公式为{FIXED[客户 Id]:MAX([订单日期])} （如下图所示），表示对于固定的客户，获取最大的（最近的）的时间，即为客户的最近一次下单时间。...在【标记】部分复制【客户 Id】-计数（不同）到【标签】（mac端操作为：鼠标选中同时按command或者control键），可以柱状图上显示出其在人群中的占比。 ?...按地区下钻的RFM模型 上述只是基础的RFM实现思路，但是其中关于分类维度的选取（如何定义R，F，M），划分阈值选取是作为一个分析师还可深入探究。

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    数据开发数仓工程师上手指南(四)ODS层搭建规范及流程

    例如，日志类ODS表没有数据更新的业务过程，因此所有增量分区UNION在一起就是一份全量数据。全量存储以天为单位的全量存储，以业务日期作为分区，每个分区存放截止到业务日期为止的全量业务数据。...自主设置是否保留特殊日期数据。ODS镜像型全量表 按天分区 重要的业务表及需要保留历史的表视情况保存。...记录用于拍卖的商品信息：s_auction。记录用于正常售卖的商品信息：s_sale。记录用户详细信息：s_users_extra。记录新增的商品成交订单信息：s_biz_order_delta。...其中使用maxcompute进行展示，MaxCompute表的生命周期（Lifecycle），指表（分区）数据从最后一次更新的时间算起，在经过指定的时间后没有变动，则此表（分区）将被MaxCompute...COMMENT '商品最后修改日期', starts STRING COMMENT '商品上架时间', price

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    用R玩转微店汇总报表

    （这个地方就很符合jimmy大神的价值观：只允许用打开R-project的方式打开Rstudio，小本本记下来，小心被怼） 2.把微店批量导出的订单明细表和收支明细表放到这个文件夹 ?...所以选出有用的几列，并改为英文列名 4.改掉中文列名 #选列和改列名 fs_s % select('商品名称', '订单金额（不含退款）', '...#先计算薅完羊毛的收入 income <- sum(as.numeric(income_details$income)) #按天数、商品汇总 fs_count <- count(fs_details,time...), na.rm = F)) day_income <- left_join(fs_count,fs_sum1,by=c('time','goods')) rm(fs_count,fs_sum1) #按商品汇总...','商品','销量','销售额') colnames(goods_income) 商品','销量','销售额') colnames(fs_details)商品','销量','销售额

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    时间问题，你会吗？

    某店铺的商品信息表中记录了有哪些商品 订单明细表中记录了商品销售的流水；"订单明细表"中的'商品ID' 与"商品信息表"中的'商品ID'一一对应。...业务问题：每天更新"订单明细表"里的间隔周数。...计算规则是当前日期与支付时间的相隔周数（值为其中一个，１周，２周，４周，８周，１６周，１６周以上） 【解题思路】 使用逻辑树分析方法，将问题拆解为2个子问题： 1）计算当前日期与支付时间的相隔周数 2...而更新表，需要使用update函数，SQL语法如下 update set = 用下面SQL就可以得到当前日期与支付时间的相隔周数 update 订单明细表...set 间隔周数 = (timestampdiff(WEEK,支付时间,NOW())); 查询结果： 2.根据间隔周数条件分组 可以使用case when 条件表达式，对间隔周数按条件进行分组。

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    通过流式数据集成实现数据价值（5）- 流分析

    第1篇：通过流式数据集成实现数据价值（1） 第2篇：通过流式数据集成实现数据价值(2) 第3篇：通过流式数据集成实现数据价值（3）- 实时持续数据收集 第4篇：通过流式数据集成实现数据价值（4）-流数据管道...回到订单项目流的示例，您可能想要确定商店中销售量最高的10个商品。在数据库中，该查询很容易。您选择销售数量的总和，按商品ID分组，取销售量前10个商品即可。...要使用此特定示例获取答案，有必要创建一个窗口，其中包含来自订单商品流的五分钟数据，并按商品ID进行分组。...每当发生任何变化时，无论何时有任何新数据进入该窗口，该汇总查询都将重新运行，并显示最近五分钟内每件商品的所有售出数量的总和。 其优点是不再需要更改日期并继续运行该查询。一切都是自动的。...当然，某些事情在实时模式下是不可能的。例如，可以计算平均值，但不能计算众数或中位数。这些类型的分析不适用于实时数据系统。但是，执行标准偏差或线性回归肯定可以。

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    基于BGNBD概率模型的用户CLV预测

    基于BG/NBD概率模型的用户CLV预测 小P：小H，我们最近想预测下用户的生命周期价值，有没有什么好的方法啊？ 小H：简单啊，用户每月平均花费用户平均寿命。...toad.detector.detect(raw_result) image-20230206153809170 特征工程 模型的主要输入参数为RF:T，因此需要构建出该输入数据 R：recency=客户最后一次购买商品和第一次购买商品的时间差...F：frequency=客户重复购买商品的期间数（模型中会减去1表示复购，即0表示1次购买，0次复购） T=数据集中的最后一天与客户第一次购买商品的时间差 # 函数方式-通过lifetimes的summary_data_from_transaction_data...具体如下（其中复购日期为不包含首次购买日期） frequency recency Sales_mean T 人工计算 购买日期按日去重 末次与首次购买日期差（D） 销售总额/frequency 观察日与首次购买日期差...（D） 函数计算 复购日期按日去重 末次与首次购买日期差（D） 复购总额/frequency 观察日与首次购买日期差（D） lifetimes的summary_data_from_transaction_data

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    Pandas高级数据处理：数据仪表板制作

    这就导致了决策者难以从海量数据中迅速获取有价值的信息，从而影响了决策效率。...案例解释假设我们有一个包含电商网站订单详情的CSV文件，其中每行代表一笔交易，字段包括订单ID、下单时间、商品名称、单价、数量、收货地址等。...为了帮助运营团队分析近期促销活动的效果，我们需要构建一个数据仪表板，重点关注以下方面：不同品类商品的销量分布；各个省份的销售额排名；日均订单量的变化趋势。...首先，使用Pandas读入数据并做一些预处理工作，例如将下单时间转换为日期格式、计算每笔订单的总金额等。然后根据需求编写相应的函数实现数据聚合与筛选逻辑。...-09-05,25.0,3,Clothing,Shanghai效果三、效果：提升数据洞察力与决策效率经过以上步骤构建而成的数据仪表板，不仅能够让用户以更加直观的方式浏览和探索数据，而且大大缩短了从数据收集到得出结论的时间周期

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    「Python」用户消费行为分析

    一个数据分析案例 请注意，本文编写于 297 天前，最后修改于 296 天前，其中某些信息可能已经过时。...lambda x: pd.Series.nunique(x), 'product': lambda x: pd.Series.nunique(x), 'amount': 'sum' }) 订单商品数量与订单金额关系分析...用户最后一次购买日期==第一次购买的日期，说明用户仅仅购买了一次或者用户在同一天内购买了两次。...) plt.legend() plt.ylabel('百分比(%)') plt.xlabel('month') plt.title('用户复购人数与回购人数对比图') 总结 1、用户个体特征：每笔订单的金额和商品购买量都集中在区间的低段水平...2、大部分用户的消费总额和购买总量都集中刚在低段，长尾分布，这个跟用户需求有关，可以对商品进行多元文化价值的赋予，增强其社交价值属性，提高用户的价值需求。

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    管家婆软件商品智能补货设置

    今天给大家分享一个超实用的优化功能——商品智能补货计划，在学习商品智能补货计划之前，我们先了解一下什么是智能补货。...智能补货价值： 1、节省人力资源：智能补货方式的采用，在很大程度上，不再需要人力去进行货物的统计，也不必再进行货物采购数据的分析，这就为企业节省了人力资源 2、提高仓库补货效率：通过软件就可以打印出非常合理的补货单...减小企业风险：不合理的进货或者是补货带来了很大的库存风险和销售风险，通过软件系统数据，以数据为支撑，根据实际销售和库存，实现改补货时补货，改补多少补多少，从而实现合理管控库存，降低库存风险 软件具体应用：商品智能补货计划...　　　 第一步：首先设置补货条件，包括：补货仓库、商品、销售日期（确定统计平均销量的日期范围）、计划销售天数 第二步： 第三步：点击生成目标单据单据后，弹出分单条件选择框，可以选择：不分单、按默认供应商...、按询价单价低者、按最近一次进货，按照条件生成对应的进货订单或者是进货单草稿。

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    【用户画像】从0到1掌握用户画像知识体系

    2.1.3 机器学习挖掘类标签 该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。...2.2.1 需求收集与分析 在需求收集与分析环节，可以按还原业务流程——明确商业目的——从策略推标签——汇聚标签的步骤开展。 某服装零售商，通过布局线上商城和线下实体店来扩大经营。...比如业务部门要做个性化推荐，做关于物或者人的兴趣、偏好的标签会比较有价值；但是如果要做精细化运营，关于用户的留存、活跃标签会更有价值。...1、商品动销：GMV、客单价、下单人数、取消购买人数、退货人数、各端复购率、购买频次分布、运营位购买转化 2、商品品类：支付订单情况（次数、人数、趋势、复购）、访购情况、申请退货情况、取消订单情况、关注情况...该测试方案中，控制组A选取了A路径、近x天来访过，近x天内浏览/收藏/加购过该零食的用户群；对照组B选取了B路径、近x天来访过，且没有类目偏好的用户群。

    2.1K10
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