理想中的 Web3 或者新一代信誉体系应当是拥有全面的信用数据、强大的技术支撑以及合理的监管流程： 第一，打造全面立体的信用画像。...未来信誉体系应该包含链下及链上数据，从各个维度来记录个人及企业信用行为。比如在传统金融数据的基础上，链上相关交互数据也应当被包括在信用报告中。...数据完整性和难以篡改性也能够保证个人及企业信用行为得到更好的规范，做到自觉抵制不良行为。 第二，拥有强大且隐私保护的数据存储和技术。...个人用户可以选择将自己的信用分或评级在社媒和 dApp 里露出，在 Web3 社交中展现良好画像，并利用信用报告获得潜在福利。...难点在哪里？这些答案，我们将在下一篇文章中详细阐明，并梳理目前项目方的解决办法以及其它潜在的解决方案。敬请期待。 ----
对于源源不断增长的中小微企业而言，向有条件的第三方租赁IT设备比单纯去买更划算。...一来，处于初创期的中小企业并不知道自己能活多久，因此贸然购进大量的资产无疑会极大增加其经营风险和经营成本并不划算；二来，相比于买设备而言租设备更加灵活，承租方可以自行决定租多租少以及租那种型号，较低的成本使其拥有更多选择余地...在目前的IT办公设备租赁市场，绝大部分IT设备租赁厂商做的生意，还是以融资租赁生意为主，说白了就是通过“先买后租”的方式赚取金融利差，本质上还是做金融的生意。...就信用体系而言，国内整个企业信用体系尚未搭建完成，由此导致了买卖双方都需要付出较高的“信任成本”。...然而，国内企业信用体系的构建不会一蹴而就，观念的改变也需要时间来磨平。从这个角度来说，由信用体系不健全以及传统观念带来的障碍，仍将会是摆在包括小熊U租等IT设备租赁企业面前的长期考验。
尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求：看看我们的用户画像。结果写出来报告被批：我都知道了，你写这有啥意义。到底咋弄？今天系统分享一下。...1 没用的报告长这样 一提到用户画像，很多同学的报告都长这样： 男女比例4:6 30岁以上占比40% 平均年消费500元 活跃1个月以上用户55% …… 往往这种报告写的很辛苦，跑的数据很多。...最直接能想到的就是RFM，于是抽出R、F、M三个维度数据，每个砍成五段，5*5*5分成125个分类，再用聚类，搞成5大类，125小类，每一类都细心标注上：“这个用户买了1次500元，5天没卖了，所以得让他买！...最后收获一连串连珠炮似的追问： 你说他买他就买呀！ 买啥！哪里买！ 咋让他买 咋通知他买！ 不买又咋样！ 买了又怎样！ 他要是本来就会买呢！ ……被轰的晕头转向…… 到底问题出在哪里？
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...怎么这么多人买肥皂和手纸?是啊，这就是趋势变化，一方面说明京东商城百货化成绩不俗，购物篮丰富度大大提升，另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如，虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯，但是移动电商还是带来了不同的东西，数据显示移动端购物呈现出“随看随买”的特点，这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。
以前在学校用的腾讯1元服务器，但是毕业了就不给用了，自己买又不划算。所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器； 树莓派是一个微型电脑，长这样： ?...这个树莓派是以前参加Daocloud的活动送的，买的话加上配件大概250块钱。我的树莓派的配置是1G内存，16G存储，够用。按照Leanote 服务器安装这篇文章作为参考搭建服务器。...其实这个域名和端口都是免费的，可以使用花生壳这个工具来映射端口，免费的，实名认证一下就行，每月有1G免费流量，也送域名；不过我用的是我很久以前买的是花生棒，98块钱，花生棒每月有2G流量。...对于我来说就是花了98块钱买花生棒。所以这笔买卖，划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱，但我想说的是，我这哪里扣啦，我这是精致的生活好吧。 好吧，其实我就是扣。
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。...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。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...这样是有风险的，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。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
不买便宜的，只买对的 当降价，刷口碑，各种眼花缭乱的宣传扑面而来时，会被太多信息淹没。小程序「什么值得买」帮你从众多选择中过滤，做出有价值的消费。买前看一看，无论在哪里下单，都可以当作参考。...「什么值得买」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说，这款小程序在买前的确是个实用的工具。 放宽心，不纠结 有这样一句话是：成大事者不纠结。...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。
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。...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。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...这样是有风险的，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。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
品牌、产品、活动、会员、公关、广告……） XX问题（我不知道目前情况，我们发现了XX问题，我们有XX困惑……） 这样才能真正做出有商业价值，而不是自娱自乐的东西来 误区二：数据分析思维是用户留存、用户画像...…… 澄清：这些是具体的指标，是分析的素材，不是结果 如果把题目完整，其实应该还有用户拉新、用户促活、用户留存、用户转化、用户推荐、用户画像……你看，这就是用户运营这个部门的工作内容吗。...用户留存（次日、3日、7日、30日、季度、年度留存率；留存用户数） 用户转化（转化率、转化行为、转化MOT、首次、二次、多次消费，RFM） 用户推荐（参与率，有推荐行为人数、人均推荐人数、推荐质量） 用户画像...而且，针对留存这个问题，还有个经典困惑：如果我们把3个月内有付费定义为留存，一个月买1000产品，连续买3个月，和一次买6000，半年买一次的有什么区别？...或者业务上已经有了“好/坏”的定义，我们做分组对比，看看“好”到底在哪里好，“坏”到底在哪里坏，明确一个清晰的数量分界线，这样才好做后续深入分析。 优化策略：标准至关重要，数据+标准=判断。
1、可以放自己的资料，走到哪里都不怕丢文件，一键上传，多爽，速度还快； 2、可以部署一个自己唯一的博客网站； （1）有自己的独立域名； （2）想发什么就发什么，无拘无束（当然了，一定要合法哦）； （3）...年划算： [image-20211107223545193.png] 再来对比一下服务器参数： 华为云不知道为啥，这次优惠的力度不太大呢。...[image-20211107223717236.png] 因为我主要是为了我的粉丝，粉丝都是个人用户，再加上学生众多，所以我比较推荐腾讯云，总体来说很划算的。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢： 如果你购买了3年，那每年就相等于66元了，你看我买了3年，才198元，买一年，真不如买3年划算。...spread_hash_key=62ff2cb05c7850ac840ec53a39ad789b 5、无论是企业还是个人，买服务器都享受加码礼； 加码礼1: 买即送千元券 买活动任意一台轻量服务器，或者云服务器
虽然名字简单，但它确是用户画像、精准营销、个性推荐、智能投放等等各种系统的砖石。今天系统分享一下。 1 什么是用户标签 性别：男女，就是一个标签。简单吧！...哪里人？ 有房吗？ 有车吗？ 公务员吗？ …… ? 你看，问的全是用户标签，人家丝毫不在乎你有多痴情，你有多努力。甭整那虚了吧唧的玩意，Show me the 房产证！...但是谁保证用户过去买的多，未来一定买的多？？完全不一定。 注意：如果我们要打的标签是个未来情况，比如未来消费多，意味着我们要做一个预测：用户未来会消费多少。...至于打了标签干什么，用在哪里，效果如何，从来没考虑过。 乱象背后深层问题，是这几年大肆吹嘘的“数据中台”、“用户画像”的概念。很多企业不是从需求出现，先思考：我们要解决什么问题。...不过很多同学自己也没有见过，天天喊用户画像，也没见几个具体落地成果。啤酒与尿布听得很多，可就是横竖没见过一家超市是这么摆的（于是编故事的人们，会注上：国外某超市，嗯嗯）。
另外，还可以通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析。比如我们经常听到马爸爸拿一些标签，说这个地方人喜欢买什么？为什么喜欢买？...那个地方人都是买什么型号？ 03 到底需不需要用户画像？ 大学刚毕业时，初到一家互联网公司做数据运营，某天领导突然给我一个任务：做一个APP用户画像报告。...你贴了“A产品爱用者”的标签，业务方推了A产品，丫没有买！ 业务方怒气冲冲找来算账：“这用户画像一点都不精准嘛！” 于是，项目彻底凉凉。问题到底出在哪里呢？...06 用户画像效果评估&迭代 在初步形成了用户画像后，并不能直接交给运营、业务人员直接使用，还需要评估用户画像的准确性，以及交付使用后不断迭代用户画像，以获得更加精准的用户画像。...→ 什么场景会用到用户画像？→ 我们是不是真的需要用户画像？→ 用户画像怎么搞才能落地？→ 能落地的用户画像的构建步骤 → 用户画像的效果评估&迭代。 ?
既然目标需求都不清楚，SaaS买对的可能性也非常小。 所以，我想从咨询的角度，说明一个企业的SaaS需求的产生过程。对于回答这个问题，可能有所帮助。 企业对SaaS的需求是如何产生的？...所以，还是用顾问处理此类问题的方式，使用模型或画像。是否真懂企业、懂到什么程度，必定会体现到客户画像上。 反之，如果客户画像不清，或者缺少重要维度属性，产品的定位和设计必定出现偏差，也就是不懂。...可以看出，无论多么复杂的客户画像，对于ToC来说，都是在“人的属性”这个单一维度上。也就是说，在单一层面，就能找到所有的客户画像属性，我们将其称为一维客户画像。...在一维客户画像的商业领域，比如消费领域，其产品的定位和设计不会出现太大偏差。只要产品不是过于另类，总会有人买。 但如果根据这种一维客户画像，去定位和设计ToB产品，大概率会跑偏。...有了企业客户画像维度的概念，就会发现SaaS厂商与企业客户的需求冲突在哪里；同时也会发现，基于一维客户画像的思维，很难做出企业用户的SaaS产品。
市场部的钱都花到哪里去了？你一定接受过老板这样的灵魂拷问吧。流量越来越贵、获客越来越难的今天，如何用最低的市场预算创造最大的营销效果？...社交媒体的关键在哪里？当然在于传播。传播需要两个必要条件：内容和传播者。 我们先来说说，一个消费者是怎么购物的？...如果以广告营销的方式去买粉，一个粉丝的价格取决于所处的行业和时段。假设均价10块、每天增长2000个粉丝，一天是2万块、一年就是700多万。...同时，你需要一张客户画像，让你可以看到，哪个年龄的客户多？哪个地区的客户多？哪个尚未覆盖的地区出现了集中爆发的客户需求等等。这些画像分析都能够反过来，成为市场营销决策的重要参考指标。...当他成为你的客户后，利用好客户画像，在不断提升服务水准的同时，将数据分析反哺到营销决策，把钱花在刀刃上。
聚划算、芒果台和品牌商三人一台戏 这一活动大致玩法是这样的：在3月14日到4月9日期间，观众在指定时间观看芒果台，与广告同步在聚划算App进行“摇一摇”，就有机会获得上海家化佰草集、裂帛服饰、水星家纺...最近一年春晚、双十一晚会和聚划算“非聚不可”这类大型营销事件表明，多屏互动时代已然来临。 移动互联网时代，用户的注意力越来越分散了，各种各样的屏幕吸引着人们的眼球。...相对于传统被动式广告而言，是一次全新的广告革命：它不只是凝聚注意力形成品牌效应，更关键的是能够向后续环节转化，带来用户、带来交易，具有立竿见影的效果，这解救了过去“总有一半广告预算浪费了还不知道浪费在哪里的...不过，如果留心观察可发现，电商，是多屏互动最核心的参与者，双十一、春晚、聚划算“非聚不可”参与者均是阿里巴巴，而阿里巴巴是最具电商属性的巨头。...一类是聚划算为代表的“一起买”属性强的电商平台，比如团购再比如限时特卖，因为这类电商讲究的是“吸收大量注意力在特定时间转化”，而电视台能够做到的正是在特定时间，比如晚会，比如黄金时刻，凝聚大量注意力；
1、用户消费频次 2、用户互动频次 第四步：用户活动参与分析 经过前三步，已经对三个基础问题有了了解： 1、谁是高价值用户 2、用户从哪里来 3、用户到哪里去 之后可以思考：如何提升用户价值。...常见的优惠有五种形式 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。 折扣型：XX商品，原价X折销售 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。...二、不适合优先做的内容 相比之以上五个模块，有些分析可以相对靠后做： 1、用户画像分析：好的用户画像是养出来的，不是天生的。如果一开始没有收集啥基础信息，就先不用动这个脑子，等数据多补充一些再说。
同样是一万块钱，在一年之前，买比特币，或乐视股票，结局是截然不同的。 与之相对的，是创业的门槛越来越高，淘汰的速度越来越快，如果你不能迅速的把握住机会，你就只能看别人1年积累20年的财富！...那么小程序的创业红利究竟有哪里呢？ 大家也都知道，实体店老板他们是不怎么懂互联网的，但是做小程序是需要技术的，很多人完全就不懂技术，不知道怎么做，所以最好的办法就是找小程序代理商，帮他们开线上店。...2：测算成交率 用户不同的行为轨迹、喜好画像以及行为频次，都会有不一样的测算结果，AI智能分析进行客户的成交率预测，为运营者预测出高度意向客户，提高销售转化率。...3：客户画像分析 通过用户的行为喜好，互动倾向等分析，可让销售直观的查看客户画像，为其提供销售支持。...场景描述：运营者可以查看每个客户的用户画像，了解客户的喜好及活跃度，并进行针对性的推荐和营销，有效提高转化。
4.AIPL消费者行为全链路可视化模型实践 4.1、用户画像 1、用户画像：用户画像产生的原因、用户画像概述、用户画像构成原则、第一类用户画像、第二类用户画像 参考：什么是用户画像？...如何构建用户画像？ 企业为什么要绘制用户画像？谈谈用户画像的真正作用 干货丨用户画像，没你想的那么简单！...产品更关注的往往是某用户“最近喜欢看哪类视频”、“准备买多少钱的手机”这样能帮助产品运营的动态信息； 时效性：用户的兴趣偏好随时都在发生变化，需要及时更新用户标签； 覆盖度：用户画像（User Profile...用户画像标签和权重 参考:用户画像标签数据开发之标签权重计算 4.3、用户画像大数据应用 3、用户画像大数据应用：用户画像与推荐系统、基于用户的协同过滤算法、用户画像与智能营销、用户画像与电话营销、用户画像与电话回访...消费者精细化运营解决方案 最里面一环的当然是大家都知道的天猫、淘宝、聚划算、猫超这些域内频道； 第二环是阿里收购或投资的一些域外媒体或平台，比如优酷、UC浏览器、高德地图、饿了么、盒马等，甚至还包括一些线下资源
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...一年后，当摸清楚了攻击者画像整体框架的时候，剩下的就是细水长流，持续投入时间迭代即可。...其中有一个点当时认为还不错，是做攻击者画像的反方向，攻击者画像是从黑样本角度从十几个维度把攻击者数字化掉，那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑，就可以做反面从白名单角度数字化正常用户，把一个人的设备、（域...威胁对抗方向和组织天然自带事中的时间轴属性和事终的目的属性，这是相较于其他方向和组织最大的特色，无论是攻击者或是其他组织，想从此路过，留下买路财。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
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