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人群圈选引擎

人群圈选引擎是一种基于人群特征进行精准圈选的技术，可以在数据中筛选出符合特定条件的人群，并将这些人群进行分组。这种技术可以广泛应用于市场营销、广告投放、个性化推荐等领域。

人群圈选引擎的优势在于可以精准推送信息给目标用户，提高推送效果和转化率。同时，它也可以帮助企业更好地了解他们的客户，并制定更加有效的营销策略。

人群圈选引擎的应用场景包括：

市场营销：通过分析用户的行为和兴趣，精准推送相关的营销信息，提高推送效果和转化率。
广告投放：根据广告主的需求，精准匹配目标用户，提高广告投放效果和ROI。
个性化推荐：根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的产品或服务，提高用户的满意度和忠诚度。

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腾讯云人群圈选引擎：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人群圈选引擎产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cvm

请注意，腾讯云并不是全球最大的云计算服务商，而是中国市场上的一家云计算服务商。

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画像平台人群创建方式-明细行为圈选

规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的，大部分在计算过程中剔除了很多明细信息，仅保留了最关键的画像内容，即某日某用户的标签值。...虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据，但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据，比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户...第一种使用Hive表导入，首先需要找到离线行为明细数据，然后将数据整理后写入到ClickHouse中；第二种直接消费实时行为数据并写入ClickHouse中，其圈选结果也更具时效性。...行为明细数据包含时间属性，可以计算出每一个用户按时间排序后的行为序列，基于该序列可以实现行为序列圈选。比如圈选出点赞文章后又分享文章的用户，找到收藏商品后最终购买了商品的用户。...在行为明细圈选时可以结合画像标签数据一起使用，比如找到在某时间段通过手机客户端点赞了某篇文章的北京市男性用户，可以直接关联画像宽表进行计算。

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毫秒级从百亿大表任意维度筛选数据，是怎么做到的…

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画像平台人群创建方式-规则人群创建

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宽表通用圈选洞察引擎：任意维度的集合交并差计算 SQL 逻辑 select count(UserID) from visits_v1 where Age > 20 and StartTime >

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本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表？基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题？如何生成画像宽表？针对这些问题本节会给出详细解答。...宽表生成SQL语句可以使用Spark引擎执行，通过Spark引擎参数调优、Join语句数据表顺序调整、使用Bucket Join等方式都可以提升宽表的生产效率，更多宽表生产优化细节可参见后续文章。...画像宽表存储画像宽表数据存储在Hive表中，可以通过Hive SQL执行人群圈选操作，由于其依赖Hadoop生态下的数据引擎执行，其执行时间通常在几分钟到几十分钟不等。...如果画像平台用户对于人群圈选的速度没有要求，直接基于Hive表进行计算是可行的。...ClickHouse也比较擅长做宽表分析，基于这一特点可以把其作为Hive表的“缓存”使用，从而满足人群圈选和人群分析的提速。

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整体来看，平台支持灵活的标签及人群创建方式，使用者按照自己的想法任意圈选出想要的人群，按不同周期手动或自动选出人群包。此外也支持人群的跟踪分析，人群在多场景的应用等。...画像应用：提供基础标签分析及针对特定人群的标签分析，另外还提供人群圈选跟踪分析及线上应用等。...在功能设计上，平台需要做到数据丰富、规则灵活、查询快速，需要支持丰富的人群圈选数据，并且预置标签、人群标签、平台行为、自定义上报行为等。...支持灵活的标签及人群创建方式，让客户能按照自己的想法任意圈选出想要的人群，按不同周期手动或自动选出人群包，支持人群的跟踪分析、人群在多场景的应用能力。...4.4 人群跟踪应用 4.4.1 人群跟踪分析在按照用户规则圈选出人群后，统一对人群进行常用指标（如活跃、交易等指标）的跟踪。

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人群创建的基础：画像标签BitMap

使用画像宽表圈人的逻辑是从明细数据中找到满足条件的用户并最终构建人群，而使用BitMap进行圈人会对用户进行预聚合，在人群圈选时直接使用聚合后的结果进行计算。...首先将指定标签值下的所有用户聚合后生成BitMap，然后基于这些BitMap执行交、并、差操作实现人群筛选。图5-8展示了基于宽表和BitMap进行人群圈选的功能示意图，两种方式最终产出的人群相同。...BitMap特殊的数据结构决定了其适合做用户聚合并应用到人群圈选场景下。...Hive表中的BitMap数据经由Spark等大数据引擎批量处理后写入ClickHouse表中。...业界一般使用混合模式，优先通过BitMap进行人群创建，不适用的场景下兜底使用画像宽表进行人群圈选。采用混合模式要考虑对齐画像宽表和BitMap的标签时间，这增加了工程的实现复杂度。

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vivo营销自动化技术解密｜开篇

人群管理模块技术挑战点有：提供实时人群圈选的海量大数据OLAP技术；提供超大规模数据处理技术。...人群管理模块主要功能有：线索管理、身份管理、潜客管理、人群管理、人群圈选、人群抽样、人群扩量、人群定向和客流洞察功能。 2.2. 营销策略模块营销策略模块主要作用为营销自动化系统提供策略方案库。...三、 vivo营销自动化平台系统架构 3.1 系统架构【网关层】Nginx负载均衡；【服务层】主要部署的应用服务模块为人群圈选服务、活动配置服务，方案执行服务、投放服务、度量服务。...人群圈选：提供人群创建、人群管理、人群计算、人群定向功能；活动配置：负责对接运营后台的管理配置业务，提供基础的配置能力和信息接口；方案执行：负责活动真正的执行过程，包括活动触发和数据处理；投放服务...营销自动化引擎：获取活动配置信息，根据营销方案，做指标计算、人群匹配和规则匹配，最终输出结果，进行分发投放。

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朋友圈选美大赛

但是昨晚逛朋友圈看到该课程的一个学生在他的公众号：《医学僧的科研日记》，写了一个笔记：突变特征(Mutational signatures)，让我很感动，就翻了翻他的朋友圈，发现一个超级有意思的图及配文《朋友圈选美大赛

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人群判存服务是如何实现的

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火山引擎智能外呼联合火山引擎VeDI升级服务，让企业精准营销不再难

，做到外呼前精细化圈选呼叫对象，匹配合适的呼叫时机与呼叫策略；外呼后根据客户目标全方位收集并分析呼叫中生成的数据信息，实现营销的精准化、高效化以及个性化，为企业带来全面的竞争优势。...在火山引擎智能外呼中，企业可根据用户的基础属性和偏好完成精细化分层，区分不同类型用户，精准触达外呼特征人群。...例如某头部快消品牌在某购物节活动营销外呼中，通过VeCDP圈选高潜目标人群，意向客户洗出率提升超过50%。精准分配外呼时机助力提升有效接听如何提升接通率，实际触达更多目标用户？...面对这样的疑问，火山引擎智能外呼联合VeCDP，根据特征人群历史接打时段的数据，沉淀用户高峰接听时段，辅助后续触达策略的制定，让不少项目的接通率能稳定保持在70%-80%。...火山引擎智能外呼团队表示。

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vivo营销自动化技术解密｜开篇

人群管理模块技术挑战点有：提供实时人群圈选的海量大数据OLAP技术；提供超大规模数据处理技术。...人群管理模块主要功能有：线索管理、身份管理、潜客管理、人群管理、人群圈选、人群抽样、人群扩量、人群定向和客流洞察功能。 2.2. 营销策略模块营销策略模块主要作用为营销自动化系统提供策略方案库。...系统架构 [68c7e6a2fe6f45cf84a45c6135c5a002~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 【网关层】Nginx负载均衡；【服务层】主要部署的应用服务模块为人群圈选服务...人群圈选：提供人群创建、人群管理、人群计算、人群定向功能；活动配置：负责对接运营后台的管理配置业务，提供基础的配置能力和信息接口；方案执行：负责活动真正的执行过程，包括活动触发和数据处理；投放服务...营销自动化引擎：获取活动配置信息，根据营销方案，做指标计算、人群匹配和规则匹配，最终输出结果，进行分发投放。

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人群LookALike以及挖掘人群的创建思路

人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。...借助画像数据对种子人群进行特征分析并找出其主要标签特征，比如种子人群标签特征趋向于：性别男、年龄30至40岁、兴趣爱好－军事，那么可以把非种子人群中的所有30-40岁之间爱好军事的男性用户圈选出来作为目标人群...图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。...目前也有利用社交网络进行人群LookALike的实践方案，通过好友关系找到种子人群中所有用户的几度好友并构建目标人群。挖掘人群是指定优化目标，借助算法能力找到满足要求的用户并构建人群。...人群挖掘的思路是先找到训练样本（种子人群），然后通过LookALike的思路扩展种子人群。该方式与人群LookALike不同的是，人群挖掘的结果中可以包含种子人群中的用户数据。

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巨量云图是如何帮助品牌解决营销三大痛点的？

结合我对各大电商及社交平台的数据、营销工具及产品的实践和研究，以及此次抖音818新潮好物节的前后，我还专门对巨量引擎进行了深入分析。...另一个则是流量和人群的投放策略，对应思维数据链中“人”的拓展、转化和沉淀策略。为了有更丰富的数据去了解“人”，巨量云图打通了巨量引擎全线产品的数据，有了更立体的用户画像。...为了提升投放精准度，其服务商聚睿数据运用货品行业洞察数据，明确200～1000元价格带白酒市场的核心购买人群画像，为古井贡酒制定了清晰的人群圈选策略：一个是通过内容兴趣挖掘到的白酒品类的目标人群，另一个则是通过白酒类目的维度下钻...当然，圈选目标人群的过程不是一步到位的，在投放过程中，巨量云图对目标人群的优化有着相当落地的方法。...比如818期间，小仙炖大概投入了近百万进行精准的人群投放测试，方法很聚焦：通过巨量云图的机会人群标签优选，将小仙炖过往的历史投放和销售数据，结合本次818圈选的目标人群，根据多维的指标特征将品牌初步圈选的人群分为重点拉新人群

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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。...Hive表导入和SQL导入的实现逻辑比较简单，如图5-21所示，Hive表导入配置和SQL语句配置都会转换为SQL导入语句，经由大数据引擎执行后获取到人群数据。...与Hive导入人群方式不同，文件导入优先生成人群BitMap，之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。...比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群，后续可以进行广告投放或者人群分析；数据分析师离线统计出了一批高价值用户，导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。

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通过两个案例了解画像平台在用户增长领域可以做什么

常见的信息流广告投放渠道有腾讯广告、新浪微博、字节巨量引擎、百度信息流、快手磁力引擎等；常见的应用市场包括手机百度助手、360手机助手、华为应用市场、小米应用商店、应用宝、91手机助手等。...根据新用户归因结果构建“用户来源”标签，使用该标签可以进行人群圈选和画像分析。构建新用户渠道分析看板，支持按时间范围查看各渠道新增用户量变化趋势，支持查看不同渠道新增用户的画像分布。...为了满足灵活的人群圈选需求，在画像平台需要新增“距今最近一次活跃天数”标签，该标签属于离线统计类标签，其标签数值表达了用户最近一次活跃距离当前的天数。...画像平台数据研发工程师可以根据用户每日活跃明细数据统计生产出该标签，标签生产完成后注册到画像平台并配置其支持人群圈选功能。...该标签支持按数值范围筛选用户，比如筛选出距今最近一次活跃天数在15天到30天内的用户；人群圈选过程中还可以结合其他标签进行精细化筛选，比如找出指定地域、年龄段下最近未活跃的用户。

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