0x00 前言 视频号分享中【什么是用户画像】的文案，文字版分享给大家～内容虽然短，但是能锻炼在1分钟讲一个概念的能力，如果以后有朋友问你用户画像是什么，你可以用下面1分钟左右的文稿告诉他。...今天要和大家分享的话题是：用户画像。 0x01 画像 那么，什么是用户画像呢？我来举个例子说明： 假设你有一位朋友：他是一名35岁左右的男性，周六日喜欢宅在家里，而且每天点外卖。...那么他可能被打上的标签是：中年，不爱运动，宅男 然后，他还喜欢在深夜的时候偷偷刷一些小电影，并且每个月都花很多钱上网购物，并且从来不关注什么促销活动。...那把上面这些标签和在一起，就形成了你朋友的用户画像，看一下，熟悉吗？ 0x02 应用 那么有了这些画像之后，有什么用呢？...这里用途可就大了，比如说，根据你的不爱运动这个标签，是不是可以猜测，你大概率是个胖子？那是不是就可以给你推这个减肥药的广告和商品？ 比如，根据你这个小电影爱好者的标签，是不是可以给你推植发的广告？
它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。...来源：36大数据（36dsj.com)
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的，人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。
它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。 2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。...内容来源：36大数据
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的，人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到可五大类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。...2）找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。...银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。
为什么会出现如此截然相反的反馈？原来是这些人吧【典型用户】跟【用户画像】概念弄混了。因为以上描述典型用户这些特点，只是把用户特征抽象出来，组合在一起，事实上典型用户是虚构的，并不真实存在。...这样的后果往往是：我们精心设计的服务，用户并不买账，甚至觉得很糟糕。 而另一个单词，叫：Profile，是利用已经获得的数据，用来勾勒用户需求，用户偏好的数据分析方法。...这两个词，都可以翻译成【用户画像】，但是第一种，用于产品调研与交互设计，第二种，用于运营与数据分析。...更重要的是，Persona把抽象的用户变成了一个个具体的人，当我们纠结于产品的某个功能点时，尤其是在做一些感性的判断的时候，Persona也会提醒我们谁是产品背后的人，他们的日常生活如何、锁边对的挑战是什么...好的产品必定是解决了某一类人的疼点，但当“这类人”定义不清的时候，“好产品”便无从谈起，你的产品将面对的用户群是哪些？是否是一个清晰的用户画像？
在标签查询服务中，T日所灌入的是T-1日的离线标签数据，其面临的主要问题是：无法获取当日新增用户的标签数据。...此时能够获取到的用户画像标签越丰富，短视频推荐的准确率会越高。...第二种是集中式管理实时特征，即通过消费各种实时数据流生成实时特征并存储到缓存中，在实时预测过程中直接查询使用该实时特征数据。...从技术的角度，所有的挖掘类标签的算法模型都可以提供预测服务，但是用户画像场景下，离线挖掘类标签基本可以满足业务要求，实时预测是在特殊情况下对离线标签数据的一种补充。...---- 本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
在大数据时代，一切皆可“量化”，看似普通的小小数字背后，蕴藏着无限商机，也正在被越来越多的企业所洞悉。 ? 如何从大数据中挖掘商机？建立用户画像和精准化分析是关键。...这只是用户画像在电商领域的应用，事实上用户画像已经不知不觉的渗透到了各个领域，在当前最火的抖音，直播等领域，推荐系统在大数据时代到来以后，用户的一切行为都是可以追溯分析的。 步骤 什么是用户画像？...总而言之，保证数据的丰富性、多样性、科学性，是建立精准用户画像的前提。 当用户画像基本成型后，接下来就可以对其进行形象化、精准化的分析。...而且这种秒级别响应的不只是简单的数据流，而且经过与离线计算一样的，复杂的聚合分析之后的结果，这种难度其实非常大。...本文介绍了用户画像的简介与实时用户画像的重要意义，但是用什么技术架构可以支撑这些想法的实现呢？ 下一章，我们将探讨项目整体架构的设计与实现，未完待续~ 参考文献 《用户画像：方法论与工程化解决方案》
下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...数据来源 用户画像的数据来源主要包括两个方面： 属性数据，这部分数据一般是用户的注册信息，也可以是从其他数据中分析得出的。...不过参考1的文章中是这样定义的： 定性画像，是指在小规模的数据中分析出的用户的画像，比如问卷调查，访谈等等 定量画像，是在大规模的数据中分析的，比如日志等 这一块的内容，理解的并不好....以后会多加补充...这种最简单，直接没天凌晨跑一个画像的更新任务就行了。 另一种是从增量的数据中计算画像，然后对比旧的数据，考虑是否更新用户的画像。...以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。 参考 1 什么是定性画像、什么是定量画像？
人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析，目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。...，比如在人群男女分布的基础上，针对其中男性用户再次下钻分析其常住省分布；人群交叉分析是使用多个维度交叉计算其人群数据指标，比如通过性别和常住省交叉分析其在线时长；人群对比分析是对已经完成画像分析的多个人群进行分析结果对比...人群分布分析人群分布分析是计算人群在画像标签上的分布占比数据，比如分析人群的性别分布，常住省分布，兴趣爱好分布等。...比如对“每日在线时长”进行分布分析，如果其数据单位是毫秒，那么该标签的取值数量众多，分布分析计算出的分布结果很难被业务使用且不具有分析价值。...图片人群交叉分析人群交叉分析可以选择多个画像标签维度，通过交叉计算不同标签值组合下的人群指标数据。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
01 什么是健康码画像？...健康码画像让普通大众理解了数据，其实在实际的应用中还有很多针对特定场景的画像，如用户画像、产品画像、业务经营画像等，下面以用户画像为例讲解。 02 什么是用户画像？...消费属性是指用户的消费倾向、消费区间、消费心理等，这反映的是用户对花钱有什么看法。到底是喜欢质量好的还是追求品质高的，是倾向于产品功能价值还是情感需求的价值。...04 构建用户画像的具体步骤 1.数据收集：对各系统数据进行梳理、采集，实现基础数据的互联互通，从而为用户画像做数据准备。数据的来源可能来自多个系统，各系统开始是隔离的，需要加工处理整合。...如客户管理系CRM，或者有智能采集系统日志的工具，收集方式包括API、SDK和传感器采集等，根据数据分析与数据挖掘什么标签来反推需要的数据源。
推荐阅读时间：5min~8min 文章内容：什么是用户画像 做推荐系统的时，我们需要了解我们的用户，也就是说需要对用户的基本情况、基本喜好有个了解。 ?...什么是用户画像 用户画像，英文又叫 User Profile，我们经常看到在 PPT 中展现出高大上的用户画像，展现的方式是采用标签云的方式绘制一个人的形状，或者在一个人物形象旁边列出若干人口统计学属性...这几个维度有以下几个特点： 维度名称都是可解释的 维度的数量是拍脑袋拍出来的 选择什么维度也是拍脑袋拍出来的 在实际生产环境中，维度名称并不一定需要由可解释性，维度数量以及选择什么维度也不应该都以主观意愿来决定...一般非常炫酷的用户画像都是通过这种方法制作的。 3. 黑盒子 黑盒子的意思是说使用机器学习方法，学习出人类无法直观理解的稠密向量，也最不被非技术人员重视，但实际上在推荐系统中承担的作用非常大。...这一类用户画像数据因为通常是不可解释，不能直接被人看懂。 总结 用户画像应该是让机器看的，所以就需要是一种结构化的数据，可以认为是用户信息的向量化结果。
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
之前已经给大家介绍了一个关于大数据实战的项目——千亿级数仓(感兴趣的同学可以?大数据实战项目)。本篇博客，为大家介绍的是一个相比于数仓，近几年发展火热，各位更耳熟能详的一个项目——用户画像。...理解项目平台架构 ---- 1、用户画像 1.1、概念 什么是用户画像？ ?...大概知道了用户画像的概念之后，我们可能开始思考，什么是标签？ 什么是标签？...1）、用户属性 用户基本信息构建标签，比如某个商城会员用户注册时填写基本信息构建标签 2）、用户偏好 业务数据（订单数据，浏览数据、购物车数据。。） 喜欢买什么，看什么，玩什么，。。。...再用ES或者solr做二级索引,方便我们进行数据的查询操作。 ---- 小结 相信看到这里的你，可能已经懂了什么是用户画像。或许你还会有一些迷惑，但都不要慌。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
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