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数据画像

企业、产品、业务、人等都可以借助数据画像从而更深刻的理解企业经营情况、产品使用情况、业务经营情况、人的健康状况等，依靠数据决策，依靠数据提供的参考，更科学更智慧。...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？...3）从数据角度而言，用户画像有助于建立数据资产，挖掘数据的价值。使数据分析更为精确，甚至可以进行数据交易，促进数据互联互通的流通。...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。...3.数据标准化：用户画像需要整合多源甚至跨系统的数据，如客户可能使用多个设备，拥有移动网络的多个账号，需要把同一个身份ID组合，建立统一的标准，才能完整标识实体的用户画像。

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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：喜欢红酒的用户有多少？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。...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。...如，购买权重计为5，浏览计为1 红酒 1 // 浏览红酒红酒 5 // 购买红酒综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间

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什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践

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)

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什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践

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。

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什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践

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。

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什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践

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

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什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践

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。

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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：喜欢红酒的用户有多少？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。...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。...如，购买权重计为5，浏览计为1 红酒 1 // 浏览红酒红酒 5 // 购买红酒综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间

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【数据】大数据用户画像方法与实践

首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。...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，有CRM系统的，有分散在各个部门的，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。...这是百分点推荐引擎的设计架构，核心是四大组件，包括场景引擎、规则引擎、算法引擎和展示引擎，尤其是规则引擎非常强大，可以根据客户的业务需求可视化配置推荐逻辑，譬如推新品、清库存等等，而不仅仅是点击率最优。

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数据治理的数字画像

引言随着全网步入大数据时代，企业的目光日益聚焦在利用大数据服务精细化营销、精细化运营上，各类客户画像、员工画像理论如雨后春笋般兴起，而数据应用的底层——数据治理，却鲜有整体的理论体系。...如何避免治理工作自身“无的放矢”，如何量化数据基础建设的贡献，我们需要为数据治理工作描绘一张“数字画像”。这个命题的内涵外延非常丰富，在此我们选取用户体验、架构质量两个角度进行讨论。...平台服务指标：（1）服务平台一般利用API接口向外提供数据，因此，通过计算API调用率可以计算出其向外输出服务的活跃程度。（2）由数据服务带来的产品升值也是需要衡量的一大重要指标。...02 架构质量的数字画像全行统一的数据架构应在追求高效率的同时降低成本，根据《华为数据之道》中信息架构的经典四范式，我们将从模型、分布、标准、资产四个角度对架构赋能能力进行度量。...03 结语伴随着企业数字化转型不断深入，“数据治理的数字画像”从方法论到实践都将趋于完善，内容价值、安全性能、用户体验也会随之提高。

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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：喜欢红酒的用户有多少？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的数据来源于所有用户相关的数据。...本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 1.静态信息数据用户相对稳定的信息，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。...用户画像的数据模型可以概括为这样一个公式：用户标识+时间+行为类型+接触点（网址+内容），某个用户在某个时间、某个地点做了什么事情，就会被打上一个既定的标签。

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数据科学小技巧2：数据画像分析

阅读完本文，你可以知道： 1 利用pandas_profiling库生成数据画像 "对于AI，我们不去改变，我们就会改变。" 第二个数据科学小技巧：数据画像分析。...我们使用pandas_profiling库可以快速地对原始数据进行画像和分析。一 notebook代码 ? 二运行结果数据画像报告包括五个部分第一部分：概况分析 ? 第二部分：变量分析 ?...第五部分：抽样数据检视 ? 你若是想快速了解你的数据，并且数据规模不是很大，可以采用这种方法来解答。

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【数据分析】创建定性用户画像

“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”，在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样，是真实用户的虚拟代表，是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。...通过前面阶段的数据收集，我们收集到了大量数据，如何在数据分析的过程中让多人参与，同时又不会遗漏掉数据呢，亲和图此时就非常合适，该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化，便于大家协同工作和统一认识，...同时，产出的亲和图可以方便地作为下阶段讨论的数据依据。　　...我们需要做的事情主要是：　（1）结合真实的数据，选择典型特征加入到用户画像中　（2）加入描述性的元素和场景描述，让用户画像更加丰满和真实　（3）将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化，比如，将员工数...用户画像在团队中的推广至关重要，项目中我们主要是通过前期加大团队成员的参与，中期邀请团队成员一起参与用户画像的创建，以及后期组织大的分享和讨论会来将让大家认识并认同用户画像。

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用户画像大数据环境搭建——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。...Ambari搭建底层大数据环境 Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。...也就是支持最新的版本为HDP 3.1.5 而HDP包含了大数据的基本组件如下： ? 已经非常的丰富了，下面我们开始Ambari的安装。...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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【数据分析】创建定性用户画像

“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”，在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样，是真实用户的虚拟代表，是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。...通过前面阶段的数据收集，我们收集到了大量数据，如何在数据分析的过程中让多人参与，同时又不会遗漏掉数据呢，亲和图此时就非常合适，该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化，便于大家协同工作和统一认识，...同时，产出的亲和图可以方便地作为下阶段讨论的数据依据。　　...我们需要做的事情主要是：　（1）结合真实的数据，选择典型特征加入到用户画像中　（2）加入描述性的元素和场景描述，让用户画像更加丰满和真实　（3）将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化，比如，将员工数...用户画像在团队中的推广至关重要，项目中我们主要是通过前期加大团队成员的参与，中期邀请团队成员一起参与用户画像的创建，以及后期组织大的分享和讨论会来将让大家认识并认同用户画像。

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Stack Overflow 用户画像数据分析

本次分析报告将展示参与Stack网站调查问卷的人员的画像，以及自己目前工作职位数据分析师在Stack中的可分析的有趣的点进行深入挖掘，当然报告中也不乏彩蛋，Did you get anything about...问题解析作为一名数据分析师，我可以从数据集中得到接受调查人群的用户大致画像，当然这只是整体状况（后续进阶还可以对SO用户聚类，分别推送不同的广告），然后从用户画像的角度配合策划部门拿出广告方案。...OK，18年的数据偏多，正好，这样的数据时效性还是不错的，那我接着往下探究，看看我们数据呈现了一个怎样的画像。一维数据画像 ?...学习方式：细看学习方式发现，大部分OF用户还是使用最权威的官方手册，当然在OF上提问或者学习的比重也不轻；二维数据画像既然说到到了工作，那对接触编程语言的人来说，目前什么样的语言最流行，大家最看好什么样的语言...，有相当一部分人将眼光投向了更为稳定安全的Linux，看来最近公司招聘的JD中，许多要求熟悉Linux也不无道理~ Android和AWS都在这两年有稳步的上升，而对比而言，关于苹果的编程相比几年前的大热的热度就下降了许多

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【数据分析】用户画像，这么构！

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？...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。...本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 ? 静态信息数据用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。...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。...如，购买权重计为5，浏览计为1 红酒 1 // 浏览红酒红酒 5 // 购买红酒综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间

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大数据个人画像存哪儿去了？

上一篇文章，我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析，并为他们打上了标签，某些同学喜欢衣服，某些同喜欢汽车。...那这些标签数据究竟存到了哪里，标签数据是否永远保存，这些标签数据是否能够不断更新？ ? 一、这些数据对存储有什么要求?...1、希望数据存储容量很大：中国有超过13个人口，每个人的个人画像数据超过上百项，数据超过PB级别很容易，我们希望这个数据存储的空间很大、而且可以不断扩展。...3、希望存储的成本很低：数据量这么大，我们希望存储的成本非常低。 4、希望存储的可靠性很高：这些大数据就是财富，我们希望这些数据可以永远保存起来。...3、我们将大数据分析后的数据全部保存至Hbase中我们通过HIVE分析后，直接将分析后的数据存储到HIVE表中，实际是直接存储到了HBase中。

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用户画像

关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。...用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前在内部交流群分享了一份个人学习的资料，大家都觉得真香，今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。...主要目录： 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例

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Flink用户画像用户画像行为特征

abcd123 -p 3306:3306 -v /Users/admin/Downloads/mysql-bin/my.cnf:/etc/my.cnf docker.io/cytopia/mysql-8.0 新建数据库.../startup.sh 此时当我们在数据库中插入一条数据的时候 insert into user_info (account,password,sex,age,phone,status,wechat_account...12,"create_time":93,"update_time":93},"table":"user_info","ts":1636096762605,"type":"INSERT"} 现在我们将该数据解析并存储到...","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。

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