二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践，帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程，以及应有的功能模块；
如何构建用户交易画像？ 基于交易行为，我们可以依据 3 个关键指标进行用户分群。 1. 流失风险。看每个用户上一次交易距今的时间，上次交易距今时间越远流失风险越高，反之流失风险越低。 2. 忠诚度。看
大家经常听到一个词，叫做“画像”，结合具体对象就是：“用户画像”、“商品画像”、“产品画像”、“资产画像”……特别是大数据时代下，在实际企业中，利用大数据进行“画像”建设是企业经营的基础，建设企业竞争
数据猿导读 ITFIN作为互联网技术与金融功能相结合的新兴领域，在开放的互联网平台上形成功能化的金融业态及其服务体系，大大降低交易成本，且手续简单、收益较高、周期短。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
活动概况 ---- 活动主题：客户标签画像推荐系统 活动嘉宾：李永、符鹏飞 活动对象：信息主管CIO、业务部门主管、工程师、SI人员 活动时间： 2015年9月19日14:00～17:30 活动地点：罗湖世界金融中心A座5楼（深南东路4003号） 主办承办：大数据厂商联盟、PPV课 嘉宾介绍及分享内容 ---- 嘉宾：李永——大数据厂商联盟秘书长 分享内容：《怎样规划部署大数据分析应用》 1，怎样部署客户（消费者、会员）统一视图（客户标签与360度画像） 2，怎样部署产品标签画像与订单分析 3
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
投稿人|袁峻峰 编辑|bian zheng 本文系大数据文摘获作者授权发布，转载具体要求见文末 大数据文摘欢迎高质量的投稿，投稿邮箱：tougao@bigdatadigest.cn ◆ ◆ ◆ 摘要 本文是前文[4]提出基于行为事件的客户画像的理论探讨。 客户历史行为事件构建客户画像可以认为是”哈耶克将’自我’理解为能够统一表达全部意识事件的时空框架”[3]的一种应用。 在此基础上，哈耶克构建了“统一表达全部意识事件的时空框架”[3](CommonSpatio-Temporal Framework)
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
在数据的基建和应用层面，除了重视数据分析外，也越来越重视数据资产在更多业务场景中的应用，标签画像的建设和应用就是其中一类很常见的需求和期望。
上周三是袋鼠云数栈全新数据中台精讲系列——「数智赋能实战六讲」的第一场直播。袋鼠云数栈资深产品专家木研为大家带来了「争夺存量用户关键战，助力企业构建标签体系」的分享，我们将直播精华部分做了整理，带大家再次回顾内容，快速上手构建标签体系。
哈佛商学院在美国进行的一项调查发现，95%的新品牌失败是由于无效的营销细分，其失败的原因在于每个消费者都是独立的个体，他们也有着独特的要求。 因此，千人一面的营销策略无法吸引所有用户。而成功品牌总是会向正确的消费者提供正确的产品，为此，营销人员需要彻底了解他们的客户，市场细分可以帮助品牌将客户划分为不同的独立的群体，以便分析他们的需求并与他们进行有效的沟通，是品牌研究消费者行为的重要工具。今天我们就来探讨：
摘要： 伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要的落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。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？ 举例而言，某位客户的特征描述为：男，31岁，收入一万以上，爱美食，团购达人，
本文作者 吴昊：腾讯SaaS加速器导师、SaaS战略及营销顾问，具有20年企业信息化和6年SaaS营销团队创新经验。 （SaaS 创业路线图） 关于“什么是客户成功”的文章已经很多，而如何管理“客户成功部”的文章则很少见到。 我最近与几个知名的通用 SaaS 及行业 SaaS 公司负责客户成功的同学交流了不少与客户成功部门管理相关的内容，包括 CSM 的职责、KPI、CSM 人才画像、招聘途径、工作方法等，下面就逐一谈谈。 （CSM 本身的英文词有两个组合： * Customer Success
精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天，数据量呈指数增长，如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销，从而提高营销效能，成为营销业务部门的主要挑战之一，同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架构和技术实现案例，分享美团大众点评数据应用团队在这个方向上的一些尝试和实践经验。 总体框架 在介绍数据体系和框架前，为了方便大家理解，先简单阐述一下O2O营销的基本组成：O2O营销是由营销发生的渠道（站内，站外）与营销的主题业务（流量，交
交叉购买分析，有时也叫购物车分析，一般用于判断同时购买某几种产品组合的用户偏好，以便向用户推荐产品。在PowerBI中当然也可以完成类似的分析。
当前借助大数据技术，针对当前新冠肺炎疫情防控需要生成的健康码成为随身数字“通行证”，方便广大市民及进（返）各城市查询自身防疫相关健康状态的识别码，即便捷了防疫检查，也真正实现了大数据技术的价值应用，便捷服务市民。健康码的应用也让大数据更形象的普及推广，更深刻的理解了大数据的价值。
数据猿导读 科技金融相比传统金融具备更高的效率、更大的灵活性和更强的抵御金融风险的能力。想跑在金融标杆的前列，一方面要将用户体验做到极致，另一方面要保持不断创新，这两方面都能够从数据中获得启迪。 本文
流量红利衰退，挖掘存量用户的额外价值，愈发成为促进企业增长的关键点。为了应对全新的市场变化，大量企业开始将目光锁定在打造更完善的会员体验上。
6月23日，养码场联合袋鼠云、3W举办了以数据智能实践为主题的线下技术沙龙。干货满满，场主吐血整理！
今日分享的案例企业成立于1994年，主要从事心血管、消化领域的药品生产、加工、分装和销售，其中心血管相关药品广泛畅销至世界很多个国家。目前，该医药公司销售网络遍及全国80余个城市，以专业人员组成的营业队伍，致力于正确使用和普及医药品为目的的信息活动，通过公正的具有创造性和充满生机的行动为人类健康服务。
本文为TalkingData首席金融行业专家在CDAS2016大数据金融分论坛上的分享，已经过嘉宾审核，整理出来，以飨读者。 今天跟大家分享三方面的内容，一个是深度商业分析的七大基石，另外是怎么做客户
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
作为一个喜欢看书的“少年”，每次一到大型电商促销活动，总不会忘记去收藏夹看看，有哪些好书有打折优惠。往往这个时候，我总能收割一波价格实惠，质量又高的好书。但是，书可不是装饰品，买来还是需要静下心来去阅读的，所以我一般都会在平时下班回家或者周末抽出一部分时间去看书，毕竟“书籍是程序员进步的阶梯”~本期文章，我就来分享一下，最近在看的几本书，并附带一些自己的感想，希望对你们有所帮助！
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
说到营销，就不可避免地谈到流量，也就是用户。当我们通过营销活动吸引用户进入线索系统，后续的流程就是对用户数据进行清洗、下发跟进，直到用户转化，而用户的转化率是有限的。
自然语言处理是一个庞大的领域，比如普通文本与对话就是两个不同的领域，对话领域里，任务型对话又不同于闲聊型对话，问答式对话又不同于协作型对话……
分享内容 ---- 这个演讲的内容大概包括四个部分：第一个是外卖业务对营销的要求，我会从比较概括层面讲一下针对外卖业务我们要做什么；第二个是美团用户画像，介绍一下画像的内容；第三部分通过一些具体的例子，分析我们面临的一些问题，分享一些经验；最后是我个人的一些思考和总结。 这是一个用户对产品的体验之旅，粗分成两个阶段：用户获取阶段和用户拓展阶段。第一个阶段，我们通过一些营销、个性化的广告，引起用户对外卖的兴趣。当用户下完首单之后，我们会引导用户第二次、第三次购买，在这个时候很重要的一点我们需要做出交叉销售，比
如今，各行各业都已经意识到了数据的价值，开始沉淀数据资产，挖掘数据价值，但是数据本身其实是很难直观地看到其价值的。数据就是存储在计算机系统的“01”代码，如果你不去用它，能有什么价值？
在之前的文章中，我们讨论到了汽车行业的现状、新能源汽车的崛起、汽车VoC系统的价值和如何搭建汽车VoC系统，今天我们来探讨一下汽车VoC在不同场景中的应用。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来，我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。
<数据猿导读> Drawbridge总监、数据科学负责人在“无数据不智能”的主论坛上，分享了技术如何联结数据。李想分享了强账号体系和跨屏联结两个概念 数据猿报道，2016年4月20日，2016 UBD
2015年5月15日，腾讯投资的微众银行上线第一款产品--“微粒贷”。该产品基于腾讯掌握的用户社交和交易信息计算用户信用分，进而筛选出预授信客户，并通过QQ钱包和微信两个渠道主动向目标客户推送。截至2016年11月末，“微粒贷”预授信客户数约5,000万，累计发放贷款总金额超1,600亿元，总笔数超2,000万笔。 在WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，在该演讲中他透露了腾讯如何利用社交数据开发个人信用评分模型，并应用在
作者简介 潘鹏举, 平安银行大数据平台AI算法和分析团队负责人。2012年加入携程，开始撸代码、写文档、出规范、带团队，曾参与设计算法工程化架构，带领算法团队助力酒店服务提升。2017年加入平安，组建AI和算法团队，推动AI在银行业务的应用。 背景 银行是偏传统的行业，目前正在遭受互联网和P2P等公司的竞争压力，所以我们正在进行零售转型，拥抱互联网和金融科技。在最近不到一年的时间里，我们在算法方面做了一些尝试和探索，并对未来的一些算法应用有一些思考。整体来说，今天我想分享的内容主要分三大块： 1. 业务背
近些年来，国内商业银行的同业竞争逐渐进入了白热化阶段，客户资源的竞争也逐渐成为了商业银行竞争的核心关注点。从产品竞争、服务竞争到客户资源竞争，竞争关系的变化也直接影响着商业银行的运行管理模式。积极引入客户价值管理概念，有助于商业银行在客户经济时代进一步提升自身的竞争优势。
阿里：千人千面，意思不同用户使用阿里相关的产品感觉是不一样的，例如支付宝首页的推荐内容，和其他相关推荐流信息是完全不同的。
金融科技&大数据产品推荐：达观数据—金融平台产品及资讯个性化推荐引擎
现如今越来越多的用户偏爱线上交易，越来越少的人会选择去银行网点咨询，银行业要如何精准营销呢？相比传统的问卷调查，大数据金融科技可以更好地为银行赋能。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。
我们提到很关键的一点：如果品牌希望打通不同渠道的数据，建立统一的用户画像帮助更全面地了解消费者，并在一个平台上跨所有渠道提供更好的用户体验，那么品牌很可能需要一个CDP（客户数据平台）。 由于市场上CDP种类繁多，而它们并不能完全提供客户数据平台所需要的功能，因此我们准备了5个问题，帮助您选择适合品牌自己的CDP。
很多人和我一样都有这也的感觉，流量，特别是精准的流量特别重要，但是有特别稀缺，导致流量成本急剧上升。我之前经常会在知乎等平台上发表关于引流的文章，很多人一上来就私信我，有没有一些渠道可以推荐的。每当看到人这么问我，我就一笑而过，不是不回答，而是不知道怎么回答。 引流和转化，真的真的真的，是一套系统性的工程，并不只是知道和购买这么简单，需要目标可以知道你之后喜欢你、信服你、最后推荐你，所以你可能需要学会如何做深刻地洞察、学会系统的数据分析，学会简短有力地表达产品卖点、需要营销学、心理学等知识。 以上讲这么多，
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？
客户数据不再只是一个分析需求，或者用来发送营销信息的参考，它是企业关键竞争优势的来源。
当前数字化已成为不可逆转的营销趋势，数据也正在成为不可或缺的“营销货币”，很多市场运营人员还想知道他们是否需要CDP，以及现在是否投资CDP的最佳时机。此外，还会有一些市场运营人员想要了解CDP如何管理用户数据？CDP如何帮助市场部门做用户运营？CDP如何助力品牌实现营销目标？……所有这些问题，都可以在这篇文章里找到答案。
在快速发展的数字经济时代，BI已成为企业决策过程中不可或缺的工具。通过高效地收集、处理和分析海量数据，BI技术赋予企业洞察市场动态、优化运营策略、提升客户体验的能力。与人工智能、大数据和云计算的进一步融合，BI的应用范围和深度也在不断扩展，从而推动企业在竞争激烈的市场中保持领先。
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。
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
今天我给大家分享一下头部互联网电商大厂的面试流程，我的一些日常工作内容，另外再给大家介绍一些相关工作案例。
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