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
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。
INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...reduce.addSink(new CarrierAnalySink()); env.execute("portrait carrier"); } } 创建用户画像会员分类标签...()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...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。...创建用户画像商品类别偏好标签 创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private
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
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。...本文主要介绍用户画像产品化后主要可能涵盖到的功能模块，以及这些功能模块的应用场景。 01 即时查询 即时查询功能主要面向数据分析师。...将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。 Hive存储的相关标签表，包括userid和cookieid两个维度。...图13 对比分析两个人群特征 本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口，业务人员熟知业务，但对数据不了解。...关于作者 赵宏田，资深大数据技术专家，在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验，擅长Hadoop、Spark等大数据技术，以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。
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。
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”
摘要： 用户画像(User Profile)，作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。...微博大数据经过近两年不断地调整、磨合、优化，针对社交媒体特性，研发构建了一整套完整的用户画像体系。...该体系涵盖能力标签、兴趣标签、关系及亲密度、信用质量和自然属性五大部分，完整而全面地实现了用户信息标签化。...同时，大数据的用户画像体系已应用于微博众多的业务场景中，并随着微博业务的发展不断完善升级，将“大数据”概念落地落实。...相对于用户能力标签，用户兴趣标签涉及到的上层业务更加广泛，依赖的数据也更加复杂多变，在下一篇用户画像系列文章中，我们将会详细介绍用户兴趣标签的挖掘流程。
用户画像是指用户的进行标签化、信息结构化。 构成用户画像的基本元素通常有：姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。...用来丰富用户画像的元素有：居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。...创建用户画像的方法 用户画像的作用 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统...，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况； 进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务...； 对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户； 业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略。
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。...这是我们为某知名制造企业客户做的一个大数据项目，目标就是拉通和建立消费者统一的用户数据平台，建立消费者用户画像，并基于用户画像实现精准营销。...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。
01 画像简介 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...中间的虚线框即为用户画像建模的主要环节，用户画像不是产生数据的源头，而是对基于数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相关数据的二次建模加工。...一般而言，用户画像的服务对象包括运营人员和数据分析人员。...面向业务方推广应用：用户画像最终的价值产出点是业务方应用画像数据进行用户分析，多渠道触达运营用户，分析ROI，提升用户活跃度或营收。...表1-11 用户日活跃宽表设计 07 定性类画像 本书重点讲解如何运用大数据定量刻画用户画像，然而对于用户的刻画除了定量维度外，定性刻画也是常见手段。
“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。...研究准备与数据收集 和所有研究一样，首先我们要确定被访用户类型、设计研究方案和调研提纲。 首先出现的问题是：我们要找谁进行调研。...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，...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。
前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。...在项目开展前，当然要先了解用户画像主要是干什么的，下面是我总结的两篇文章，大家可以先对大数据和用户画像有个基本的认识。...用户画像--《美团机器学习实践》笔记 如果刚接触用户画像，可以先通过以上两篇文章对用户画像挖掘和应用有初步了解。如果你读完以后是一脸懵的话，我知道你很急，但是你先别急。...3.2 用户兴趣画像 同样我们也可以利用用户的行为流水，对用户的兴趣打标签~ 以一个简单示例介绍，比如我们有如下表格数据： ftime uin item_id act_cnt act_duration..."的兴趣度是"0.5"~短期（天）兴趣画像就出来啦~ 以上内容阐述了如何通过最直观简洁的方式来构建用户画像，让大家对用户画像的概念有更深入的理解。
另外关于用户画像数据维度的问题，并不是说数据维度越丰富越好，总之，画像维度的设计同样需要紧跟业务实际情况进行开展。...，这些数据是全方位了解用户的基础，这里以Qunar的画像为例，其画像数据主要维度如下所示，包括用户RFM信息、航线信息等。...另外，需要注意的是用户画像的时效性，构建画像的数据多为历史数据，但用户的行为、偏好等特征多会随着时间的推移而发生变化。...（3） 面向应用 从刚才的数据整理、数据平台的计算，都已经将服务于上层应用的标签大宽表生成。（用户所对应的各类标签信息）。...这里就是通过jdbc的方式连接spark的thriftserver，通过集群进行HDFS上的大宽表的运算求count。
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