前言准备实现一下统计意义上的用户画像，所以需要一些后端进行数据的统计 （1）用户基本活动的数据统计 包括过去一段时间的点赞量、浏览量、阅读量的数据统计 （2）用户最喜欢的标签，以及标签的得分 用户阅读的文章，或者点过赞的文章，都属于一定的标签，该用户给那个标签下的文章点赞多，或者阅读那个标签下文章比较多 （3） 用户最喜欢的博主排名 就是用户阅读的文章属于的博客，然后统计每个博客被阅读过的数量，就
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2023-07-27 23:10:40
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现在我们想要了解用户、得到用户，可以从用户画像开始。肯定有很多小伙伴会问到，用户画像是什么？有什么用？其实用户画像已经很多人有在用，但是大家可能不清楚。今天小编就简单地给大家说一下，用户画像就是将不同类型的用户群体，转化为一个个虚拟典型的人物形象，比如我们可以给不同群体的用户“贴标签”，将目标用户的属性、喜好、行为等数据用浅显和贴近生活的话语表示出来。在过去，我们还没有大数据，服务客户还没有精准服
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2023-10-04 09:54:10
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在理清画像规划与类型来源后，据企业会员规模与用户群边界定义，手上会有一堆的数据，这时需有个好用的工具，进行数据分析。SPSS 25 版提供了多种数据比较分类的菜单式统计分析方法，同时支援python 整合，是一个十分适合小数据企业的统计分析工具。下面就依SPSS 25 版，进行一个案例演示： 某企业有一群会员，注册即将满一周年，时
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2023-10-28 01:18:34
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导读本文主要包括两部分内容，第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。Part1 用户画像评测回顾与总结1、为什么做用户画像评测？将时钟拨回到2018年初，大家迫切想打破以往资讯推荐无章可循的局面，而今日的推荐算法也似乎演成了神话，用户意图这个词在WiFi管家团队被一再提及，继而AI推荐布局被推到
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2023-10-01 10:41:17
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图形用户界面应用程序： Swing的数据结构不是线程安全的，因此必须将它们限制在事件线程中。awt ,swing)都被实现为单线程子系统。 为什么GUI是单线程的 当前的GUI框架通过一个事件分发线程(Event Dispatch Thread, EDT)来处理GUI事件。线程封闭机制来实现线程安全性。 串行事件处理： 避免任务执行的时间过长，导致GUI无法响应其他事件。 Swing中的
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2024-06-09 06:21:17
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分享嘉宾：姚凯飞 句逗科技 联合创始人编辑整理：刘璐出品平台：DataFunTalk导读：做用户，绕不开画像！画像不仅可以提升对用户的认知，还可以通过落地赋能业务。今天我们聊聊用户画像在用户生命周期中的应用，主要介绍用户画像在电商场景下如何驱动产品链路优化。将按照用户生命周期，对用户进行划分并采取相应的措施；通过逆向的顺序介绍用户画像在用户的不同阶段，如何在认知定位、渠道优选、个性化服务、再触达以
原创
2021-03-26 17:07:55
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# 用Python做用户画像
用户画像是指通过分析用户的行为、特征和偏好等信息，构建出用户的详细描述。这种描述有助于企业理解用户需求，从而为其提供更优质的服务和产品。在本文中，我们将使用Python库来构建基本的用户画像，并通过一个简单的示例来展示如何实现这一过程。
## 1. 用户画像的基本构成
用户画像通常由以下几个部分组成：
- **基本信息**：如姓名、性别、年龄、地理位置等。
-
本次大数据项目数据及分析均做脱敏化和保密化，主要分享思路体系，全程用Python实现，数据和代码均不提供。如有建议欢迎讨论！3、特征工程 特征工程大体上可以分为三个方面，一是特征构造，二是特征选择或特征提取，三是特征变换。特征构造比较麻烦，需要一定的经验。特征提取与特征选择都是为了从原始特征中找出最有效的特征。它们之间的区别是特征提取强调通过特征
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2024-07-03 09:59:11
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作者：KingShine，现居北京，程序猿一枚。主要方向为数据分析、自然语言处理，大数据。希望结交到志同道合的朋友，共同进步。
一、数据准备
本文主要是作为一个PySpark的入手实例来做，数据来源网络。主要用到两个数据文件：
action.txt，
document.txt。下表为
actio
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2023-10-08 14:45:55
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背景：该数据集为某电商的用户信息及商家信息的一份数据，以此为基础对用户年龄，用户的平台年龄（注册至今的时间），消费频率，以及各个产品类别的用户消费占比等信息进行用户画像研究。一、认识数据 数据集大小为183828条，共19个属性信息'客户编码', '产品编码', '行为时间', '行为类别', '年龄分段', '性别', '客户注册日期', '会员级别', '会员城市级别', '产品品
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2023-08-31 16:56:14
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文章目录常用算法分类基于人口统计学的推荐基于内容的推荐算法与特征工程基于协同过滤的推荐基于近邻的推荐基于用户的协同过滤（User-CF）基于物品的协同过滤（Item-CF）基于近邻的推荐的优缺点基于模型的协同过滤隐语义模型（LFM） 常用算法分类基于人口统计学的推荐基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based Recommendation)是一种最易于实现的推荐方法，它只是 简单
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2024-01-26 10:53:51
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本文内容为【友盟+】首席数据架构师&数据委员会会长张金做客「极客公开课·Live 」演讲内容。文章内容包含：用户画像的核心价值，用户画像是如何生成的？常用的标签体系包括哪些？应用在哪？以及数据应用的建议和总结等。友萌君精心整理了文字＋PPT版本，建议你先收藏再仔细阅读，真的是干货满满！ 什么是用户画像？ 用户画像也叫用户标签， 是基于用户行为分析获得的对用户的
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2023-10-15 17:37:19
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一、相关概念标签：对某一类特定群体或对象的某项特征进行的抽象分类和概括，其值（标签值）具备可分类性。对于“人”这类群体，可将“男”、“女”这类特征进行抽象概括，统称为“性别”，“性别”即一个标签；对于“手机”这类对象，可将“骁龙835”、“骁龙845”这类特征进行抽象概括，统称为“手机处理器”，“手机处理器”即一个标签。标签值: 标签的实例，指某一标签所包含的具体内容，其特点是符合MEC
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2024-06-15 10:56:02
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咱们团队以前一直是个推推送的忠实用户，近期个推新推出了产品“个像·用户画像”，恰好很是契合咱们的业务需求，因而咱们也试用了一下。总的来讲效果还不错，这篇文章就为你们介绍一下如何从零开始快速集成个像Android SDK。android登陆帐号并建立应用获取APPID一、 访问[个推开发者中心](https://dev.getui.com/dev/#/login)，点击当即注册：
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2023-12-04 09:22:45
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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
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2022-07-04 09:58:58
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# Hadoop如何做用户画像
## 介绍
用户画像是通过收集和分析用户的行为数据，以了解用户的兴趣、偏好和行为特征的技术。Hadoop作为一个分布式数据处理框架，可以帮助我们对海量的用户数据进行处理和分析，从而实现用户画像的生成。
本文将介绍使用Hadoop进行用户画像生成的步骤和相关代码示例。首先，我们将讨论用户画像的定义和构建过程，然后介绍如何使用Hadoop进行数据处理和分析，最后给出
原创
2023-10-03 10:38:13
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什么是用户画像？Alan Cooper （交互设计之父）最早提出了 persona 的概念:“Personas are a concrete representation of target users.”Persona 是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的目标用户模型。简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费
什么是用户画像？简单说可以这么理解，用户画像是用户在现实生活中抽象的描述，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，而画像本身是通过标签来组成的，整个标签的体系构成了用户完整的用户画像。用户画像最核心的组成部分其实是其中所包含的用户标签，用户标签其实可以理解成用户特征的一系列符号表示，每个标签可以理解成认识用户的一个角度，整体上看各个维度的标签组合到一起形成了一个完整的用户画像。用户画像为企业提供了足够的
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2024-08-10 13:52:03
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用户画像基础一、用户画像简介用户画像，即用户信息化标签，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征收集等各个维度的数据，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。 图1 某用户标签化 用户画像可以帮助企业将“静止在数据仓库的数据，走出仓库”，针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，这也是大数据落地的一个重要方向。
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2024-01-26 06:37:15
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聚类（Clustering），顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。通俗地说，就是把相似的对象分到同一组。聚类算法通常不使用训练数据，只要计算对象间的相似度即可应用算法。这在机器学习领域中被称为无监督学习。 某大型保险企业拥有海量投保客户数据，由于大数据技术
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2024-01-31 09:00:24
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