文章目录一、数据准备二、数据清洗1、缺失值处理2、异常值三、EDA1、发表文章数量最多的作者2、发表时间统计3、发表单位统计4、文献来源统计5、关键词统计四、共现网络五、K-means聚类六、数据降维，可视化结果七、数据集+源码获取 一、数据准备这次主要是通过知网获取的学者信息，进行一个学者画像的分析。 一共是从知网下载了三份数据。如下图所示。 每份数据的格式都是一样的。包含'SrcDataba
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2023-12-09 15:15:47
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引言：要想识别并解读IP风险画像，需要先了解什么是IP风险画像。风险画像指的是通过对特定IP地址的多方面信息进行收集、分析和整合，从而构建出的能够反映该IP潜在风险程度的综合描述。而IP风险画像的出现是为了应对各种网络攻击、数据泄漏等安全事件。IP风险画像可以帮助我们去了解特定IP的潜在风险，从而采取相应的防范措施，减小损失。IP风险画像不是单层的，而是多维度的数据融合和表现。第一点，访问行为维度
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2024-09-21 09:50:55
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返回Opencv-Python教程图像的像素级操作包括读某个或某些像素值、以及写像素值。因为在OpenCV-Python中图像是以numpy数组形式表示的，所以可以使用下标索引的方式来访问像素。1、numpy数组的访问在做像素操作前需要先搞清楚下标索引的方法，下面以一个宽高为16×10的灰度图（单通道）为例。在图片中x轴方向的大小为0~15，y轴方向的大小为0~9且是向下的，我们通常描述一个二维空
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2023-06-19 21:01:30
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在《 实时流式计算：什么是用户画像——从零开始搭建实时用户画像(一)zhuanlan.zhihu.com 》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？挑战大数据随着互联网的崛起和智能手机的兴起，以及物联网带来的各种可穿戴设备，我们能获取的每一个用户的数据量是非
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2023-10-14 11:02:37
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一 用户画像简介• 用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据，进而对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息，从而抽象出一个用户的信息全貌；• 可看做是企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息已经愈发重要。二 用户画像的主要模块以用户端的表单填写、消费、
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2023-07-04 00:40:18
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Python图形化客户关联关系图形用户界面展示客户关联关系一.创作背景二.设计思路三.导入所需要的库四.图形用户界面代码实现初始用户界面查询用户界面图形用户界面其他界面代码实现五.客户关联关系判断数据获取并构建图关系判断并返回结果信息六.客户关联图形绘制七.代码的简单封装八.总结 图形用户界面展示客户关联关系一.创作背景金融行业反洗钱作业中会有自检自查的工作，例如通过下表作为交易数据判断： 1.
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2023-12-08 15:48:33
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文章目录1 前言2 用户画像分析概述2.1 用户画像构建的相关技术2.2 标签体系2.3 标签优先级3 实站 - 百货商场用户画像描述与价值分析3.1 数据格式3.2 数据预处理3.3 会员年龄构成3.4 订单占比 消费画像3.5 季度偏好画像3.6 会员用户画像与特征3.6.1 构建会员用户业务特征标签3.6.2 会员用户词云分析4 最后 1 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章
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2024-01-22 09:22:02
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管理学大师德鲁克曾说过：“如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。”所以为了推进业务的发展，我们必须对我们的用户有清晰的认识。本文通过Python分析拍拍贷互联网金融数据训练营中提供的数据集，构建用户画像。一.提出问题根据给定的数据构建包含性别，学历，是否首标，年龄分布的用户画像。二.数据处理将数据导入后，依次进行重复值，缺失值以及异常值的检查。import pandas as pd
impor
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2023-09-06 11:31:41
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1.确定目标客户目标客户就是你的产品要针对的客户群体。一般在你刚刚开始探索产品路线的时候，确定目标客户，就是要弄清楚到底怎么划分用户群体， 然后截取哪部分用户作为目标客户。简单地说，弄清楚目标客户，就是一个先拓展(思考所有可能的目标客户)再专注(找到更有针对性的目标客户)的过程。先拓展，就是要列出会对产品有需求的所有人，并尽可能地细分。再专注，就是要专注于最需要这个产品的人群，即使这个人群规模很小
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2024-01-14 10:23:20
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用户PERSONA的含义： P 代表基本性（Primary research）指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈E 代表移情性（Empathy）指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引起同理心。 R 代表真实性（Realistic）指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。 S 代表独特性（Singular）每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
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2024-08-25 21:45:31
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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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0x00 前言最近又遇到了很多小伙伴在群里问画像数据的存储问题，这里分享一下之前写的一篇文章，给大家参考现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个：如何解决频繁新增和删除标签的场景如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题0x01 数据模型设计从个人角度来讲，在大数据领域接触比较多的的存储引擎有这几个：Hive(Hdfs)、Hbase、ES。这也会是我
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2023-10-10 14:05:33
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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推荐布局被推到了前台。用户意图识别的优劣取决于对用户实时需求的了解程度，此事古来难。AI团队率先做的尝试是在一些特定场景下猜测用户意图，进行意图相关推荐，如住酒店用户，地铁上用户等，这是
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2023-08-22 15:50:40
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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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1. 用户画像是什么？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
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2023-10-11 11:24:33
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1. Spark ML简单介绍 Spark ML面向DataFrame编程。Spark的核心开发是基于RDD(弹性分布式数据集)，但是RDD的处理并不灵活，如果做结构化处理，需将RDD转换成DataFrame，DataFrame实际上就是行对象的RDD+schema，类似于原本的文本数据，加上schema，做一下结构的转换就变成数据库里面的表，表是有元数据的，有字段有类型。所以Data
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2023-08-26 10:32:42
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当企业进入数据化管理阶段之后，就不得不对用户进行行为数据分析，当然其他的包括用户画像、趋势分析等等，都是现在企业经常要进行的营销分析，因此选一个好的数据分析工具是很重要的。而现在的数据分析工具越来越精细化，不像以前只是进行简单的流量分析，现在更多的是为了实现精准营销而对用户进行深层次的研究，包括对用户进行画像、进行用户标签化、或者是用户属性分析，对应的数据分析工具也可以分为用户数据统计工具和用户行
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2023-11-21 16:35:53
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今天来聊一聊2B产品用户画像。和2C一样，2B也是有用户画像的......看下图 上图是小米手机用户的画像，用户年龄16-25岁占据26.9%。26-35占据57.0%，兴趣爱好以直播聊天、运动、动漫为主，社交风格二次元、文艺小清新、知识青年，性别方面男性70.2%，女性29.8%，这和小米的品牌定位是分不开的~上面是典型的2C用户画像。我们再来看看2B的用户画像是什么样的....下图
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2023-12-29 22:19:40
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# Python 人才画像：全面了解Python开发者
在当今技术迅猛发展的时代，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。无论是在数据科学、web开发、自动化测试还是机器学习，Python都展现出了其独特的优势。在本文中，我们将探讨Python开发者的人才画像，包括必要的技能、常见应用以及发展趋势，帮助大家更好地了解这一领域。
## 一、Python开发者的技能要求
### 1. 编程基
# 用户画像生成系统实现指南
在今天的数据驱动时代，“用户画像”是帮助企业了解用户特征和行为模式的重要工具。下面，我们将通过Python实现一个基础的用户画像系统。该系统将包括用户数据的收集、处理和画像生成三个主要步骤。
## 流程步骤
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 04:45:48
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