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
转载
2024-07-03 09:59:11
75阅读
文章目录实验名称数据集说明数据集名称数据集来源数据集介绍数据集字段说明实验环境实验步骤实验过程数据集探索数据集获取和读入pandas读取数据性能优化数据集基本信息数据预处理重复值处理缺失值处理dask框架并行加速计算基于dask框架和正则表达式的异常值处理无用值处理离群点处理-基于异常检测模型数据校验训练集-反应变量分布分析训练集-解释变量分布分析训练集和测试集数据分布一致性判断-基于对抗验证训
转载
2024-08-30 14:26:29
113阅读
什么是用户画像？用户画像是一种构筑目标用户、联系用户诉求的一种工具，简单来说就是思考品牌的目标人群是什么样子的，思考哪些人群及受众有代表性或能代表本身产品“消费目标”。说白了就是：谁会买你的东西，谁享受你的服务。。。等用户画像有哪些重要的特点？正常的用户画像需要参看：PERSONA七要素(自行百度谢谢)这里例举做用户画像比较容易忽视的问题：1，基本代表性2，同理心3，真实性4，差异性5，需求性基本
作者/Simba IBM资深商业分析师。IT老兵。终生学习者。“一个数据人的自留地”创作者联盟成员。01 前言前一阵子在[一个数据人的自留地]群里发了一个问题：对于to B的公司，要不要做企业画像? 如何做企业画像? 结果一石激起千层浪，大家讨论非常热烈。原来一直以为用户画像在to C的公司用的比较多，没想到服务B端的企业也有这么多人在关注，大家一致认为企业画像是有必要的。然而
转载
2024-03-06 06:45:05
146阅读
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
转载
2023-12-09 15:15:47
71阅读
860. 柠檬水找零在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。注意，一开始你手头没有任何零钱。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则
转载
2024-05-06 17:36:38
64阅读
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
转载
2023-06-19 21:01:30
269阅读
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
转载
2023-10-14 11:02:37
177阅读
## Python商店给顾客找钱的实现流程
为了实现Python商店给顾客找钱的功能，我们需要按照以下步骤进行操作。
### 1. 创建产品信息
首先，我们需要创建商品的信息，包括商品名称、商品价格和库存数量。我们可以使用字典来存储这些信息，其中字典的键是商品名称，值是一个包含价格和库存数量的字典。以下是一个示例：
```python
products = {
'苹果': {'价格
原创
2024-01-31 05:10:03
334阅读
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
转载
2023-09-06 11:31:41
176阅读
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
转载
2024-01-22 09:22:02
112阅读
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.
转载
2023-12-08 15:48:33
81阅读
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、
转载
2023-07-04 00:40:18
55阅读
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。
转载
2024-08-25 21:45:31
19阅读
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
转载
2024-01-14 10:23:20
19阅读
商店找钱给顾客是一个常见的问题，尤其是在高峰的销售时段。当顾客用现金付款时，商店需要正确找回零钱，确保交易的顺利进行。为了解决这一问题，我们需要建立一个系统，通过Python程序来实现找钱的算法。
### 问题背景
在商店的运营中，找钱是一个常见的业务流程。当顾客付款时，收银员需要从现有的零钱中找出合适的数额。这一过程可能会因为不同面额的零钱、顾客的付款金额和商品的价格不同而变得复杂。我们可以通
医疗美容门店利用积分制管理怎么样？医美会员卡软件？医美会员积分软件?医疗美容门店能够用医美管理软件系统功能的积分营销来拓客引流？能够通过系统软件留存客户吗？拓客、留客、锁客、裂变会员这些功能，都需要一款专业的管理软件，推荐使用美盈易
医美会员积分系统
。
积分体系是会员营销不可或缺的一部分，正确合理的积分制度以及丰富的积分应用，能够有效地留存会员，带动会员消费活跃。设
转载
2023-08-30 22:20:07
52阅读
♚
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
转载
2023-10-08 14:45:55
67阅读
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
转载
2023-08-22 15:50:40
114阅读
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
转载
2023-10-10 14:05:33
132阅读
