作者：赵宏田 文章目录前言一、用户属性维度1. 常见用户属性2.用户性别二、用户行为维度三、用户消费维度四、风险控制维度五、社交属性维度六、其他常见标签划分方式 前言互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度（userid）建立一套用户标签体系外，还会基于用户使用设备维度（cookieid）建立相应的标签体系。基于cookieid维度的标签应用也很容易理解，当用户没有登录账户而访问设备
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2024-09-29 14:40:02
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用户画像案例一：汽车精准营销做汽车精准营销项目已经快一年的时间了，但是说起正真的用户画像，又不知道该如何说起，所以我就开始从数据的处理流程一点点的来引进用户画像的建立。1、数据的处理流程我们用到的技术就是用java写mapreduce框架来实现用户上网数据的url的识别，这里识别用的是正则表达式，其次就是模型的建立使用hive就行处理。首先我们的数据来源有两个方面：一个是客户的数据，还有一个是网络
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2024-01-19 17:03:03
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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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1、用户画像1.1、为什么要为用户画像？在互联网大数据时代，得用户者得天下。以庞大的用户数据为依托，构建出一整套完善的用户画像，借助其标签化、信息化、可视化的属性，是企业实现个性化推荐、精准营销强有力的前提基础。深入了解用户画像的含义，掌握用户画像的搭建方法，显得尤其重要。1.1.1、用户画像用户画像：用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在真实数据上的目标用户模型。企业对找到的目标用户
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2024-01-21 08:14:38
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最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）一、 什么是用户画像 用户画像是指
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2024-05-27 11:45:14
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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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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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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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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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目录1、项目背景数据2、标记高潜用户3、基于高潜用户信息进行分析3.1 筛选高潜用户静态数据3.2 高潜客户的客户等级分布3.3 高潜用户的年龄段对比3.4 根据df_ac_cate 和高潜用户id匹配出高潜用户的购买该商品记录3.4 计算周一到周五每天的购买数量 1、项目背景数据数据-提取码1111用户数据表user_table字段：用户行为数据表Data_Action_201602.csv、
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2023-08-03 22:03:48
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1、概要 传统电影推荐系统大多使用协同过滤算法实现电影推荐，主要实现机理是通过用户评分及用户观影历史数据抽象为多维向量利用欧式距离或其他向量计算公式实现推荐，本文中将采用常用的机器学习算法Kmeans聚类算法+协同过滤算法+word2vec搜索推荐模型多模型多维度实现电影推荐系统，系统主要使用python
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2024-06-03 09:12:47
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描述大数据-用户画像DMP--小树老师更多好课大数据用户画像系统课程一、项目概述目前推广平台仅在投放端提供了有限的定向能力，广告主没有足够的流量抓手，无法满足大中型广告主的营销目标。画像系统提供基础人口属性、消费行为、兴趣偏好、地理位置等众多数据标签，商户具备人群圈定、人群洞察、人群解析的能力，实现精准化、个性化的营销需求。课程介绍功能目标用户画像平台提供商家全方位洞察用户的能力，提供如下功能：标
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2023-10-10 17:41:48
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# 用户群体活跃度画像看板架构概述
在现代数据驱动的商业环境中，了解用户群体的活跃度是提升业务的重要关键。用户活跃度不仅可以帮助企业洞察用户行为，还能为后续的市场策略和产品优化提供依据。本文将探讨用户群体活跃度画像看板架构的基本概念及其实现方式，并提供代码示例来加深理解。
## 什么是用户群体活跃度画像？
用户群体活跃度画像是指对用户行为和活跃程度进行全面分析的可视化展示。通过活跃度画像，企
一、中性学说分子水平上，生物的演化或物种的进化并不是自然选择引起的，而是由中性/近中性的突变等位基因经过遗传漂变引起的，从而形成分子水平上的进化性变化或种内变异。 分子演化的驱动力：遗传漂变 1、突变大多是中性的，对生物个体的生存既无害处也无益处 2、中性突变经过随机的“遗传漂变”固定，在分子水平上进化不依赖于自然选择 3、中性突变决定进化的速率，对于所有生物几乎是恒定的二、正选择vs负选择正选择
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2023-08-01 16:00:11
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一、用户画像基础概念用户画像，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，对用户特征属性进行刻画，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。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，用户画像已在各领域得到了广泛的应用。用户画像在实际应用中往往以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。如下用户画
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2023-12-16 18:30:00
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1 项目背景1.1 用户画像概念用户画像是什么？用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，它的本质是用户特征的“可视化”，抽象出相应的标签，拟合而成的虚拟的形象，主要包含自然属性、社会属性、行为属性及心理属性。需要注意的是，用户画像是将一类有共同特征的用户聚类分析后得出的，因而并非针对某个具像的特定个人。用户画像有什么用？帮助我们更加立体认识用户，培养用户思维、洞察用
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2023-09-21 13:43:04
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本文结构 1、背景 2、主要结论与建议 3、思路和代码展示 4、知识点补充一：背景用户画像即用户信息标签化，通过用户画像，可了解用户兴趣偏好→制定策略 →精准触达 →通过数据反馈的方式指导和优化策略。 主要通过收集用户的注册、登录、消费和行为数据进行标签化。数据源： 包含用户的属性、消费数据和行为数据。共3000条数据。主要列： ‘用户编号’, ‘RR’, ‘FF’, ‘MM’, ‘时租次数’,
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2024-05-14 17:59:01
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本文从三个部分——标签的层级、生产、权重方面，分析了构建用户画像中所用到的AI算法。谈及用户画像，我想产品和运营的朋友们都不会陌生，用户画像是用户研究的重要输出，它能帮助我们更好的进行业务决策以及产品设计。用户画像落实到产品设计，本质上是将数据组合成数据特征，从而形成用户的数据模型。构建用户画像的主流方法有4种：基于数据统计基于规则定义基于聚类基于主题模型前两者是基于已有数据的构建方法，其缺陷是无
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2023-10-31 13:30:42
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一、项目背景本数据报告以淘宝app平台为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析。主要内容如下：用户行为分析：日访问量分析、小时访问量分析、不同行为类型用户pv分析用户消费行为分析：用户购买次数情况分析、日ARPPU、日ARPU、付费率、同一时间段用户消费次数分布复购情况分
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2023-12-18 11:33:16
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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+源码获取作为八月份的第一篇文章，这次我们分享一个最近做的案例，分析知网的学者数据信息，不多咕咕咕，我们一步一步开始分析一、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
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2024-05-19 16:35:59
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