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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一、项目概述本项目主要用于互联网电商企业中，使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。本
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2023-08-10 13:37:37
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经过前期的了解和项目搭建，相信大家最关心的是能不能跑个demo出来，基于一些常见的需求场景，来跑一波数据分析，这样学习才能有继续的动力。因此后续也不会有先去看它的代码实现原理啥的，还是那句话，现在这个阶段如果一头扎进去，出不来的。数据准备： 网站埋点数据。需求：后台运营想知道我们当前哪些的访问量是最高的，基于火爆商品的访问做一些运营活动。 需求分析：我们要基于埋点数据找到包含商品访问的记录，解析数
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2024-01-19 22:51:56
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# 使用 Apache Spark 实现用户画像
用户画像是一种通过分析用户信息，构建用户特征的一种方法。通过用户画像，我们可以更好地理解用户行为，从而优化产品和营销策略。在这篇文章中，我将带领你完成以 Apache Spark 为基础的用户画像实现流程。
## 用户画像实现流程
以下是实现用户画像的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
在今天的数据驱动时代，用户画像是一项至关重要的技术，它能够帮助企业分析和理解用户行为，从而优化产品和服务。在这里，我将记录下如何使用Apache Spark来构建用户画像的整个过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
首先，我们需要确保技术栈的兼容性。以下是我们的技术选型：
- Apache Spark 3.x
- Hadoop 2.x
- Sc
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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1.2 图：从关系中寻找意义图数据可用于表示常见的相互有关系的数据，例如：n 社交网络n 移动电话系统n 互联网相比几十年来图计算一直局限于学术研究不同，近来硅谷的社交媒体公司与政府的情报机构都开始对他们的数据使用关系图谱分析。随着Facebook推出了他们的社交搜索工具GraphSearch，互联网上的六度空间理论。图现在已经成为了流行词汇。情报机构也公开呼吁需要将
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2023-09-29 21:08:09
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作者：jliang 1.重点归纳1）用户画像是对用户信息的向量化表示，而且用户画像是给机器看的，而不是给人看的。2）用户画像的关键元素是维度和量化，用户画像是跟着使用效果走，用户画像本身不是目的。3）构建用户画像的手段：查户口做记录、堆数据作统计、机器学习黑盒子。4）文本数据用户画像过程（1）分析用户的文本和物品的文本，使其结构化（2）为用户挑选有信息量的结构化数据，作为画像内容5）基于
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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用户画像-案例基于用户搜索关键词数据为用户打上标签（年龄，性别，学历）整体流程（一）数据预处理编码方式转换对数据搜索内容进行分词词性过滤数据检查（二）特征选择建立word2vec词向量模型对所有搜索数据求平均向量（三）建模预测不同机器学习模型对比堆叠模型将原始数据转换成utf-8编码，防止后续出现各种编码问题由于原始数据比较大，在分词与过滤阶段会比较慢，这里我们选择了原始数据中的1W个import
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2023-12-12 19:14:13
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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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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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文章目录一、用户画像是什么1.1、用户画像背景1.2、用户画像的分类1.2.1、User Persona1.2.2、User Profile1.3、用户画像研究主要集中在用户属性、用户偏好和用户行为三个方向二、用户标签2.1、什么是标签2.2、用户标签的作用2.3、用户标签的制作流程2.4、用户标签的五大常见问题2.4.1、没有目标，盲目干活2.4.2、不区分时间状态2.4.3、行为动机乱归因2
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2024-01-19 19:08:28
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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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背景依旧是用户画像的项目，现在标签化的数据存放在hive中，而查询是要在hbase上进行查询。
原创
2021-12-14 11:56:31
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spark能做用户画像吗？在数据分析与挖掘的领域，Apache Spark以其强大的大数据处理能力而备受青睐。用户画像作为一种广泛应用于用户行为分析、精准营销等领域的重要技术，其基本思想是通过对用户数据的持续收集与分析来构建一个全面反映用户特征的模型。接下来，我将深入探讨如何利用Spark来实现用户画像的相关备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案。
### 备份策略
在实
在现代互联网行业中，用户画像是深度理解用户行为和需求的重要手段。Apache Spark作为分布式数据处理框架，具有强大的计算能力和广泛的应用场景。本文将探讨如何利用Java语言编写Spark用户画像的源码，梳理出完整的解决方案。
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flowchart TD
A[开始] --> B[数据收集]
B --> C[数据清洗]
C --> D[特征提取]
作者：真达、Mika【导读】今天教大家如何用Python写一个电信用户流失预测模型。之前我们用Python写了员工流失预测模型，这次我们试试Python预测电信用户的流失。01、商业理解流失客户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的顾客。电信服务公司、互联网服务提供商、保险公司等经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户
背景依旧是公司用户画像项目，目前方案是将hive聚合之后的标签表全部倒入mysql，然后在ES建立索引，虽然限定了最大查询范围为90天的数据，但是面对千万级的用户量，90天的数据依旧是非常...
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2021-08-19 15:11:36
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