这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。数据整理：1、数据指标的的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现，比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache。还有一种方式，可以通过将数据写入本地文件，然后通过sparksql的load或者hive的export等方
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2024-07-06 21:52:26
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用户画像的学习记录，体会产品诞生过程中的辛酸
基本概念定义 用户画像，即用户信息标签化，是根据用户社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出来的标签化用户标签作用 专注用户：明确知道用户真实的诉求点，可以使产品的服务对象更聚焦、更专注 提高效率：为功能设计提供核心依据，提高决策效
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2023-12-04 23:44:51
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1 用户画像1.1 定义用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。1.2 目的用户画像目的有：更精细化运营自身的用户模型
从业务场景出发，寻找目标客户。基于用户画像模型的
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2024-01-23 14:54:22
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用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。画像这种结构化的用户信息加工方式，极大程度上做到了完整、全面且直观地刻画用户。画像是用户在产品的档案，便于人工使用、机器输入和算法理解。简而言之：画像是由标
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2023-07-26 19:37:59
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用户画像将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上，从而避免产品设计人员草率地代表用户。产品设计人员经常不自觉的把自己当作用户代表，根据自己的需求设计产品，导致无法抓住实际用户的需求。往往对产品做了很多功能的升级，用户却觉得体验变差了。在大数据领域，用户画像的作用远不止于此。用户的行为数据无法直接用于数据分析和模型训练，我们也无法从用户的行为日志中直接获取有用的信息。而将用户的行为数据标签化以后，
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2024-08-31 21:12:56
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用户画像的概念在前面写的一系列文章有过详细介绍，感兴趣的可以翻阅。这篇梳理下一个完整的用户画像产品有哪些功能，给出一个比较粗略的产品原型。 用户画像建设过程简析|连载一建立用户画像的标签体系 | 连载二时尚全媒体用户画像建模 | 连载三构建新零售业态中的用户画像标签体系（附带整理好的标签文档） 用户画像是运营支撑系统，主要目标用户是市场人员、运营人员、产品经理。功能可以分为：群
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2024-05-02 16:22:19
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用户画像：通过算法聚合成一类实现用户信息标签化。构建用户画像① 用户画像信息：基本属性，购买能力，行为特征，兴趣爱好，心理特征，社交网络 ② 行为建模：文本挖掘，自然语言处理，机器学习，预测算法，聚类算法 ③ 数据收集：网络日志数据，用户行为数据，网站交易数据 作用：了解用户的行为习惯，个性化营销及精准广告静态数据来源：—来源于用户填的个人信息，及算法模型预测的数据 动态信息数据：--用户行为产生
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2023-08-07 23:23:56
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# 如何实现画像架构图
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据清洗和处理 |
| 3 | 数据分析 |
| 4 | 构建画像架构图 |
## 具体步骤及代码示例
### 1. 收集数据
首先，我们需要收集相关数据，可以使用Python的requests库来从网站上爬取数据。
```python
impo
原创
2024-06-15 04:00:45
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从PC到移动互联网，一批搭乘流量红利快车的互联网产品，曾极速崛起。而如今，流量红利消失，一个疯狂的、传奇般的流量时代，已然结束。增量乏力，存量市场竞争更加激烈的环境下催生了精细化运营，结合大数据，对用户进行分群，针对不同群体的用户采用不同的营销策略。兵法云：“知己知彼，百战不殆”，在整个精细化运营过程中，用户画像体系的搭建起到不可或缺的作用。前面草帽小子介绍了埋点数据采集、指标体系搭建、数仓和OL
项目目标梳理用户画像理论，了解用户画像指标制作流程。针对公司业务情况，创建用户画像系统指标大类。制定用户画像指标规范。技术理论介绍应用领域市场营销业务产品设计、功能界面设计智能化推荐监控运营环境用户统计数据画像分类按照信息变动频率分为静态标签和动态标签。按照标签准确度分为确定性标签和非确定性标签。画像构建数据源用户基本信息。获取途径：用户注册信息表；收件人信息；通过活动收集；模型预测。用户行为数据
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2023-08-07 23:24:35
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在之前的文章分析过数字化转型，数据分析、数据仓库、数据中台、商业智能BI等等，数据得到了重视，企业在激烈的竞争中开始转向精细化，利用数据创造价值，通过数据分析、数据可视化等数据处理手段，获得优势。自然用户画像在这种精细化运营的趋势中，当然也成为了企业关注的对象，开始大规模采用用户画像，并应用在研发、生产、运营、市场、营销等众多部门。什么是用户画像用户画像就是以数据为核心，通过统计和分类等手段描述用
推荐系统听上去是高大上的东西，在互联网多个场景中有广泛应用 场景1：你在google或百度的广告后台，输入一个关键词提交竞价，那么系统就会推荐很多认为你可能需要的关键词。场景2：你在小游戏网站玩一款小游戏，旁边会提示你可能喜欢玩的其他小游戏。场景3：你在电子商务网站下订单完成购物，底下有一栏推荐你购买的其他产品。类似场景是不是很熟悉？ 现在推荐系统也被定义为大数据的一种典型应用
1. 用户画像是什么用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集
# 个人画像数据架构解析
随着大数据技术的发展，个人画像越来越被广泛应用于各个领域。个人画像是指综合用户的行为、兴趣、偏好等信息，形成的对个体的一个立体化的认识。本文将从个人画像的数据架构角度进行分析，并提供相关代码示例。
## 一、个人画像数据架构概述
个人画像的数据架构一般分为以下几个重要部分：
1. **数据来源**：包括用户的基本信息、行为数据、社交网络数据等。
2. **数据存储
客户画像的背景描述原来的互联网，以解决用户需求为目的，衍生出众多的网联网产品，以及产生呈数量级递增的海量数据。当用户需求基本得到满足的时候，需要分析这些海量的数据，得以达到最高效的需求实现，最智能的功能服务，以及最精准的产品推荐，最后提升产品的竞争力。简言之，产品由原来的需求驱动转换成数据驱动。 客户画像就是数据驱动的代表作之一。具体点讲，客户画像就是用户的标签（使用该产品的群体），程序能自动调整
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2023-08-24 15:22:17
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# 如何实现“用户架构图”
在软件开发中，用户架构图（User Architecture Diagram）是帮助我们理解和设计系统中用户交互和组件关系的重要工具。对于刚入行的小白来说，掌握如何创建这样的架构图是非常必要的。本文将详细介绍实现用户架构图的整个流程，并逐步引导你完成这个过程。
## 流程概述
在实现用户架构图的过程中，我们可以将整个过程分成以下几步：
| 步骤 |
用户画像（Persona）这个词相信大家早就不陌生了，最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是一种通过调研和问卷获得的典型用户特征，主要用于挖掘产品需求与交互设计领域。但我们今天要说的是另一个单词:“Profile”，也被翻译为“用户画像”，更多用于运营、营销与数据分析，简单来说就是：利用已经获得的数据，勾勒出用户需求、用户偏好的一种运营工具和数据分析方法。用户画像中包含了用户的年龄、性别
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2023-08-15 22:25:25
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随着移动互联网时代的到来，金融服务从以产品为中心逐渐转向以消费者为中心。而金融消费主力人群也趋于年轻化，金融行业无法像过去一样从对话就能了解年轻人的想法，而对于年轻人金融产品的需求出现多元化，更需要我们细分客户并为其开发设计产品。为此，金融企业需要借助用户画像，来完成了解客户、找到目标客户、触达客户这三个步骤。 一般而言，我们可以将用户画像信息分为六个维度，这些信息基本覆盖了相关的业务需求。当然，
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2023-12-26 15:27:39
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用户画像是建立在数据基础之上的用户模型，是产品改进、精准营销等业务场景中不可或缺的重要基础。而构建用户画像的过程就是要给用户打上各种维度的标签，并基于标签进行定性或定量分析。这其中，建设灵活、全面、高效的标签体系是工作的重中之重。本文就从标签体系建设的需求出发，阐述神策数据在设计标签产生引擎过程中所做的思考和实践。主要内容包括：l 用户标签及其应用场景l 标签产生平台的需求
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2024-04-11 21:24:04
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数据仓库分层：
BDM 层（源数据层）：缓冲数据，源数据的直接映射
FDM 层（对 BDM 源数据层的数据进行清洗和预处理）：基础数据层，数据拉链处理、分区处理
GDM 层（对 FDM 层数据 进行统计一些指标数据）：通用聚合
ADM 层（对 GDM 层指标数据 进行指标数据的业务汇总分析）：高度聚合-----------------
