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
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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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
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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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-----------------
# 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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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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最近对产品设计以及用户体验很感兴趣，对此进行较为深入的研究，用户行为分析是提高用户体验的基础，掌握了用户行为的数据才能真正的了解用户，提高用户体验。对于用户的行为分析主要是两点：1、用户视觉行为分析。2、用户操作行为分析。这里针对用户行为谈几点常用的用户行为分析方式：这里先介绍下视觉行为测试的方式。1、眼睛第一感觉测试这个测试是最为基础的测试，完全的视觉测试，当然这样的测试也不完全准确，但也能说明
近年，诸多电商平台逐渐扩大规模，瓜分市场，电商平台不再一家独大。而拥有一定用户基础的平台需要保有一席之地，就需要分析用户行为，找出提高盈利水平的方法。以淘宝为例，对用户行为进行分析。分析过程：提出问题>>理解数据>>数据清洗>>构建模型>>数据可视化>>总结及建议一、提出问题使用逻辑树分析法将分析目的拆分： 提高盈利水平主要靠提高订单数量
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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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
用户画像-数据挖掘项目实战一，典型课题研究 用户画像又称用户角色，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，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会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。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
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2023-07-20 09:23:29
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一、定义用户画像是根据目标用户的社会属性、生活习惯和其他行为信息，抽象出一个标签化的用户模型。标签是名词性的、碎片式的，比如说当我们在使用互联网的时候，那些给我们提供服务的公司都在给我们打标签，你的任何一个行为都有可能被它贴上一个小标签。你购买了任何一件产品，你浏览了任何一条新闻，你都可能被打上了一个小标签，你都不知道你身上已经悄悄地被它贴上了几十个甚至几百个这样的小标签。这些小标签就像是一个密码
用户画像的思路前面在用美女举例的时候，对美女从内在和外在两个方面进行了判断，用户画像的构建思路其实也是从这两个方面进行展开。在这里我们称之为：显性画像和隐性画像两个方面，具体的思路都是围绕这两个方面进行展开。显性画像：即用户群体的可视化的特征描述。如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征隐性画像：用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景、产
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2023-09-27 23:22:11
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数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智 · 改变商业认知架构是通用人工智能研究的一个子集，始于 1950 年代，其最终目标是对人类思维进行建模，使我们更接近构建人类水平的人工智能。约克大学电气工程与计算机科学系特聘教授 John K. Tsotsos 和他的博士生 Iuliia Kotseruba 在《Artificial Intelligence Review》上撰写了一篇综述，概览
