用户画像，又称人群画像，是根据客户人口统计学信息，社交关系，偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像。构建客户画像的核心工作即是给客户贴“标签”（犹如娱乐圈中明星的立人设）标签由两部分组成：1、根据客户的行为数据直接得到的比如：用户在网站或者APP上主动填写的数据，严格一些平台会要求客户上传身份证、学生证、驾驶证等，这样的数据准确性较高。2、通过一系列算法或规则挖掘得到比如：一个用户最近开始
业务场景用户画像是对用户信息的标签化。用户画像系统通过对收集的各维度数据，进行深度的分析和挖掘，给不同的用户打上不同的标签，从而刻画出客户的全貌。通过用户画像系统，可以对各个用户进行精准定位，从而将其应用于个性化推荐、精准营销等业务场景中。用户画像系统已经被各个企业广泛采用，是大数据落地的重要方式之一。在移动互联网时代，用户数量庞大，标签数量众多，用户标签的数据量巨大。用户画像系统中，对于标签的存
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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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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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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用户画像的简单介绍用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，利用用户的基本属性，访问特征，交易特征，社交特征及风险特征等组合的信息形成一些列的用户标签组合称之为用户画像。如下图（来自于百度） 构建用户画像的目的用户运营/活动运营过程中，制定策略，对用户精准投放策略，促使平台引流拉新，老客保持活跃，减少流失用户新用户分类方法新用户分类方法如下1
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2023-11-12 10:19:52
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微服务 Conway’s law: Organizations which design systems[...] are constrained to produce designs which are copies of the communication structures of these organizations.（设计系统的组织，其产生的设计和架构
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2024-05-20 17:43:09
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说明：用户画像的概念以及意义不在此赘述，这里只探讨如何快速搭建基础架构以及后续工作的注意事项。用户画像的提出是基于日益发展的业务需要，在相对充分的数据储备之上的进一步理解和提炼数据过程中提出的概念。通过人群的不同画像来做到个性化推荐。用户画像一般是分为两类的。一类是实时用户画像，这类画像的处理逻辑一般都很简单，要求迅速响应，实时处理。数据从kafaka过来，通过storm 等实时开源框架处理之后存
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2023-08-17 16:23:43
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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
一、前言由于工作需要，前一阵子使用python+twisted重新开发了中国联通SGIP短信系统的通信部分。 由于这个系统是在原有系统上升级，时间有限的缘故，沿用了原系统的数据处理部分。这部分采用MS SQL Server数据库做后台支撑，使用python的sql server包进行数据访问。程序不间断轮询数据库的待发送短信表，读取到短信数据后调用sgip模块进行发送。另外短信的Submite
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2023-07-15 15:02:48
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用户画像方案 1.引言 1.1 项目名称 用户标签应用实施方案 1.2 项目背景及概要 随着用户行为数据爆发式的增长，不同业务数据的应用不尽相同，用户行为数据的标签抽取也存在较大差异。焦聚个性化场景的用户个性化推荐营销，实现数据精细化运营管理，进而深入挖掘潜在的商业价值。 本文主要基于用户行为分类其中主要包括：浏览、发回帖、发求助、发评论购车咨询等，抽取行为相关的标签，通过不同的业务权重配置以及行
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2023-12-01 12:50:36
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原文出处：Kubernetes容器平台架构解读
Kubernetes容器平台架构解读Kubernetes是一个开源容器编排平台，管理大规模分布式容器化软件应用，是云计算发展演进的一次彻底革命性的突破。Kubernetes是谷歌的第三代容器管理系统，是Borg独特的控制器和Omega灵活的调度器的组合。Kubernetes中的应用被打包成与环境完全分离的容器镜像，并且自动配置应用并维护跟踪资源分配。
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2023-07-27 18:32:48
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背景近年来，大家对大数据的关注度和使用频率越来越高，软件IT产品中的各类数据都被记录下来，以便更好地研究和分析。内容大数据平台技术架构在电商企业中，每天系统记录下来的运营数据，达到几百 GB 增量的规模，为了保证所有数据能集中存储并且可随时访问，越来越多的企业把离线数据体系从商用的 Exadata 等解决方案，全面转向开放的 Hadoop 体系当中，以谋求成本与扩展性的平衡。所以，拥有一定技术实力
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2023-10-04 22:02:24
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用户画像及项目实例所谓用户画像就是标签的汇总，从用户不同方面信息中提取有价值特征来构建标签库，并从标签库中探索信息，从而构建用户画像。用户画像建模：第一步：统一用户唯一标识用户唯一标识是整个用户画像的核心，方便跟踪和分析一个用户的特征。设计唯一标识的选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID等。第二步：给用户打标签，即用户画像用户消费行为分析，可从4个维度来进行标签划分
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2023-08-12 21:54:13
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一. 前言二. 用户画像概述三. 用户画像的价值四. 用户画像构建流程1 数据收集与分析2 数据建模3 构建用户画像4 数据可视化分析五. 用户标签体系1 结构化标签体系2 半结构化标签体系3 非结构化标签体系一. 用户画像与精准营销前言大数据并不是一种全新的技术，它更多的是一种借助真实数据汇聚、数据分析及其可视化、分布式计算的，利用数据分析问题的思维方式和工作方法。面对大数据这新业态，政府、企业
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2023-07-26 19:37:40
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# 用户画像项目架构解析
随着大数据和人工智能的发展，用户画像已成为一个重要的研究领域。用户画像是通过分析用户的行为、偏好等多种维度信息，建立出用户特征的描述模型。本文将介绍一个典型的用户画像项目架构，并用代码示例帮助大家更好地理解。
## 用户画像的组成部分
一个完整的用户画像项目通常包括以下几个关键组件：
1. **数据采集**
2. **数据存储**
3. **数据处理**
4. *
在数字化转型的过程中，用户画像成为了企业了解用户需求、优化产品与服务的重要手段。用户画像方案架构的设计和实现，帮助企业精准定位目标用户，提高营销效果和用户体验。本文将会详细记录如何设计一个有效的“用户画像方案架构”，涵盖从背景描述到扩展讨论的各个方面。
### 背景描述
在现代业务环境中，用户数据的丰富性与多样性使得识别与理解用户变得更加复杂。用户画像方案架构需要整合各种数据源，包括用户的社会属
产品书籍每本阅读记录日志，第一本：用户画像：方法论与工程化解决方案用户画像简介： 也叫用户角色，即用户信息标签化，通过收集用户的各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并将用户相关数据进行统计分析，通过用户产生的数据内挖掘用户的潜在价值。从而平台可将这些标签将用户形象具体化，为用户提供有针对性的服务。标签类型： &nbs
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2023-12-15 13:26:36
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有很多朋友希望四妹可以深入聊聊用户画像怎么搭建，没问题，接着上次分享了什么是用户画像，今天就来做一个直观的来展示，如何搭建用户画像1、收集基本信息建立用户画像，首先要收集用户的基本信息，包括名字、联系方式、性别、生日、消费日期，还有根据我们的产品需要收集的例如健身频率、美容频率等等信息。人口普查信息是了解用户的基础。2、给会员贴上标签根据顾客的特征，给他贴上标签。图中是以一个服装店为案例，收集了顾
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2023-07-16 20:23:54
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