使用 Python+PySpark 做用户画像！越来越觉得互联网无隐私了！一、数据准备本文主要是作为一个PySpark的入手实例来做，数据来源网络。 主要用到两个数据文件： action.txt ， document.txt 。 下表为 action.txt ，数据格式： userid~docid~behai
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2023-11-08 20:18:33
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管理学大师德鲁克曾说过：“如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。”所以为了推进业务的发展，我们必须对我们的用户有清晰的认识。本文通过Python分析拍拍贷互联网金融数据训练营中提供的数据集，构建用户画像。一.提出问题根据给定的数据构建包含性别，学历，是否首标，年龄分布的用户画像。二.数据处理将数据导入后，依次进行重复值，缺失值以及异常值的检查。import pandas as pd
impor
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2023-09-06 11:31:41
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文章目录1 前言2 用户画像分析概述2.1 用户画像构建的相关技术2.2 标签体系2.3 标签优先级3 实站 - 百货商场用户画像描述与价值分析3.1 数据格式3.2 数据预处理3.3 会员年龄构成3.4 订单占比 消费画像3.5 季度偏好画像3.6 会员用户画像与特征3.6.1 构建会员用户业务特征标签3.6.2 会员用户词云分析4 最后 1 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章
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2024-01-22 09:22:02
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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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1. 用户画像是什么？在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来
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2023-10-11 11:24:33
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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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0x00 前言最近又遇到了很多小伙伴在群里问画像数据的存储问题，这里分享一下之前写的一篇文章，给大家参考现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个：如何解决频繁新增和删除标签的场景如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题0x01 数据模型设计从个人角度来讲，在大数据领域接触比较多的的存储引擎有这几个：Hive(Hdfs)、Hbase、ES。这也会是我
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2023-10-10 14:05:33
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今天来聊一聊2B产品用户画像。和2C一样，2B也是有用户画像的......看下图 上图是小米手机用户的画像，用户年龄16-25岁占据26.9%。26-35占据57.0%，兴趣爱好以直播聊天、运动、动漫为主，社交风格二次元、文艺小清新、知识青年，性别方面男性70.2%，女性29.8%，这和小米的品牌定位是分不开的~上面是典型的2C用户画像。我们再来看看2B的用户画像是什么样的....下图
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2023-12-29 22:19:40
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# 用户画像生成系统实现指南
在今天的数据驱动时代，“用户画像”是帮助企业了解用户特征和行为模式的重要工具。下面，我们将通过Python实现一个基础的用户画像系统。该系统将包括用户数据的收集、处理和画像生成三个主要步骤。
## 流程步骤
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 04:45:48
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1st Place Solution for 2016CCF StateGrid UserProfile任务介绍在复赛中，参赛者需要以电力用户的95598工单数据、电量电费营销数据等为基础，综合分析电费敏感客户特征，建立客户电费敏感度模型，对电费敏感用户的敏感程度进行量化评判，帮助供电企业快速、准确的识别电费敏感客户，从而对应的提供有针对性的电费、电量提醒等精细化用电服务。解决方案详细解决方案pd
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2024-05-28 11:30:01
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在理清画像规划与类型来源后，据企业会员规模与用户群边界定义，手上会有一堆的数据，这时需有个好用的工具，进行数据分析。SPSS 25 版提供了多种数据比较分类的菜单式统计分析方法，同时支援python 整合，是一个十分适合小数据企业的统计分析工具。下面就依SPSS 25 版，进行一个案例演示： 某企业有一群会员，注册即将满一周年，时
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2023-10-28 01:18:34
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【数据分析】电商用户画像（python实现）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。本文探讨了一个基于python实现电商用户画像的项目实例。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
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2023-11-22 16:38:36
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先给你一个传送门，目测是一个腾讯内部的培训资料：https://bbs.pinggu.org/thread-3868699-1-1.html该文档我看了，虽然比较浅，但内容相当实在——目前大家谈起用户画像，更多会与“大数据”联系在一起，之前基于问卷调研或深访的那一套，正渐渐被一些大型甲方企业从内部战略性放弃。随着不少甲方过去十几年甚至数十年的市场探索，他们对市场的态度已经发生了转变：比起曾经大家都
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2023-10-16 14:53:48
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导读本文主要包括两部分内容，第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。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
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2023-10-01 10:41:17
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文章目录实验名称数据集说明数据集名称数据集来源数据集介绍数据集字段说明实验环境实验步骤实验过程数据集探索数据集获取和读入pandas读取数据性能优化数据集基本信息数据预处理重复值处理缺失值处理dask框架并行加速计算基于dask框架和正则表达式的异常值处理无用值处理离群点处理-基于异常检测模型数据校验训练集-反应变量分布分析训练集-解释变量分布分析训练集和测试集数据分布一致性判断-基于对抗验证训
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2024-08-30 14:26:29
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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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【Python例】利用 python 进行用户画像词云图的生成 — wordcloud 本文主要用于记录，并使用 python 脚本进行用户画像的词云图的生成。
前言对于词云图来说，是一个用户画像数据可视化的工具，可以较为形象的表示用户的特征信息，可以为一些场景做一个数据的定性观察，下面介绍基于python的wordcloud工具进行词云的数据可视化。基本文件词云图基本描述文本词云图背
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2023-09-02 14:37:20
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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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在《 实时流式计算：什么是用户画像——从零开始搭建实时用户画像(一)zhuanlan.zhihu.com 》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？挑战大数据随着互联网的崛起和智能手机的兴起，以及物联网带来的各种可穿戴设备，我们能获取的每一个用户的数据量是非
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2023-10-14 11:02:37
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用户画像1、 概念用户画像是指用户信息标签化，通过收集用户多维度的信息数据（如人口统计属性，社会属性，行为偏好，消费习惯等），对其进行统计，分析，从而抽象出用户信息全貌，相比用户原型，它更侧重于数据挖掘，标签体系搭建。 用户画像的主要特征：真实性：集合了每个个体的真实信息，既有人口统计属性等静态信息，也有用户行为的动态信息。失效性：用户动态信息并非固定，可以实时追踪其变化覆盖度广：既能检测到用户感
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2024-05-08 11:11:12
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