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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# Python搭建用户画像系统
用户画像系统是一种分析用户行为、特征和兴趣的工具，广泛应用于个性化推荐、精准营销等领域。本文将介绍如何使用Python搭建一个简单的用户画像系统，包括数据收集、特征提取和可视化等步骤。
## 一、系统架构
用户画像系统的基本架构可以概括为以下几个部分：
1. 数据收集
2. 数据清洗与处理
3. 特征提取
4. 用户画像生成
5. 可视化展示
下面我们通过
近期，由于项目需求，需要构建一套消费者的用户画像。这是一套偏大数据处理和实时数仓领域的解决方案，因为之前对这个领域并不熟悉，因此做了下前期的方案调研和初步的解决方案设计，本文将这个过程做个记录总结，希望能够对同样第一次接触这个领域，需要入门的同学有所帮助。一. 用户画像构建方法调研在方案调研前期，主要是调研业界现有的主流用户画像构建方案。通过网上的搜索和学习，发现用户画像的构建方案大都大同小异，其
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2023-12-29 14:48:36
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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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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。目录2.1什么是用户画像2.1.1静态用户标签(2D用户画像)2.1.2动态用户标签(3D用户画像)2.1.3用户画像的目的2.2如何构建用户画像2.2.1准备阶段-数据的挖掘和搜集2.2.2数据建模-给标签加权值2.2.2.1
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2023-12-06 14:43:57
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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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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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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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用户画像系统设计调研一 目的该系统是对用户数据整体上的统计与展示，统计用户的性别、年龄、地域分布、浏览兴趣分布、忠诚度分布、综合价值分布、用户流失率等数据。该模块的主要用户是内部运营人员、产品经理、技术人员等，查看产品的整体发展状况，为产品的发展方向提供参考标准，为运营推广策略的制定提供数据依据。二 系统框架图1 系统框架图图2 系统流程图数据采集客户画像是对用户的描述，包括静态信息和动态信息两方
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2024-08-27 05:38:32
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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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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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在移动互联网时代，精细化运营成为企业重要的竞争力，此时，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，我们通过对海量数字信息进行清洗、聚类、分析，从而将数据抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。在下文中，我们将以个推用户画像产品为例，为你详解“用户画像”的技术特点和使用价值。个推用户画像产品依托个推多年积累的海量数据及强大的数据分析能力，可为 APP
用户画像是当下很多企业都会提及的概念，多数情况下会和大数据以及营销挂钩。本文将对用户画像的相关知识进行进行简单的介绍，并利用Python去实现一个简单的用户画像系统。
1.什么是用户画像用户画像可以理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成一个人物原型 。用户画像 = 自我介绍
原创
2021-12-16 13:45:37
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用户画像是当下很多企业都会提及的概念，多数情况下会和大数据以及营销挂钩。本文将对用户画像的相关知识进行进行简单的介绍，并利用Python去实现一个简单的用户画像系统。1.什么是用户画像用户画像可以理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征
原创
2022-02-24 17:56:04
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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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# 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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用户画像，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。用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗？帮助客户回顾一年的消费细节，包括消费能力、消费去向、信用额度等等，再根据每位客户的消费习惯，
两个月之前—— 为满足用户标签的统计需求，小灰利用Mysql设计了如下的表结构，每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列： 要想统计所有90后的程序员该怎么做呢？用一条求交集的SQL语句即可：Select count（distinct Name） as 用户数 from table whare age = '90后' and Occupati
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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