1、 传统媒体不传统当今媒体圈，最热门的词汇莫过于“新媒体”。新媒体究竟是什么，10个人大概会给10个不同的定义。我现在给一个比较靠谱的定义：新媒体是基于大数据的一种传播方式。媒体是什么?媒体就是传播信息的媒介。这句话里有两个要害。一是媒体传播的是“信息”，而不是其他什么东西。“信息”是一个非常基本的词语，如同“人类”“宇宙”这样的词语一样，不好再进行解释，如果非要定义不可，那么，“信息”实质上就
中商情报网讯：近日，中国互联网络信息中心在京发布第41次《中国互联网络发展状况统计报告》，报告对个人互联网社交网络应用使用情况进行了分析：截至2017年12月，微信朋友圈、QQ空间用户使用率分别为87.3%和64.4%;微博作为社交媒体，2017年继续在短视频和移动直播上深入布局，推动用户使用率持续增长，达到40.9%，较2016年12月上升3.8个百分点。知乎、豆瓣、天涯社区使用率均有所提升，用
一、大数据+AI引擎+数据模型的威力 在某个大型项目中，利用大数据技术收集项目相关的用户、事件信息，归集其他相关行业部门的主题数据、行业数据，再结合政府大数据平台、社会服务商的第三方数据，打造数据底座；在底座上，利用AI技术，开展机器学习、规则碰撞、挖掘分析等，实现灵活方便充分的智能分析，与预先由业务规则研究部门研究出来的各类业务模型配合，可以
文章目录前言一、任务简介二、数据处理三、特征工程1.尽量多做特征2.特征筛选3.根据特征重要性排序获得启发，构造更多特征四、模型训练及预测 前言 参加了某运营商举办的系列比赛连续获奖，比赛登录公司内部账号，可直接操作内部真实业务数据（脱敏后），在真实生产环境中建模。作为外行，这是我第一次知道机器学习在真实生产中是怎么应用的，这里把参赛的技术要点总结一下。一、任务简介 任务是根据运营商提供的用
第5章 用户偏好分析案例解析——某彩电企业用户偏好分析 5.1 研究目的：差异化营销 5.1.1 差异化营销的必要性 由于用户偏好存在差异性，差异化营销可最大限度满足用户需求，从而使企业经营业绩提升。5.1.2 差异化营销的可行性 基于时间思维和结构思维，用户偏好分为五阶段和七要素，而用户差异也就体现在这里。 产生需求 信息收集 方案必选 购买决策 购后行为5.2 研究内容：五
作者：Rian一、为什么要进行用户特征分析 身边的产品越来越多, 短视频 抖音霸榜, 社交微信巨头, 电商 京东拼多多淘宝分庭抗礼, 每一种的产品背后其实都有不同的用户群体, 怎么去做获客, 去做增长, 所以我们需要了解用户, 需要读懂用户, 首先我们要对用户进行特征分析, 总的来说用户特征分析有三种应用场景:&
如果它是规律，你会放弃它吗？ 一直以来，我们总遵循着透过现象看本质。因为，本质的东西让我们看到事物发展的真正方向，循着这些蛛丝马迹才能发现趋势所在。大数据便是通往本质的规律最具象表现。 互联网的优势在于，可以对每一次的用户行为进行追踪与保存，从大数据中
大数据技术之电商用户行为分析 第1章 项目整体介绍1.1 电商的用户行为电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。电商用户行为数据多样，整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面
在各行各业都全力拥抱“大数据”的今天，随着获客成本的急剧攀升，竞争日益残酷，一个APP想从海量APP中脱颖而出，让用户下载、注册和使用它，甚至忠于它，很大程度上取决于产品是否满足用户的需求。因此，APP设计者只有充分了解用户，才能更好地获取用户、服务于用户，于是便有了现如今被广泛使用的用户画像的概念。01什么是用户画像？用户画像，即用户信息标签化。用户信息包括用户的基本信息、社会属性信息、人口统计
导读：视频大数据云边协同解决方案。作者：韩锐 刘驰01 介绍人们所观察的世界无时无刻不在改变，造就了“视频”相比于文本等类型的数据更具表现力，包含更加丰富的信息。如今，能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样，视频数据的规模不断增长，视频大数据成为支撑诸多行业技术发展的热点方向。1. 交通摄录城市化的快速发展导致机动车数量持续激增，也因此造成了诸多的交通问题。一方面，由于时间、天气、大型事件等多方面
前几天搞电商的小白找到我，说最近发现自己家的店铺浏览量很高，但成交率很低，不知道是什么原因，想让我帮忙分析一下。老李虽然对数据分析很熟，但确实也没搞过电商。于是，在找做了十几年电商的朋友聊了聊后，得出了下面的电商分析流程，建议做电商运营的朋友们赶紧收藏！第一步：先明确自己做数据分析的目的是因为业绩下降，想通过分析数据去找出问题所在？还是为了配合其他部门，需要通过数据分析做支撑，给出相应的营销策略。
导读：过去 3 年时间里，Apache Doris 已经在小米内部得到了广泛的应用，支持了集团数据看板、广告投放/广告 BI、新零售、用户行为分析、A/B 实验平台、天星数科、小米有品、用户画像、小米造车等小米内部数十个业务，并且在小米内部形成了一套以 Apache Doris 为核心的数据生态 。本文将为大家分享小米用户行为分析平台基于 Apache Doris 向量化版本的改造实践，包括数据存
近日，中国银行股份有限公司信息中心助理总监袁俊德在某大数据会议上透露，
大数据
在金融行业主要用于营销、风险控制、绩效管理等三个方面。
袁俊德指出，银行企业的数据是以结构化数据为主，
大数据
它更体现在数据多元化以及如何高速的对多元化数据进行检索，并且把检索出的数据通过
分析
加以使用，所以，大数据概念和数据仓库概念是不一样的。袁俊
用户画像案例一：汽车精准营销做汽车精准营销项目已经快一年的时间了，但是说起正真的用户画像，又不知道该如何说起，所以我就开始从数据的处理流程一点点的来引进用户画像的建立。1、数据的处理流程我们用到的技术就是用java写mapreduce框架来实现用户上网数据的url的识别，这里识别用的是正则表达式，其次就是模型的建立使用hive就行处理。首先我们的数据来源有两个方面：一个是客户的数据，还有一个是网络
## Java大数据分析用户画像
在当今互联网时代，海量的数据被不断产生和积累，如何从这些数据中挖掘有价值的信息成为了许多企业和机构关注的焦点。大数据分析技术应运而生，它通过对海量数据的处理和分析，可以为企业提供更多的商业价值和洞察力。而其中的用户画像又是大数据分析的一个重要方向之一。
用户画像是通过对用户的行为、兴趣、偏好等信息进行分析和挖掘，从而形成对用户的全面和深入的理解。通过用户画像，
金融行业是大数据的重要应用领域之一，而银行用户画像的大数据分析是其中的一个重要应用场景。银行用户画像通过对用户行为、偏好、风险等多维度数据的分析，可以帮助银行更好地了解客户，提供个性化的金融服务，增强用户粘性和满意度。
在银行用户画像的大数据分析中，我们通常会使用Python进行数据处理和分析。下面就让我们通过一个简单的示例来演示如何使用Python进行银行用户画像的大数据分析。
首先，我们需
大数据和云计算的关系是什么？从理论角度来看，二者属于不同层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围，因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。综上，大数据与云计算既有不同又有联系，但在现实中，由于大数据处理时为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技
文章目录0 前言1、环境准备1.1 flink 下载相关 jar 包1.2 生成 kafka 数据1.3 开发前的三个小 tip2、flink-sql 客户端编写运行 sql2.1 创建 kafka 数据源表2.2 指标统计：每小时成交量2.2.1 创建 es 结果表， 存放每小时的成交量2.2.2 执行 sql ，统计每小时的成交量2.3 指标统计：每10分钟累计独立用户数2.3.1 创建 e
大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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