用SparkSQL构建用户画像 二.  前言 大数据时代已经到来,企业迫切希望从已经积累的数据中分析出有价值的东西,而用户行为的分析尤为重要. 利用大数据来分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度. 三.  初识用户画像 右边是一个人的基本属性,通过一个人的基本属性我们可以了解到这个人的基本信息,左边上图是通过消费购物信息来描述一个人特征,左边下图是通过交际圈信息来描述一个人特征,通过不同的维度,去描述一个人,认识一个人,了解一个人.这就是我们今天所要…

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,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基…

摘要: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,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基于ElasticSearch构建用户画像平台,往往面临灵活性不足.资源开销大.无SQL接口开发不便等问题.为此,本文提供了一种基于华为MRS ClickHouse构建用户画像系统的方法. 本文分享自华为云社区<基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍>,作者:hourongqi .…

Mirror产品概述 Mirror是专为金融行业设计的全面用户画像管理系统.该系统基于星环多年来为多个金融企业客户构建用户画像的经验,深入契合业务需求,实现对用户全方位全维度的刻画.Mirror内置银行业和证券业的用户画像模板,同时在技术上继承了Transwarp Data Hub大数据平台的优势,能够快速在全量数据上进行计算和提供查询.同时,Mirror采用了灵活的接口设计,可以方便地进行二次开发和对接其它应用. Mirror产品特点 构造金融客户的信息生态系统,支持跨业务,跨产品的精准客户群…

ttps://www.zhihu.com/lives/889189116527403008/messages 用户画像两层含义:单个标签:用户的分布 标签体系要与时俱进,如果标签被下游强依赖,则不轻易更改. 一般用树状结构来构建用户画像. 快速建模,建模细致 个体内的可比性:一个人之间的比较 垂类内的可比性:不同用户之间的比较 比较方式:排序和归一化两种方式:排序只有相对性,归一化信息更多 可以做到在个体和垂类两个维度比较,但一般不需要这么做. 归一化的目标:个体内的比较,还是垂类内的比较 特征…

记得14年开始做用户画像的时候,对于用户画像完全没有概念,以为是要画一幅幅图画,经过两年多的学习和理解,渐渐的总结出了一些方法和技巧,在这里就通过4个W英文字母开头和1个H英文字母开头的单词和大家分享一下我关于用户画像的理解.   本文框架 一.什么是用户画像(What) 用户画像最早是由交互设计之父Alan Cooper提出persona逐渐演化而来的,他最早提出persona的概念: Personas are a concrete representation of target users…

一.标签计算 数据 86913510 {"reviewPics":[],"extInfoList":null,"expenseList":null,"reviewIndexes":[1,2],"scoreList":[{"score":5,"title":"环境","desc":""},{"scor…

7.电商用户画像开发 7.1用户画像--数据开发的步骤 u 数据开发前置依赖 -需求确定 pv uv topn -建模确定表结构 create table t1(pv int,uv int,topn string) -实现方案确定 u 数据开发过程 -表落地 -写sql语句实现业务逻辑 -部署代码 -数据测试 -试运行与上线 在接下来的客户基本属性表开发中演示开发的流程. 7.2 用户画像开发--客户基本属性表 --用户画像-客户基本属性模型表 create database if not ex…

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的解决方案--如何用MR计算框架来实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID…

大数据是物理世界在网络世界的映射,是一场人类空前的网络画像运动.网络世界与物理世界不是孤立的,网络世界是物理世界层次的反映.数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA.发现数据DNA.重组数据DNA是人类不断认识.探索.实践大数据的持续过程. 图1 大数据发展路径 陈新河把网络画像分为行为画像.健康画像.企业信用画像.个人信用画像.静态产品画像.旋转设备画像.社会画像和经济画像等八类,并通过实践案例进行了阐释. 未来,人生的每个历程无时无刻不由数据驱动. 图2 数据驱动人生 未来,设备全生命周期也…