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基于MR计算框架的解决方案,以实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID:…

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…

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…

最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接. 首先先介绍一下KL散度是啥.KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离.一般情况下,P表示数据的真是分布,Q表示数据的理论分布,也可以理解为影响P分布的一种因素.计算公式为: DKL(P||Q) =ΣP…

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…

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…

doubleclick cookie https://mp.weixin.qq.com/s/vZUj-Z9FGSSWXOodGqbYkA 揭密Google的网络广告技术:基于互联网大数据视角 原创: 曾剑平 互联网大数据处理技术与应用 2018-04-11 相信每个人在上网时都被各种网络广告所困扰,不断地消耗着我们的流量.如果稍微细心观察,或许会发现不同网站推送过来的广告也比较适合自己的偏好,看来其中的技术手段并非简单之事.涉及到互联网大数据技术包括:cookie.动态脚本.用户画像.用户行为分…

最近业务方给我们部门提了新的需求,希望能构建精准用户画像.我们尝试使用的是个推(之前专门做消息推送的公司)旗下新推出的产品“个像·用户画像”.根据官方的说法,个像能够为APP开发者提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别能力,帮助完成目标用户的精准筛选.个性化消息的推送和应用更新下载推荐等.我们尝试了一段时间,发现效果还是很不错的,这篇文章将为大家介绍如何从零开始快速高效地集成个像iOS SDK. 一.登录账号并创建应用获取APP ID 1.访问[个推开发者中心](https://dev.get…

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…

w 目前我们没有自己的平台 第三方平台又不会给任何我们想要的数据   没有用户的注册信息 全天候的行为信息   用户画像没法做    针对我们业务的bi做的思路是什么呢   数据中心怎么做销量预测呢  没有购买者个体的微观的行为历史记录预测 怎么做总体的宏观的销量预测呢?  实体的商超像 沃尔玛 家乐福 华润万家 他们是怎么玩的呢…