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徐传林的课程社区_NO_1
基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台(PC
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90、画像消费特征之用户消费水平标签标记代码编写
youfanedu
2023-01-13 03:17:22
课时名称
课时知识点
90、画像消费特征之用户消费水平标签标记代码编写
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用户
画像
-指标体系
用户
画像
指标体系的建设 - 了解
用户
画像
-
用户
属性维度指标体系 -
用户
行为维度指标体系 -
用户
消费
维度指标体系 -
用户
风控维度指标体系 -
标签
口径及数据调研分析 -
标签
命名方式小结
【华为云技术分享】HBase与AI/
用户
画像
/推荐系统的结合:CloudTable
标签
索引特性介绍...
标签
数据已经成为越来越普遍的一类数据,以
用户
画像
场景最为典型,如在电商场景中,这类数据可被应用于精准营销推荐。常见的
用户
画像
标签
数据举例如下: 基础信息:如性别,职业,收入,房产,车辆等。 购买能力:
消费
水平
、败家指数等。 行为
特征
:活跃程度,购物类型,起居时间等。 兴趣...
基于Flink的个人装扮商城群体
用户
画像
与数据实时统计系统(六)-需求集C实现
文章目录一、需求集C有什么?二、模拟生成
用户
购买商品的信息三、需求集C实现 一、需求集C有什么? 所有需求link:基于Flink的个人装扮商城群体
用户
画像
与数据实时统计系统(二)-项目介绍与需求介绍 需求集C是针对模拟生成的
用户
购买商品的信息提出的,包括: 群体
用户
画像
之当日支付类型偏好 各类产品每日销售额实时Top5 群体
用户
画像
之每月实时
消费
水平
&
用户
每月实时
消费
标签
附:模拟生成的
用户
购买商品的信息字段 二、模拟生成
用户
购买商品的信息
用户
购买商品的信息实体类
编写
:Consume
用户
画像
基础
用户
画像
是什么
画像
简介
用户
画像
,即
用户
信息
标签
化,通过收集
用户
的社会属性、
消费
习惯、偏好特等各个维度的数据,进而对
用户
或者产品
特征
属性进行刻画,并对这些
特征
进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出
用户
的全貌信息。 个人
画像
示例 从图中,我们可以看到一个人物的
画像
,它其实是用各种
标签
来构成的。这些
标签
(文静、可爱、善解人意、活泼等等)都是对我们的
用户
的某些属性的一个描述。 从图中也可以看到这些
标签
被分成了几个类型(基本属性、
消费
购物、网络社交等等),之所以会去对
标签
分类,一个是便于对
标签
的管理,另外
基于Flink+Alink构建全端亿级实时
用户
画像
系统
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,量身定制商品推荐列表……这一活动,将数据这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。这就是
用户
画像
在电商领域的一个应用,随着我国电子商务的高速发展,越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式,可以最大限度的挖掘并留住潜在客户,数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在大数据时代,一切皆可“量化”,看似普通的小小数字背后,蕴藏着无限商机,也正在被越来越多的企业所洞悉。如何从大数据中挖掘商机?建立
用户
画像
和精准化分析是关键。什么是
用户
画像
呢?
用户
画像
是根据市场研究和数据,创建的理想中客户虚构的表示。创建
用户
画像
,这将有助于理解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色
画像
,具体到针对他们的目标和需求,并解决他们的问题,同时,这将帮助企业更加直观的转化客户。
用户
画像
最重要的一个步骤就是对
用户
标签
化,我们要明确要分析
用户
的各种维度,才能确定如何对
用户
进行
画像
。
用户
画像
建立步骤首先,基础数据收集,电商领域大致分为行为数据、内容偏好数据、交易数据,如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息,信用卡,各种征信信息等等。然后,当我们对
用户
画像
所需要的基础数据收集完毕后,需要对这些资料进行分析和加工,提炼关键要素,构建可视化模型。对收集到的数据进行行为建模,抽象出
用户
的
标签
。电商领域可能是把
用户
的基本属性、购买能力、行为
特征
、兴趣爱好、心理
特征
、社交网络大致的
标签
化,而金融风控领域则是更关注
用户
的基本信息,风险信息,财务信息等等。随后,要利用大数据的整体架构对
标签
化的过程进行开发实现,对数据进行加工,将
标签
管理化。同时将
标签
计算的结果进行计算。这个过程中需要依靠Hive,Hbase等大数据技术,为了提高数据的实时性,还要用到Flink,Kafka等实时计算技术。最后,也是最关键的一步,要将我们的计算结果,数据,接口等等,形成服务。比如,图表展示,可视化展示。基于Flink+Alink构建全端亿级实时
用户
画像
系统课程,将带领大家一步一步实现一个强大的实时
用户
画像
系统,该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,具体包含:
标签
管理(支持动态
标签
扩展,动态
标签
指标)、
用户
预测、
用户
群体
画像
、
用户
行为
画像
、
用户
中心、几大内容。本课程采用全新的大数据技术栈:Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大,感受时代变化的气息,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.13.0Alink1.5.0 ClickHouseDolphinSchedulerHadoopHbaseKafkaZookeeper SpringBoot2.0.8.RELEASE SpringCloud Finchley.SR2BinlogCanal MySQL MybatisVue.js、Nodejs、ElementUI 课程亮点: 1.与企业接轨、真实工业界产品2.
标签
化管理模块功能,支持动态
标签
扩展3.动态
标签
指标分析和维护4.Alink算法技术框架 5.大数据热门技术Flink新版本 6.主流微服务后端系统 7.数据库实时同步解决方案 8.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI 9.集成SpringCloud实现统一整合方案 10.互联网大数据企业热门技术栈 11.支持海量数据的实时
画像
12.支持全端实时
画像
13.全程
代码
实操,提供全部
代码
和资料 14.提供答疑和提供企业技术方案咨询
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