用戶畫像數(shù)據(jù)建模方法_第1頁
已閱讀1頁,還剩4頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、用戶畫像數(shù)據(jù)建模方法用戶畫像數(shù)據(jù)建模方法從1991年TimBernersLee發(fā)明了萬維網(wǎng)(WldWideWeb)開始,到20年后2011年,互聯(lián)網(wǎng)真正走向了一個新的里程碑,進(jìn)入了“大數(shù)據(jù)時代”。經(jīng)歷了12、13兩年熱炒之后,人們逐漸冷靜下來,更加聚焦于如何利用大數(shù)據(jù)挖掘潛在的商業(yè)價值,如何在企業(yè)中實實在在的應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。伴隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的討論、創(chuàng)新,個性化技術(shù)成為了一個重要落地點(diǎn)。相比傳統(tǒng)的線下會員管理、問卷調(diào)查、購物籃分析,大數(shù)據(jù)

2、第一次使得企業(yè)能夠通過互聯(lián)網(wǎng)便利地獲取用戶更為廣泛的反饋信息,為進(jìn)一步精準(zhǔn)、快速地分析用戶行為習(xí)慣、消費(fèi)習(xí)慣等重要商業(yè)信息,提供了足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。伴隨著對人的了解逐步深入,一個概念悄然而生:用戶畫像(UserProfile),完美地抽象出一個用戶的信息全貌,可以看作企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的根基。一、什么是用戶畫像?一、什么是用戶畫像?男,31歲,已婚,收入1萬以上,愛美食,團(tuán)購達(dá)人,喜歡紅酒配香煙。這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。如果用一句

3、話來描述,即:用戶信息標(biāo)簽化。用戶信息標(biāo)簽化。如果用一幅圖來展現(xiàn),即:二、為什么需要用戶畫像二、為什么需要用戶畫像用戶畫像的核心工作是為用戶打標(biāo)簽,打標(biāo)簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解并且方便計用戶畫像的核心工作是為用戶打標(biāo)簽,打標(biāo)簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解并且方便計算機(jī)處理算機(jī)處理,如,可以做分類統(tǒng)計:喜歡紅酒的用戶有多少?喜歡紅酒的人群中,男、女比例是多少?也可以做數(shù)據(jù)挖掘工作:利用關(guān)聯(lián)規(guī)則計算,喜歡紅酒的人通常喜歡什么運(yùn)

4、動品牌?利用聚類算法分析,喜歡紅酒的人年齡段分布情況?用戶相對穩(wěn)定的信息,如圖所示,主要包括人口屬性、商業(yè)屬性等方面數(shù)據(jù)。這類信息,自成標(biāo)簽,如果企業(yè)有真實信息則無需過多建模預(yù)測,更多的是數(shù)據(jù)清洗工作,因此這方面信息的數(shù)據(jù)建模不是本篇文章重點(diǎn)。動態(tài)信息數(shù)據(jù)動態(tài)信息數(shù)據(jù)用戶不斷變化的行為信息,如果存在上帝,每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監(jiān)控著,廣義上講,一個用戶打開網(wǎng)頁,買了一個杯子;與該用戶傍晚溜了趟狗,白天取了一次錢,打了

5、一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當(dāng)行為集中到互聯(lián)網(wǎng),乃至電商,用戶行為就會聚焦很多,如上圖所示:瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發(fā)表關(guān)于鞋品質(zhì)的微博、贊“雙十一大促給力”的微博消息。等等均可看作互聯(lián)網(wǎng)用戶行為。本篇文章以互聯(lián)網(wǎng)電商用戶,為主要分析對象,暫不考慮線下用戶行為數(shù)據(jù)(分析方法雷同,只是數(shù)據(jù)獲取途徑,用戶識別方式有些差異)。在互聯(lián)網(wǎng)上,用戶行為,可以看作用戶動態(tài)信息的唯一數(shù)據(jù)來源。如何對用戶行為數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模

6、型,分析出用戶標(biāo)簽,將是本文著重介紹的內(nèi)容。3.2目標(biāo)分析目標(biāo)分析用戶畫像的目標(biāo)是通過分析用戶行為,最終為每個用戶打上標(biāo)簽,以及該標(biāo)簽的權(quán)重。如,紅酒0.8、李寧0.6。標(biāo)簽標(biāo)簽,表征了內(nèi)容,用戶對該內(nèi)容有興趣、偏好、需求等等。權(quán)重權(quán)重,表征了指數(shù),用戶的興趣、偏好指數(shù),也可能表征用戶的需求度,可以簡單的理解為可信度,概率。3.3數(shù)據(jù)建模方法數(shù)據(jù)建模方法下面內(nèi)容將詳細(xì)介紹,如何根據(jù)用戶行為,構(gòu)建模型產(chǎn)出標(biāo)簽、權(quán)重。一個事件模型包括:時如

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論