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搜索资源列表

  1. DCon2015 中国大数据技术嘉年华—PPT资料

  2. 马如悦《百度OLAP实战》DCon2015交流专贴 Po Hong《HPE Vertica在全球大型互联网公司的最佳实践》DCon2015交流专贴 李扬《Apache Kylin 深入之旅 - Streaming及Plugin 架构探秘》DCon2015交流专贴 何亮亮《HBase服务化实践》DCon2015交流专贴 梁堰波《Spark MLlib在金融行业的应用》DCon2015交流专贴 傅志华《大数据在互联网企业中的应用和展望》DCon2015交流专贴 卢亿雷《数字营销的数据生命周期分析》

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2015-11-12
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：xiachao_tony

  1. 如何通过 APP+Wi-Fi 数据给企业做大数据精准用户画像v2

  2. 如何通过 APP+Wi-Fi 数据给企业做大数据精准用户画像v2

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-08-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：c19967346

  1. 大数据商业应用

  2. 人在网络世界中的行为集合代表了他在网络世界中的“性格”，这个集合就描述了他的网络个性和用户特征（User Profile）。从数据拥有者，也就是企业角度来看，他们掌握了所有用户在网络世界中“某方面”的行为习惯，如用户浏览了哪些网页、搜索了哪些关键词、购买了哪些商品、留下了哪些评价等，企业都会收集汇总。如何将如此庞杂的数据转换为商业价值，成为现在企业越来越关注的问题。面对高质量、多维度的海量数据，如何建立精准的用户模型就显得尤为重要，用户画像的概念也就应运而生。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-07-18
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_39629642

  1. 构建用户自画像视频教程（真实企业项目）

  2. 基于Hadoop生态圈，真实企业项目，构建用户自画像，百度云分享，视频教程

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-11-02
    • 文件大小：71
    • 提供者：wd153263008

  1. 环保管控企业负荷智能辨识技术研究及应用v0.2.docx

  2. 环保管控企业负荷智能识别技术，监控环保企业用电行为，监控用户用电行为，用电行为画像，负荷识别量测，运用大数据分析技术，实现用电负荷的识别，环保管控企业负荷智能识别技术，监控环保企业用电行为，监控用户用电行为，用电行为画像，负荷识别量测，运用大数据分析技术，实现用电负荷的识别。

  3. 所属分类：微服务

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：130048
    • 提供者：yds5552010

  1. 基于移动互联网行为分析的用户画像系统设计.pdf

  2. 随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_41045909

  1. 大数据环境下基于用户画像的精准营销策略研究

  2. 大数据环境下，各种各样的数据大量涌现，一方面给用户带来了“信息超载”的困扰，另一方面，丰富的数据对于改进传统营销方式、实现精准营销具有积极作用。用户画像是大数据时代的产物，以标签化的形式表述个人特征，本文旨在通过将用户画像方法引入营销领域，使企业更好地理解用户需求，把握用户偏好特征，从而进一步提高营销活动的精准性，实现精准营销。

  3. 所属分类：咨询

    • 发布日期：2020-05-23
    • 文件大小：168960
    • 提供者：kamo54

  1. 大数据时代用户画像助力企业实现精准化营销.pdf

  2. 文章在对用户画像技术进行基 本 介绍的 基础上，从 目标客户 识别、目标 客户描绘、消费异动准确把握和精准化推 送四个方面阐明了用户画像技术的作用， 帮助企 业更好的 认识大数 据相关 工 具 尤 其 是用户画 像技术对 助力企业 实现 精 准 化营销的意义，使企业能够尽快掌握相关 技 术，实现精 准化营销，提升企业 营销效 率和市场竞争力。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-06-11
    • 文件大小：499712
    • 提供者：oscube

  1. 各大公司用户画像实践.pdf

  2. 互联网人口红利的时间已经过去了，需要对用户进行精细化运营以获取更多的收入和利润，在过去的一段时间里，各家互联网巨头将大数据从嘴上落地到实际的运营体系当中，用户画像是必不可少的一环。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：z_sawyer

  1. Flink+ClickHouse构建用户画像平台（2020最新）.rar

  2. Flink+ClickHouse构建用户画像平台（2020最新），本课程采用Flink+ClickHouse技术架构实现我们的画像系统，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。 希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助，如对我录制的教程内容有建议请及时交流。项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暂时支持的算法比较少，对于以上算法，本课程将手把手带大家用Flink实现，并且结合真实场

  3. 所属分类：flink

    • 发布日期：2020-12-11
    • 文件大小：984
    • 提供者：u011552756

  1. 大数据时代下的用户洞察：用户画像建立

  2. 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，设备全生命周期也将由数据驱动。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38665093

  1. 金融行业如何用大数据构建精准用户画像？

  2. 用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。为了精准地描述用户特征，可以参考下面的思路，从用户微观画像的建立→用户画像的标签建模→用户画像的数据架构，我们由微观到宏观，逐层分析。首先我们从微观来看，如何给用户的微观画像进行分级呢？如下图所示总原则：基于一级分类上述分类逐级进行细分。第一分类：人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好、购物爱好、需求特征市场上用户

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：852992
    • 提供者：weixin_38501610

  1. 构建用户画像的目的很简单：了解你，是为了更好的服务你

  2. 在互联网大数据时代，得用户者得天下。以庞大的用户数据为依托，构建出一整套完善的用户画像，借助其标签化、信息化、可视化的属性，是企业实现个性化推荐、精准营销强有力的前提基础。可见，深入了解用户画像的含义，掌握用户画像的搭建方法，显得尤其重要。关于“用户画像是什么”的问题，最早给出明确定义的是交互设计之父AlanCooper，他认为：Persona（用户画像）是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。敲黑板，划重点：真实、数据、虚拟。如果把真实的用户和虚拟的模型比作隔江相望的两

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：462848
    • 提供者：weixin_38730767

  1. 用户画像基础

  2. 导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38748207

  1. 商旅网站用户画像的解决方案

  2. 用户画像（persona）的概念最早由交互设计之父AlanCooper提出:是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。随着互联网的发展，现在我们说的用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。构建用户画像的核心工作，主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：492544
    • 提供者：weixin_38540819

  1. 金融行业如何用大数据构建精准用户画像？

  2. 用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。为了精准地描述用户特征，可以参考下面的思路，从用户微观画像的建立→用户画像的标签建模→用户画像的数据架构，我们由微观到宏观，逐层分析。首先我们从微观来看，如何给用户的微观画像进行分级呢？如下图所示总原则：基于一级分类上述分类逐级进行细分。第一分类：人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好、购物爱好、需求特征市场上用户

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：852992
    • 提供者：weixin_38608378

  1. 构建用户画像的目的很简单：了解你，是为了更好的服务你

  2. 在互联网大数据时代，得用户者得天下。以庞大的用户数据为依托，构建出一整套完善的用户画像，借助其标签化、信息化、可视化的属性，是企业实现个性化推荐、精准营销强有力的前提基础。可见，深入了解用户画像的含义，掌握用户画像的搭建方法，显得尤其重要。关于“用户画像是什么”的问题，最早给出明确定义的是交互设计之父AlanCooper，他认为：Persona（用户画像）是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。敲黑板，划重点：真实、数据、虚拟。如果把真实的用户和虚拟的模型比作隔江相望的两

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：462848
    • 提供者：weixin_38686153

  1. 用户画像基础

  2. 导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38622962

  1. 商旅网站用户画像的解决方案

  2. 用户画像（persona）的概念最早由交互设计之父AlanCooper提出:是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。随着互联网的发展，现在我们说的用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。构建用户画像的核心工作，主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：492544
    • 提供者：weixin_38737335

  1. 内部威胁检测中用户行为模式画像方法研究

  2. 行为画像技术利用无标注历史数据构建用户行为“常态”，是检测企业内部威胁的有效手段。当前标签式画像方法依赖人工提取特征，多用简单统计方法处理数据，导致用户画像模型缺少细节、不够全面。提出了一种行为特征自动提取和局部全细节行为画像方法，以及一种行为序列划分和全局业务状态转移预测方法，能够较全面地刻画用户行为模式。构建了一个基于行为画像的内部威胁检测框架，将局部描写与全局预测相结合，提高了检测准确率。最后用CMU-CERT数据集进行了实验，AUC（area under curve）得分0.88,F1得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38720173
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