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从0到1入门用户画像掌握大数据技术

市面上不少公司都在做用户画像的相关工作,无论是电商行业、金融行业、视频行业等等,都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢?
OSCHINA 本期高手问答 (10 月 31 日 - 11 月 6 日) 我们请来 了嘉宾  诸葛子房老师  来和大家一起探讨关于从 0 到 1 入门用户画像掌握大数据技术的问题。
可讨论的问题包括但不限于:
  • 想入门用户画像需要掌握哪些技术栈?

  • 没有企业的大量用户或者行为数据,普通用户该如何真实地模拟企业级的画像项目?

  • 程序员如何入门大数据?

  • 大数据行业都有哪些职位,以及在公司中发挥的作用如何?

  • 大数据行业未来的发展如何,以 ChatGPT 为代表的 AI 浪潮是否会让大数据行业走向没落?

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嘉宾介绍

段小秋,网名:诸葛子房,先后就职于京东和 BAT,在大数据领域有多年工作经验,也是多个 Apache 项目的贡献者。蓝桥杯蓝桥云课《用户画像案例精讲》专栏作者,也是开源项目 DataCompare 作者。
有奖
为了鼓励踊跃提问,会在问答结束后从提问者中抽取 5 名幸运会员赠予《用户画像案例精讲》专栏电子版!

关于用户画像

用户画像概念

用户画像,即:用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑,有些公司称之为” 用户画像 “,有一些公司称之为” 用户特征 “,其实是一个意思。
举个简单的例子:
袁小青,性别:女,年龄:22 岁,职业:时尚编辑,爱好:音乐、拍照,居住地:北京,消费情况:年薪 10w,喜欢的 app:抖音
因此我们概念中描述的用户画像,其实是用标签的方式对于一个用户、一个账号、一部手机进行描述。

用户画像常见标签

既然上面讲到了对于用户进行标签化,那究竟要给用户打哪些标签呢?如何对标签进行分类呢?
用户画像核心标签以及其分类:

用户画像的作用

1. 个性化推荐
在使用一些社区产品、电商产品、短视频 app、音乐 app 的时候,经常会遇到推荐的场景,根据不同的人推荐不同的内容或者商品。
这其实是用户画像其中的一个应用,根据用户查询用户的标签数据,来进行推荐用户感兴趣的内容
2. 营销圈选 (短信营销、PUSH 营销)
相信不少用户收到过类似的营销短信,或者一些 app 弹窗,这个也是用户画像常见的应用场景
3. 策略引擎
根据用户的标签展示不同页面,比如说:北京地区的用户能才能领取北京的优惠券,以及只有高消费值的用户才有淘宝上奢侈品 Luxury 入口的界面。
4. 算法模型
算法模型的训练,比如说:推荐模型、广告模型,需要用到画像数据来优化推荐模型。
5. 画像报告
不少商业公司会出一些行业报告,比如说下图的小红书、锁屏 app 的行业画像报告;还有我们经常看到的一些个人年度榜单。

大数据技术在用户画像中的实际应用

由于画像涉及到的一些行为数据,包括用户购物行为、观影行为,一些较为大型一些的公司数据日均都涉及 PB,因此需要处理的数据量非常大。在其中就会用到一些大数据的处理和存储技术,比如说:Hadoop、Spark、Hbase 等等。
同时随着业务发展,一些广告和推荐场景对于实时需求也更加明显,所以实时数据处理领域,Flink、Kafka 等实时相关技术领域也越来越重要了。
下面欢迎大家就用户画像和大数据技术相关问题向诸葛子房老师 提问,长按识别下方二维码/点击文末阅读原文直接回帖提问既可。


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