如何使用Da 數(shù)據(jù)個(gè)人畫像？“Da數(shù)據(jù)People畫像Da數(shù)據(jù)”是什么？是指數(shù)據(jù)在可負(fù)擔(dān)的時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的集合。金融企業(yè)是最早開始使用畫像的行業(yè)，由于其豐富的數(shù)據(jù)，金融企業(yè)在很多緯度上總認(rèn)為用戶數(shù)據(jù)/無(wú)從下手，畫像 數(shù)據(jù)越豐富越好，有些輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)設(shè)定了權(quán)重甚至建立了模型，而用戶畫像是一個(gè)龐大而復(fù)雜的工程。

Da 數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，以下是一些常用字段:1。金融行業(yè):銀行、保險(xiǎn)公司利用Da 數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行客戶數(shù)據(jù)分析、信用評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。2.零售業(yè):超市、電商等。使用big 數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行銷售預(yù)測(cè)、客戶購(gòu)買行為分析、庫(kù)存管理等。3.醫(yī)療健康:醫(yī)療機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行疾病診斷、藥物研發(fā)、健康管理等。4.物流運(yùn)輸:物流公司、交通管理部門等。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、交通擁堵分析、路徑規(guī)劃等。

user 畫像的重點(diǎn)是給用戶貼標(biāo)簽，標(biāo)簽通常是人們指定的高度提煉的特征標(biāo)識(shí)，比如年齡、性別、地域、用戶偏好等。最后可以整合用戶的所有標(biāo)簽，勾勒出用戶的立體“畫像”。為了準(zhǔn)確描述用戶的特征，可以參考以下思路，從用戶微畫像的建立，到用戶畫像的標(biāo)簽建模，再到用戶畫像的結(jié)構(gòu)，從微觀到宏觀逐層分析。首先，從微觀的角度來看，我們?nèi)绾螌?duì)用戶的微畫像進(jìn)行分級(jí)？

第一類:人口屬性、資產(chǎn)特征、營(yíng)銷特征、興趣愛好、購(gòu)物愛好、需求特征。市場(chǎng)上用戶到畫像的方式有很多，很多企業(yè)也提供用戶畫像服務(wù)，這是一件非常引人注目的事情，提升用戶畫像。金融企業(yè)是最早開始使用畫像的行業(yè)。由于其豐富的數(shù)據(jù)，金融企業(yè)在很多緯度上總認(rèn)為用戶數(shù)據(jù)/無(wú)從下手。畫像 數(shù)據(jù)越豐富越好。有些輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)設(shè)定了權(quán)重甚至建立了模型，而用戶畫像是一個(gè)龐大而復(fù)雜的工程。

Da 數(shù)據(jù)User畫像的方法、實(shí)踐和工業(yè)應(yīng)用伴隨著Da數(shù)據(jù)應(yīng)用的探討和創(chuàng)新，個(gè)性化技術(shù)成為重要的落地點(diǎn)。與傳統(tǒng)的線下會(huì)員管理、問卷調(diào)查、購(gòu)物籃分析相比，大數(shù)據(jù)首次使企業(yè)能夠通過互聯(lián)網(wǎng)便捷地獲取用戶更廣泛的反饋信息，為進(jìn)一步準(zhǔn)確、快速地分析用戶行為習(xí)慣、消費(fèi)習(xí)慣等重要商業(yè)信息提供了充分的數(shù)據(jù)依據(jù)。隨著人們認(rèn)識(shí)的深入，一個(gè)概念悄然產(chǎn)生:user 畫像(UserProfile)，它完美地抽象出一個(gè)用戶的信息全景，可以視為企業(yè)應(yīng)用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

首先你要知道，社交網(wǎng)站和購(gòu)物網(wǎng)站，包括你的蘋果和安卓手機(jī)，都沒有權(quán)利竊聽你的手機(jī)或者竊取你的搜索數(shù)據(jù)，但是你的行為數(shù)據(jù)讓你的手機(jī)知道你想要什么。再比如，注冊(cè)賬號(hào)，需要輸入自己的名字；手機(jī)號(hào)碼；性別；位置；這些都是無(wú)足輕重的基金會(huì)數(shù)據(jù)。當(dāng)然有你的消費(fèi)記錄；滑行頻率；微信官方賬號(hào)類型的瀏覽；玩過的游戲...這些行為最終會(huì)變成成千上萬(wàn)的事實(shí)標(biāo)簽，成為你行為的一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

large 數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的集合。在Victor Mayer，schoenberg和Kenneth Cookeye寫的“Da 數(shù)據(jù)Time”[1]中，Da數(shù)據(jù)是指所有數(shù)據(jù)都用于分析，沒有隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。Da 數(shù)據(jù)的4V特征是成交量、速度、品種、價(jià)值。

正品的質(zhì)量復(fù)雜性:數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)是巨大的，來自很多渠道。有人把數(shù)據(jù)比作一個(gè)有能量的煤礦，煤炭按性質(zhì)分為焦煤、無(wú)煙煤、肥煤和瘦煤，而露天煤礦和深山煤礦的采掘成本是不同的。同樣，Da 數(shù)據(jù)不是“Da”而是“有用”，價(jià)值含量和挖掘成本比數(shù)量更重要。