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来源：忻州中公优就业IT培训学校时间：2020/12/6 15:40:39

忻州大数据培训学校哪个好

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大数据如何构建用户画像
进入大数据时代，我们常常在谈论的一个概念就是用户画像。在互联网领域利用用户画像，可以达到营销的商业目的，因此这也是为什么构建用户画像在这个流量至上的年代如此重要的原因。任何企业公司的产品要想做好精细化运营，都需要先构建该产品和服务的用户画像。下面我们一起看看用户画像的概念和构建方法。

用户画像的构建其实可以理解为对用户“打标签”。而打标签的方式可以分为统计类标签、规则类标签和机器学习挖掘类标签。
（1）统计类标签
这类标签是较为基础也较为常见的标签类型，例如，对于某个用户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。
（2）规则类标签
该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定。
（3）机器学习挖掘类标签
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。
如何利用大数据技术构建用户画像已经成为这个信息爆炸社会的重要营销手段。因此，大数据技术的应用早已深入我们生活的方方面面。如果大家可以在这个领域进行学习和发展，其前途一定无比广阔。

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