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 。
03 用户画像8大系统模块及解决方案 搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设 ， 如图3所示 。
▲图3 用户画像主要覆盖模块
- 用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么 ， 包含哪些模块 ， 数据仓库架构是什么样子 ， 开发流程 ， 表结构设计 ， ETL设计等 。这些都是框架 ， 大方向的规划 ， 只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算 。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要 。数据指标体系：根据业务线梳理 ， 包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等维度的指标体系 。标签数据存储：标签相关数据可存储在Hive、MySQL、Hba
- 全网营销是什么意思，全网营销的常用推广方式介绍
- 韩信点兵多多益善的历史故事介绍 点兵多多益善的是谁
- 谢可寅的出生及演艺经历介绍 演员谢可寅个人资料简介
- 古代床的诞生与演变历史介绍 中国古代的床叫什么
- 谋女郎倪妮的劲爆情史介绍 演员倪妮恋情和她爱过的男人
- 详解华为手环b5最新价格 华为b3手环功能介绍
- 红木家具是怎么做推广的，三种推广方案介绍
- 成语故事介绍 不入虎穴焉得虎子的意思
- 汽车电子技术应用专业介绍 电子技术应用专业
- 教大家动物之森布料作用介绍及获取方法