本文为您介绍如何使用DataWorks中的EMR Hive节点，对同步至OSS的用户信息表（ods_user_info_d_emr）及访问日志数据表（ods_raw_log_d_emr）中的数据进行加工，进而得到目标用户画像数据。前提条件 开始本实验前，请首先完成 同步数据 中的...
仅面向已付费客户开放，不在面向新客户售卖 全渠道分析功能结合全渠道标签能力，对存量用户提供丰富、灵活的洞察分析能力，可实现全量用户、细分用户多维度、多形态的分析方法，满足业务人员对用户的全方位理解。用户概览 页面上方展示：...
功能架构 Quick Tracking包括采集管理、行为分析、用户画像、性能体验四 大功能模块。采集管理 旨在通过系统提供采集管理相关功能，助力客户高效构建自己业务网站&APP&小程序的流量采集埋点体系、开发测试流程和分析元数据。各端SDK的能力...
本文将以场景示例形式，为您介绍如何用DataWorks完成用户画像数据的可视化展示。前提条件 在开始示例前，请确认您已经完成了 加工数据。即已通过数据开发Data Studio将数据加工为用户画像基本数据。数据分析场景 本案例通过数据分析对用户...
本文将以场景示例形式，为您介绍如何用DataWorks完成用户画像数据的可视化展示。前提条件 在开始示例前，请确认您已经完成了 加工数据。即已通过数据开发Data Studio将数据加工为用户画像基本数据。数据分析场景 本案例通过数据分析对用户...
本文将以场景示例形式，为您介绍如何用DataWorks完成用户画像数据的可视化展示。前提条件 在开始示例前，请确认您已经完成了 加工数据。即已通过数据开发Data Studio将数据加工为用户画像基本数据。数据分析场景 本案例通过数据分析对用户...
本文将以场景示例形式，为您介绍如何用DataWorks完成用户画像数据的可视化展示。前提条件 在开始示例前，请确认您已经完成了 加工数据。即已通过数据开发DataStudio将数据加工为用户画像基本数据。数据分析场景 本案例通过数据分析对用户...
迁移数据 分析数据是 SelectDB 的主要使用场景，例如在线高并发报表与分析、用户画像与行为分析，以及日志存储与分析等。通常，您需要将业务的历史数据导入至 SelectDB，以便进行后续的数据分析工作。针对数据迁移，SelectDB 支持丰富的...
变更会员属性：会员属性是绘制用户画像的基本数据来源之一，通过这些数据可以有效地对用户进行画像分析，会员属性主要是利用一些字段来完善用户的静态信息数据，例如：性别、姓名。发放优惠券：优惠券类型包含折扣券、代金券等。优惠券创建...
强大的 智能调度系统 负责每日凌晨自动执行这些ETL任务，为企业的宏观决策分析、用户画像和机器学习等场景构建全面、准确的数据基础。实时/准实时增量计算(赋能即时业务洞察)实时计算：利用 DataWorks 的 Flink SQL 节点，对实时数据流进行...
标签字段 文本型、数值型、时间型、多值型 标签字段保存用户的其他维度特征，可用于生成用户画像、透视分析、人群筛选等，请根据业务需要设置。支持将字段名设置为 用户属性 的属性编码，字段保存对应的用户属性值。该字段在 表结构配置 时...
用户画像与行为分析 基于建设用户CDP数仓平台（数据管理平台），支持毫秒级加列以及动态表灵活应对业务变动，支持丰富的行为分析函数带来开发简化和效率提升，支持高表正交位图实现画像场景的秒级圈人。湖仓一体的现代化数据平台 统一数据...
典型应用场景:用户画像与标签分析:分析用户评论、反馈、搜索记录等文本，提取高频词汇作为用户标签，用于用户画像构建和精细化营销。内容主题提取:快速了解一篇文章、报告或大量文档的核心主题和讨论热点。社交媒体情感分析:可视化社交媒体...
亚秒级查询响应 列式存储优化 联邦查询能力 复杂聚合分析（例如用户画像、人群圈选、商业智能）实时数据流集群 流计算引擎：Flink。数据存储：HDFS、OSS-HDFS。数据湖格式：Paimon。资源管理：Yarn。分布式协调服务：Zookeeper。安全与权限...
ods_user_info_d_starrocks 及访问日志数据 ods_raw_log_d_starrocks，通过DataWorks的StarRocks节点加工得到目标用户画像数据，阅读本文后，您可以了解如何通过DataWorks+StarRocks产品组合来计算和分析已同步的数据，完成数仓简单数据...
本文将会介绍如何通过Hologres进行超大规模标签计算、画像分析。背景信息 Hologres兼容PostgreSQL生态，原生支持 RoaringBitmap函数。通过对标签表构建索引，将用户ID编码后以Bitmap格式保存，将关系运算转化Bitmap的交并差运算，进而加速...
用户画像应运而生，而且已经广泛的应用到精准营销、推荐系统、广告投放、风控、智能客服等等领域。用户画像数据具有如下特征：数据量大、高并发读写、明细数据需要归档、大数据量回流、有动态列需求、查询种类多而且复杂。方案总览 作为...
本文系统阐述了用户属性这一核心概念，深入解析了其作为用户身份标识的预置属性与用于业务标记的自定义属性的构成，助您构建起精细化的用户画像体系，实现精准的用户分群与洞察。
用户360将用户的相关信息集中展示，对其进行用户画像，并提供便捷的打标签功能，便于您进行线索定位和售后跟进。当前用户画像展示的用户包括导入的 用户标签表 中的所有用户，经过 ID Mapping 进行身份识别后，来源于不同渠道的表中的同...
跨平台联合营销 在联合营销场景中，营销平台将加密后的数据输入至 C3S 平台进行用户画像的隐私求交集等逻辑运算，实现在全链路不暴露营销平台的用户明文信息的前提下，营销者可获跨平台联合营销投放触达客户的整体画像。
场景示例：某数据平台收集了用户画像数据（例如不同年龄分布），对表中的敏感数据列使用数据平台独享的数据密钥进行了加密，并存储于后端PolarDB全密态数据库中。数据密钥只有数据平台持有，因此在非授权状态下，任意第三方仅可见密文数据...
场景示例：某数据平台收集了用户画像数据（例如不同年龄分布），对表中的敏感数据列使用数据平台独享的数据密钥进行了加密，并存储于后端PolarDB全密态数据库中。数据密钥只有数据平台持有，因此在非授权状态下，任意第三方仅可见密文数据...
留存分析 根据业务场景以及产品阶段的不同，自定义起始行为和后续行为做留存计算，协助企业分析用户使用产品的粘性，根据留存分析结果有针对性地调整策略，引导用户发现产品价值，留住用户，实现用户真实的增长。分布分析 在划分的区间内，...
结合日活、周活与月活综合分析小程序的用户活跃情况，帮您分析用户留存与流失情况，同时可通过次均停留时长、人均停留时长判断用户粘性。页面分析 展示各个页面的访问次数、访问用户数和页面平均访问时长，通过分析受访页面和入口页面的...
是否采集 用途 是否采集 用途 用户信息 是 通过自定义标识用户，用于统计分析用户数据，如未配置则默认展示为未知 是 通过自定义标识用户，用于统计分析用户数据，如未配置则默认展示为未知 是 通过自定义标识用户，用于统计分析用户数据，...
使用数据诊断分析用户表、物品表及行为表，可以验证可用特征，指导离散化参数设置，确定统计用户偏好和物品特征所需的数据时间窗口，以及评估训练样本的数据量需求，从而确保数据质量与模型训练资源的合理配置，提升特征工程的科学性、模型...
Quick Audience集数据资产构建、用户分析、精准营销投放、跨端社交互动和全渠道会员管理为一体的全渠道消费者运营平台。以消费者运营为核心，通过丰富的用户洞察模型、快速的人群圈选能力和便捷的策略配置，帮助您更好的进行消费者运营，...
透视分析用于通过标签（含用户属性、自定义标签）分析用户，得出标签在用户中的取值分布等信息，例如分析用户的年龄等属性、购买偏好，如下图所示。以下标签支持进行透视分析：非ID字段的文本型标签。非ID字段，且标签值不多于50个的数值型...
（2）租户主账号首先需要进入到 云智能客服 管理界面，然后点击 智能对话分析 用户管理 权限编辑。（3）随后即可进行相关的RAM子账号的业务权限管理设置。（4）目前智能对话分析有默认业务空间，您只需在默认业务空间设置RAM子账户的角色...
操作步骤 进入AIPL用户分析页面，有两种方式：选择工作空间 用户洞察 用户分析 AIPL用户分析，进入AIPL用户分析页面，如上图所示。选择工作空间 用户洞察 营销模型 AIPL模型，单击要分析的AIPL模型对应的 AIPL用户分析，进入AIPL用户分析...
此时，可以使用设备 ID 替代用户 ID，进而分析用户行为。例如，在使用 漏斗分析功能 时，您可以指定计算维度为用户 ID 或设备 ID。计算维度为用户 ID 时，用户数是去重后的用户 ID 数；反之则为去重后的设备 ID 数。设置用户 ID 为了使用和...
在电商业务中，可以将本地购物行为数据和电商网站上的行为数据合并，补全用户购物链路来分析用户喜好。发现黑灰产团伙 在电商营销领域，常常会遇到“刷单党”等，他们拥有多个设备和多个用户ID，用于赚取电商佣金、抢优惠券、刷好评等电商...
操作步骤 进入AIPL用户分析页面，有两种方式：选择工作空间 用户洞察 用户分析 AIPL用户分析，进入AIPL用户分析页面，如上图所示。选择工作空间 配置管理 数据中心 数据集，在数据集列表中单击AIPL模型对应的 图标，选择 AIPL用户分析，...
访问分析用于分析用户访问数据。智能问数 新增问数运营功能：用户可以点赞或点踩问题。运营人员能查看、筛选用户问题记录，按问题编号跟踪和分析。支持记录导出为文件。优化问答准确性：改进多指标周期表和KV表，提升问答准确率。在问数...
透视分析用于分析 用户标签数据集（含 自定义标签数据集）中用户的指标情况，得出标签的取值分布等信息，如下图所示。操作步骤 进入透视分析页面，有两种方式：选择工作空间 用户洞察 用户分析 透视分析，进入透视分析页面，如上图所示。...
导入用户标签表时，通过从拉通后的数据获取用户属性信息，并确立解决数据冲突的规则，实现构建用户属性信息体系，继而在后续操作中提供统一的用户属性信息，并为 用户画像 提供依据。规定用户属性信息体系后，实际取值来源于导入的用户标签...
晚上会启动spark或者用户写的code分析用户的历史记录，修正用户的标签画像。最终会形成一张 用户特性-用户画像 推荐及Feeds流 一般有两个模型，分表为 推模型 和 拉模型，最主要是以帖子为维度还是以查询的人为维度。推模型 是写放大的，拉...
不仅可以快速、高效地分析用户行为、属性、标签等各类数据，实现目标人群的精准触达；还能借助Kibana，完成业务数据的统计分类以及大盘的搭建，从而在电子商务、移动应用、广告媒体等多个场景下，高效统计并分析海量数据，深入挖掘业务的...
基于创建好的数据集和模型，在用户分析模块您可以进行多维度的标签透视分析、用户RFM分析、AIPL及其流转分析、已购客户分析。分析过程中可以自定义筛选出符合某一规则条件的目标人群，用于后续营销触达。此外，针对筛选出的目标人群，您...
概述 在日常分析数据时，除了业务主要负责人外，部分渠道负责人、或者单一业务模块负责人等，也会需要查看业务在其负责范围内的相关数据。若您希望限制其看到的数据范围，而不是看到...比如仅分析用户为北京市的访客某段周期内的点击次数。