行为数据集：基于用户行为数据构建行为数据集，可用于行为筛选和AIPL模型构建，以及复购预测、货品推荐。商品标签数据集：基于商品标签大宽表构建商品标签数据集，可用于货品推荐。各类数据集的数据链路如下图所示。新建数据集文件夹 您...
Quick Audience支持对接阿里云用户行为洞察分析平台 Quick Tracking，从App、小程序、Web页面采集用户行为数据，同步到指定的Quick Audience数据源，以便对这些数据进行进一步的分析运营，同时，支持将采集到的用户行为作为触发自动化营销...
用户标签管理：支持基于用户行为数据自定义偏好类标签、忠诚度标签、购买力标签，基于综合数据自定义用户阶段标签、对用户属性、导入的标签、自定义标签等进行管理，掌握标签总体覆盖率、各标签值的覆盖人数分布等情况。用户360：将用户的...
说明 若 事件中心 的事件开启了存储功能，则上报后存储的用户行为数据、订单明细数据同样可用于行为筛选。操作步骤 选择工作空间 用户洞察 人群洞察 人群筛选，进入人群筛选页面。单击左侧的 行为筛选，或从左侧拖拽 行为筛选 到右侧，右侧...
若设置为精确时间，除非用户行为数据本身发生改变，否则更新后结果不变。行为渠道、行为对象支持多选，可选择 所有，或搜索后选择 全选 选中所有搜索结果。对于通过 Quick Tracking采集 回流的行为数据，必须依次选择行为渠道、行为类型、...
数据说明 本次测试的数据集来自阿里云天池比赛中使用的淘宝用户行为数据集，为了提高性能，我们做了一定的裁剪。数据集中以CSV的格式存储了用户行为及商品样例数据。淘宝用户行为数据集介绍：...
基于用户行为数据，可以进行 人群筛选，还可以生成 AIPL模型、偏好类标签 等自定义标签，AIPL模型可用于 AIPL用户分析、AIPL流转分析、人群筛选 等。订单明细表：订单明细表记录子订单粒度的订单信息。基于用户行为数据，可以进行 人群筛选...
新闻行业 bhv表：行为数据 item表：物品数据 user表：用户数据 内容行业 bhv表：行为数据 item表：物品数据 user表：用户数据 电商行业 bhv表：行为数据 item表：物品数据 user表：用户数据
视频交互方式（用户行为事件/event）：“视频有曝光给用户”（expr）、“用户浏览了视频"（click）、“用户点赞了视频“（praise）实施策略 实施策略如下：相似视频挖掘（I2I）：通过用户的视频交互行为数据挖掘视频与视频之间的相关性，您...
基于用户行为数据，可以进行 人群筛选，还可以生成 AIPL模型、偏好类标签 等自定义标签，AIPL模型可用于 AIPL用户分析、AIPL流转分析、人群筛选 等。订单明细配置，记录子订单粒度的订单信息。基于用户行为数据，可以进行 人群筛选，还可以...
评分：宝贝与描述相符、卖家的服务态度、物流服务的质量 spu_id spu_id 建议填写 标准产品单位ID sku_id sku_id 可选 最小货存单位ID prov 商品所在省份 可选 city 商品所在城市 可选 rate 好评率 可选 行为表 最近一段时间App的行为数据或...
基于用户行为数据，可以进行 人群筛选，还可以生成 AIPL模型、偏好类标签 等自定义标签，AIPL模型可用于 AIPL用户分析、AIPL流转分析、人群筛选 等。前提条件 已在您配置的 数据源 中存储用户行为表，数据格式请参考 用户行为表数据要求。...
并且上传了用户购买(bhv_type=”buy”)行为数据 衡量搜索召回、排序效果和引导购买效果 下单转化率 搜索用户中有购买行为的用户占比 搜索引导成交UV/搜索UV 依赖开通数据采集功能，并且上传了用户购买(bhv_type=”buy”)行为数据 衡量搜索...
并且上传了用户购买(bhv_type=”buy”)行为数据 衡量搜索召回、排序效果和引导购买效果 下单转化率 搜索用户中有购买行为的用户占比 搜索引导成交UV/搜索UV 依赖开通数据采集功能，并且上传了用户购买(bhv_type=”buy”)行为数据 衡量搜索...
已默认选择 用户行为数据 作为分析数据来源，单击 下一步。配置AIPL规则，如下图所示。分别为A、I、P、L四类人群：从下拉列表选择 渠道来源。渠道来源不是行为数据集中的行为渠道，这里的渠道来源将用于在推送AIPL模型到数据银行时区分渠道...
互联网类应用 Cassandra能够支持大并发低延时的访问需求，具备高...在一些需要应用大量数据对用户行为进行分析的场景中，可以通过整合多种数据来源，存储用户行为数据，构建用户画像，实时存储在Cassandra中，提供大数据风控、推荐等服务。
您可以将用户在您的APP、小程序、网页等应用上的行为事件（含订单事件）数据实时采集并上报到Quick Audience，会员中台、社交互动 模块也会将相关用户行为事件同步上报到Quick Audience，这些用户行为事件数据将参与实时 ID Mapping 获取...
行为数据上报方法，请参见 事件管理。特定人群触发：将营销对象创建为受众，您可以采用从数据集、RFM/AIPL模型筛选出目标受众等方式，请参见 受众管理。根据您要用到的渠道，配置相应的账号、接口：对于微信公众号、友盟PUSH、天攻智投、...
新版数据表类型 旧版数据集底表类型 用户标签表 用户标签数据集底表 用户行为表（表结构稍有不同）行为数据集底表 订单明细表 RFM模型底表——交易数据 订单汇总表 RFM模型底表——客户数据 统计表-AIPL模型底表（从行为数据聚合得到）您...
用户行为表结构中将原来的行为对象类字段改为划归到行为属性类字段，您仍可以沿用原来的用户行为表结构，请参见 用户行为表数据要求。注意 由于用户行为表的原行为对象类字段改为划归到行为属性类字段，若您有通过筛选相应字段生成的受众，...
请在事件中心获取事件模型，用于采集和上报事件数据程序的编码，并设置上报的事件数据是否存储于分析源，保存为用户行为表或订单明细表。事件模型 采集和上报一次完整的行为事件，可能包含以下数据：事件编码：即事件ID，必传。用户ID：必...
用户行为表包含的字段可参考 用户行为表数据要求，其中，属性字段、统计指标字段名将与事件属性名称保持一致。订单明细表包含的字段可参考 订单明细表数据要求。您可以像使用其他用户行为表、订单明细表一样使用这些表，但不支持对表结构...
用户行为事件数据有以下来源：由您的APP、小程序、网页等应用自主采集数据后，自主接入上报至Quick Audience。您的APP、小程序、网页也可以通过 什么是Quick Tracking 实现采集和上报数据。若您购买了 会员中台功能包、社交互动功能包，...
案例设计 为制定企业经营策略，需从用户网站行为数据中提取用户群体基本画像。例如，获取用户群体地理属性、社会属性等信息，实现定时定点调度，进而实现网站流量精细化运营操作，需要通过DataWorks完成以下操作。涉及产品 在网站用户画像...
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...
游戏用户行为分析场景模型上线通常有以下两个环节：数据加工：将用户原始行为数据加工成算法模型可用的数据。模型开发及上线：模型创建：利用 PolarDB for AI 的模型能力，尤其是BST。结合客户的用户数据，训练一个符合客户场景的高精度的...
测试数据集 为方便您测试漏斗留存函数，本文使用了天池实验室的淘宝行为数据作为分析数据，下载链接，请参见 淘宝用户购物行为数据集。测试数据集中，用户的行为分为如下几种。行为类型 说明 pv 商品详情页pv，相当于点击。buy 商品购买。...
例如某电商公司，希望通过分析用户行为习惯数据（例如用户登录方式、上线的时间点及时长、浏览页面、页面停留时间、平均下单时间、消费水平等）、平台稳定性、系统报错、数据安全性等信息获取平台的最佳运营方案。针对此需求，日志服务提供...
BST算法采用了强大的Transformer框架，用于捕获用户行为的数据中的长期时序信息。BST能够提取行为序列中的隐式特征，并对未来的目标结果进行预测，在与行为序列相关的业务场景中（例如推荐、用户生命周期价值挖掘等）发挥出明显的优势。...
量化评估：健康分 健康分是依据数据资产在数据生产、数据流通及数据管理中的用户行为、数据特性、任务性质等元数据，使用数据处理及机器学习等技术，对各类型数据进行综合处理和评估，通过个人、工作空间维度客观呈现数据资产状态的综合...
基于算法模型进行预测时，可预测的用户和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指行为...
基于算法模型进行预测时，可预测的用户和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指行为...
基于算法模型进行预测时，可预测的用户、商品和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指...
可预测用户范围为算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为。参与预测的用户需已保存为 受众，且受众保存的ID类型必须与上述行为数据集的用户标识类型相同。若受众中包含上述行为数据集范围外的...
算法模型将使用关联的用户标签数据集、商品标签数据集和行为数据集的数据，经过训练后得出。训练结果依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。对训练数据的要求如下：行为数据集：行为对象必须是商品粒度，即该数据集中的...
可预测用户范围为算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为。参与预测的用户需已保存为 受众，且受众保存的ID类型必须与上述行为数据集的用户标识类型相同。若受众中包含上述行为数据集范围外的...
本章节介绍对于需要导入Quick Audience中用户行为表的数据要求。说明 由于您存储原始数据的 计算源 类型为MaxCompute，Quick Audience使用的 分析源 类型为ADB3.0或Hologres，为了数据能在计算源和分析源之间正常流转，Quick Audience不...
本章节分别介绍V3的用户标签数据集、RFM模型、AIPL模型、行为数据集、商品标签数据集 的数据表存储样例。用户标签数据集样例 ADS大宽表样例：user_id user_id_2 user_id_3 性别 最近90天巧克力偏好 注册时间 年龄 最近30天消费金额.a0001 b...
可推荐用户范围为算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为。参与推荐的用户需已保存为 受众，且受众保存的ID类型必须与上述行为数据集的用户标识类型相同。若受众中包含上述行为数据集范围外的...
两表关联分析 用于检查行为数据的可用性、id唯一性，特征是否可用等。有可能行为表关联物品表，发现很多物品的特征取值都是为空，需要分析为空的原因。异常行为分析 针对用户行为表做数据分析，其中先定义了上下游行为，上游行为是指“曝光...