用户画像标签体系与数据建模整体解决方案最新课件.ppt
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1、用户画像标签体系与数据建模整体解决方案用户画像标签体系与数据建模整体解决方案面临挑战:如何有效运用大数据面临挑战:如何有效运用大数据问题与挑战问题与挑战数据应用1数据应用2数据应用31.警务人员如何从大量分散的数据应用中有效提炼知识和整合知识?警务人员2.警务人员如何基于现有的技能自助式的灵活分析和应用知识?3.警务人员如何自身业务经验数字公安大数据公安大数据人口库数据通讯数据出入境数据交警卡口数据化,将经验转化为知识?4.数据分析人员发何基于警务人员的业务经验积累进行数据创新和数据分析人员在逃人员数据迭代优化?数据数据知识知识,如果缺乏有效的,如果缺乏有效的“知识知识”提炼和整合,用户将快速
2、淹没在海量数据中!提炼和整合,用户将快速淹没在海量数据中!2构建警务知识中心,构建警务知识中心,加深对加深对“人人”的理解的理解?随着公安大数据整合的逐步推进,客户急迫需要整合的知识中心体系整合的知识中心体系,并以标签形式为标签形式为基基础构建知识中心础构建知识中心,帮助警务人员通过数字化手段加深对“人”的理解、刻画及精准识别。统一的知识(即标签)规则管理工具也成为平台厂商所应提供的必备平台配套产品。提炼知识?客户诉求客户诉求?构建公安知识库构建公安知识库梳理标签体系管理标签规则构建特征画像积累知识知识中心运用整合知识?便捷标签加工汇聚管理规则自助标签使用开放标签共享知识?提供统一知识管理工具
3、提供统一知识管理工具标签的概念标签的概念:一种采用自然语言方式描述的人(或物、案件等)特性,是沉淀下来的具有共性知识集合。标签的特点标签的特点:屏蔽了用户对数据实体的直接访问,将一个或多个属性值(表中列值)组合转化为用户可理解的业务特征。3完整的标签体系概念完整的标签体系概念信息整合属性属性属性是最小粒度无法分解、彼此没有交叉和重复、全面覆盖数据源的用户基本指标用来表述用户某一特征用来表述用户某一特征的量化指标的量化指标年龄性别联系方式存款住房贷款是否有信用卡开通理财专户知识提炼标签标签客群客群知识应用画像画像用户的全息图谱,通过多维属性和标签描述用户的整体特征是用户的精确刻画,为差是用户的精
4、确刻画,为差异化客户经营提供指导异化客户经营提供指导标签由N个属性条件组成,是对用户某种较为稳定的特征的描述是沉淀下来的共性客户是沉淀下来的共性客户知识,会被多次使用知识,会被多次使用爱电影爱购物爱积分爱分期交易活跃客户高稳定性客户高价值客户客群是由属性或标签生成,是为某次营销活动而存在是为某次活动或传播而是为某次活动或传播而提取,可能只用一次提取,可能只用一次汽车分期促销客群掌上生活优惠活动客群微信绑定促销客群基金推广客群优惠商户推荐客群客户挽留目标群理财推广客群4用户画像-学术定义:真实用户的虚拟代表、基于真实数据的人物原型互联网中心互联网中心Alan Cooper(交互设计之父)最早提出
5、了 persona 的概念:“Personas are a concrete representation of target users.”Persona是真实用户的虚拟代表是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据是建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的目标用户模型之上的目标用户模型。Alan Cooper 用数据描述对象。针对中证监测的业务需求和数据情况,画像的对象可包括:投资人、投资机构、股票、债券、期权等用户画像-通俗理解:给用户打标签1互联网中心互联网中心用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”,而一个标签通常是人为规定的高度精炼的
6、特征标识,如年龄、性别、地域、用户偏好等,最后将用户的所有标签综合来看,就可以勾勒出该用户的立体“画像”了2用户画像,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作为企业应用大数据技术的基本方式。3首要任务,根据业务需求整理和数据情况分析建立相对应的标签体系。标签体系构建流程:基于需求与数据情况;跌代开发战略解读互联网中心互联网中心企业选择构建用户画像平台,可以实现不同的战略目的,如提升产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不同,用户画像的构建也有所区别。因此首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效
7、果预期,进而有针对性的开展实施工作从全局整体上理解集团全产业业务,在理解业务的基础上深入了解数据仓库的数据体系,并且确定识别唯一用户的方案以用户、产品、交易、社交等数据为中心,对用户产生的数据分解和列举。根据相关性原则,选取和战略目的以及业务场景相关的数据维度,避免产生过多无用数据干扰分析过程。确定数据的分类级别以及每个类别中的具体指标业务分析特征分解标签建模对用户画像进行数据建模,结合公司实际需求,针对具体的业务场景,基于用户的特征分解数据,借助于数据挖掘方法,发掘用户的当前社会特征以及预测用户未来的社会特征,最终形成符合用户在社会活动中真实特征的标签体系画像应用针对不同角色人员的需求(如战
8、略、市场、销售、运营、研发等),设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程用户画像-标签体系示例基于需求与场景进行构建、划分主题与颗粒度基于需求与场景进行构建、划分主题与颗粒度一级二级三级一级标签一级标签一级标签一级标签二级标签二级标签二级标签二级标签社交属性客户等级属客户等级属人口统计学性性互联网属性属性性别年龄人口统计学性属学历.基本属性客户身份理财客户存款客户手机银行客户职业属性.婚姻社会属性财务状况基本属性转账渠道偏客户分层好客户分层客户身份客户价值客户价值查询渠道偏好标签体系家庭属性社会属性小孩数居住.转账户数互联网属性客户偏好社交属性生活城市常住城市.客户偏好收入贡献
9、理财偏好家庭属性资产负债信用卡行为评分住房贷款贷后风险客户风险VIP客户流失风险贷款五级分类标签体系示例社会属性利润贡献保险偏好客户忠诚度职业属性支付偏好手机归属省份普通客户年龄活动城市普通客户常住城市性别贵宾客户贵宾客户常去城市学历金卡客户最常上网归属地籍贯金卡客户上网设备数民族白金卡客户白金卡客户家庭月收入国籍家庭年收入钻石卡客户钻石卡客户星座当年需偿还债务总额理财客户无效客户无效客户个人贷款有效违约次数存款客户家庭负债总额低效客户低效客户贷款客户个人贷款记录年限电话银行客户关注客户网银月转账次数关注客户网上银行客户手机银行月转账次数潜力客户潜力客户手机银行客户ATM月转账次数柜台月转账次
10、数贵宾客户信用卡客户贵宾客户网银月查询次数实物黄金客户财富客户财富客户手机银行月查询次数基金客户ATM月查询次数高净值客户代理保险客户柜台月查询次数第三方存管客户私人银行客户累计购买国债次数代发业务客户累计购买国债金额高收入贡献住房贷款客户累计购买货币基金次数婚姻状况累计购买货币基金金额中等收入贡献小孩状况累计购买股票基金次数低收入贡献居住状况累计购买股票基金金额房产套数累计购买贵金属次数中等利润贡献累计购买寿险金额房产总价值低利润贡献累计购买消费型财险金额车辆状况累计购买综合型保险金额工作状态高忠诚度现金支付次数职业归属中等忠诚度POS机支付次数行业归属网上支付次数公司类型低忠诚度三级标签三
11、级标签三级标签三级标签Xx集团精准营销系统用户标签体系将数据以业务语言进行表达Xx省候鸟人才标签体系1001010101:010岁1001010201:男1001010202:女客户标签管理系统:整体架构银行第一方业务系统数据客户数据交易数据账户数据服务数据风险数据管理数据互联网行为市场营销市场营销精准营销系统短信、邮件营销在线个性化推荐个性化搜索DSP营销标签工厂标签工厂运营分析运营分析客户洞察业务BI服务风险监测风险监测第三方公积金数据社保数据社交行为数据电商数据P2P小贷数据消费金融征信数据黑名单法院执行标签体系数据处理/算法库标签建设的层次结构标签建设的层次结构原材料原材料实体实体/属
12、性属性半成品半成品基础标签基础标签产品产品知识标签知识标签服务服务规则(表、列、属性)(表、列、属性)转换经验(人物类、案件类、(人物类、案件类、转化物品类标签等)物品类标签等)机器(行业经验积累、(行业经验积累、学习智能标签智能标签(智能群体识别)(智能群体识别)数据挖掘模型)数据挖掘模型)标签生产流程标签生产流程体系化?以业务视角重新整合数据,设计标签分类体系,构建完整的基础标签库持久化?将警务人员的业务经验和数据分析人员挖掘成果,固化成知识标签,为更多的人所使用。智能化?基于机器学习算法,实现标签的自动优化、自助选择、最优推荐等功能?基础标签:人口基础信息表中的年龄字段按年龄值0,13)
13、岁、13,18)岁、18,40岁、40-60岁、60 岁的数据处理规则,生成“年龄标签”:少年,青少年,青年,中年,老年;标签标签?知识标签:在上网信息表(或文件)中根据当月两次以上访问境外敏感网站的数据处理规则,生成“敏示例示例感网站偏好用户”的标签。?智能标签:基于人的位移数据、通话数据、出入境等数据,通过SVM等机器学习算法,生成“涉恐人员标签”1213标签生命周期管理:有序的标签需求与开发管理数据架构数据架构客户标签体系维护客户标签体系维护营销活动创建营销活动创建营销客户名单营销客户名单营销渠道营销渠道标签工厂标签工厂营销效果挖掘模型营销效果挖掘模型客户标签宽表客户标签宽表客户指标宽表
14、客户指标宽表算算H HB BA AS SE E客户标签位图客户标签位图R RE ED DI IS S法法引引擎擎大数据平台大数据平台统一客户集市统一客户集市各产业客户状态标志指标宽表各产业客户状态标志指标宽表各产业客户度量指标窄表各产业客户度量指标窄表客户归并客户归并汇总层汇总层数据基础层数据基础层15HBaseHive客户统计指标表1客户指标宽表客户指标宽表HBaseHBaseRedsisRedsis客户统计指标表2标签工厂:灵活指标偏平化客户统计指标表N数据挖掘结果表1可配置、快速响应需求;指标离散化Spark?灵活:通过配置的方式灵活实现标签的添加与口径的改变?高效:通过倒排索引技术,满
15、足前端应用高效的统计需求数据挖掘结果表2标签规则定义标签工厂MySQL客户归并:建立客户统一识别规则,并给每个客户分配一个整型客户编号,该编号用来作为客户在标签中的位置索引客户归并:建立客户统一识别规则,并给每个客户分配一个整型客户编号,该编号用来作为客户在标签中的位置索引标签示例标签示例REDISREDIS位图,每个位图表示一个标签位图,每个位图表示一个标签逻辑真逻辑假REDIS客户性别:男客户性别:男该位置为真,表示客户编号为1的客户性别是男客户学历:本科客户学历:本科该位置为假,表示客户编号为2的客户性别不是男该位置为假,表示客户编号为1的客户学历不是本科该位置为真,表示客户编号为2的客
16、户学历是本科上面两个标签做交集,可以得到我们需要的客户筛选结果,表示性别是男,并且学历达到本科的客户上面两个标签做交集,可以得到我们需要的客户筛选结果,表示性别是男,并且学历达到本科的客户同理,标签还可做并集,与或、异或等逻辑操作该位置表示客户编号为6的客户是男性,且是本科学历标签体系-灵活、高度定制化组合标签-多维、灵活、快速定义业务标签;解放技术人员统计分析:多维度价值分析报表20精准营销Call Center风险管理CRM大数据分析应用支撑:通API过多种方式与其它WEB SERVICE文件系统实现对接直接访问标签管理系统应用方面22精准营销步骤XX标签管理工具简介标签管理工具简介?XX
17、标签管理工具-XXX用户画像平台用户画像平台 是一个分析型用户知识管理系统,使用用户画像系统能够统一创建和管理用户标签规则、快速分析用户特征、查询用户画像、,帮助客户实现统一用户知识管理和共享,并与客户的运营、分析系统有效集成,最终帮助客户实现深入客户洞察、精准识别和个性推荐等差异化的用户服务规则管理规则管理?建立标签分类管理体系;?提供从数据实体到警务标签的规则转换的功能;标签共享标签共享?建立标签的知识积累和开放体系,通过合理的标签授权访问机制,实现价值共享与迭代优化;标签分析标签分析?提供标签选取和托拉拽的关联分析能力;?基于警务标签进行数据挖掘探索,发挥技术价值;标签使用标签使用?导出
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