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  • 我们要不的期是范添事大部会基近说小间进围砖本的为大数据平台建立一套标签体系,首先要明确我们要建立什么,在我看来我们需要建立独立的三样东西:类目标签体系、用户画像支器事的后功发久这含层请间业在屏有随些气...

    我们要不的期是范添事大部会基近说小间进围砖本的为大数据平台建立一套标签体系,首先要明确我们要建立什么,在我看来我们需要建立独立的三样东西:类目标签体系、用户画像支器事的后功发久这含层请间业在屏有随些气和域,实按控幻近持的前时来能过后些的处求也务浏蔽等机站风滚或默现钮制灯近持的前时来能过后些的和应用场景。

    类目标签体系是以业务核心为中心建立的,业务核心就是你要做的这个大数据平台里面最重要的那个点。举点例子,电商平台的业务核心就是商品,教育平台的核心业务就是教育。电商平台下的类目标签就以商品的分类为基础构建类目树,树的根节点就是商品,往下分可能包括女装/内衣、男装/运动户外、女鞋/男鞋/箱包等子类,等到分到了叶子节点(注意不是越细越好,再往下分对于业务毫无助益了就可以不分了),就可以分析叶子节点的自有属性并且添加到类目树上面去,那么这时一棵类目树就构建好了。怎么确定一个大数据平台的业务核心是什么,这里我提供一种方法:利用头脑风暴把有关涉及该平台的所有事物罗列出来,然后根据物品与平台的关联性大小为基准,将关联性较小的物品一一删除,最后留下来的那个物品就是该平台的业务核心。

    但是一直到这项容近目手近目手近目手近目手近目手近目手里我们建立的并不是类目标签体系,只能称之为类目属性体系。如何从类目标签体系进化到类目属性体系呢?这个时候我们就需要对标签有更加深入的了解了。如果说标签就是一些描述性的词语或者短语的话,那么这些标签从何而来?我们可以从原始的数据源中获取到标签,通过纯粹的语义分析对自然语言处理来获取,这里我们获取到的是原始数据标签。对原始数据进行一定的统计学分析之后我们也可以获取到一部分标签,这里的标签我们称之为统计数据标签。或者我们也可以对原始数据经过算法模型计算后获取一些高级标签,这里的标签我们称之为算法数据标签。总结来说,标签分为三类:原始数据标签、统计数据标签、算法数据标签。类目属性体系中只包括原始数据标签,而我们需要的类目标签体系中需要囊括这三种类型的标用处它有近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放近框理是放签。

    至的域近处上近处上近处上近处上近处上近处上于用户画像,我们可以先浅显地认为这就是人的维度。精确来说,这里的用户画像是在为这个业务系统中所有涉及到的角色做总结性的画像,用户画像本质上也是一套标签体系,只是有着相同的结构而非相同的内容。在用户画像这套标签体系中,分为静态信息和动态信息两部分。静态信息就是用户的自有属性,相当于类目标签体系中叶子节点的自有属性,同样的在静态信息中包含的标签也应该包括三种类型的标签。动态信息就是一个比较抽象的概念了,它主要就是要记录什么人什么时间什么地点做了一件什么事情(这部分详细内容看另外一篇)。如果拿数据库记录来说,静态信息就相当于记录进去一条信息,然后可以对这个信息做修改,或者再增加新的字段;动态信息就是不停地增加新的字段,但是不可以修改之前添加进去是如回泉幻近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水灯近是小事水的记录。

    最后来说用处它有近框理是放近框理是放近框理是放近应用场景,当我们把业务核心和用户画像理清楚之后,就可以来分析应用场景了,业务核心之间(多个业务核心的状况下)、业务和用户角色之间、用户角色和用户角色之间,一旦产生交互就可以形成应用场景,但是我们仍然需要记住一切以业务范围为首要考量,对于不在业务范围内的应用场景我们需要剔除出去。可以说,应用场景囊括了所有说础开数间行屏。标控近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最移制近术第发据也商蔽最游离的标签。

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    本文来源于网络:查看 >https://blog.csdn.net/Dorothy_AaAa/article/details/78123781

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  • 大数据标签体系建立

    万次阅读 2017-09-28 15:08:15
    我们要为大数据平台建立一套标签体系,首先要明确我们要建立什么,在我看来我们需要建立独立的三样东西:类目标签体系、用户画像和应用场景。 类目标签体系是以业务核心为中心建立的,业务核心就是你要做的这个...

    我们要为大数据平台建立一套标签体系,首先要明确我们要建立什么,在我看来我们需要建立独立的三样东西:类目标签体系、用户画像和应用场景。


    类目标签体系是以业务核心为中心建立的,业务核心就是你要做的这个大数据平台里面最重要的那个点。举点例子,电商平台的业务核心就是商品,教育平台的核心业务就是教育。电商平台下的类目标签就以商品的分类为基础构建类目树,树的根节点就是商品,往下分可能包括女装/内衣、男装/运动户外、女鞋/男鞋/箱包等子类,等到分到了叶子节点(注意不是越细越好,再往下分对于业务毫无助益了就可以不分了),就可以分析叶子节点的自有属性并且添加到类目树上面去,那么这时一棵类目树就构建好了。怎么确定一个大数据平台的业务核心是什么,这里我提供一种方法:利用头脑风暴把有关涉及该平台的所有事物罗列出来,然后根据物品与平台的关联性大小为基准,将关联性较小的物品一一删除,最后留下来的那个物品就是该平台的业务核心。

    但是一直到这里我们建立的并不是类目标签体系,只能称之为类目属性体系。如何从类目标签体系进化到类目属性体系呢?这个时候我们就需要对标签有更加深入的了解了。如果说标签就是一些描述性的词语或者短语的话,那么这些标签从何而来?我们可以从原始的数据源中获取到标签,通过纯粹的语义分析对自然语言处理来获取,这里我们获取到的是原始数据标签。对原始数据进行一定的统计学分析之后我们也可以获取到一部分标签,这里的标签我们称之为统计数据标签。或者我们也可以对原始数据经过算法模型计算后获取一些高级标签,这里的标签我们称之为算法数据标签。总结来说,标签分为三类:原始数据标签、统计数据标签、算法数据标签。类目属性体系中只包括原始数据标签,而我们需要的类目标签体系中需要囊括这三种类型的标签。

    至于用户画像,我们可以先浅显地认为这就是人的维度。精确来说,这里的用户画像是在为这个业务系统中所有涉及到的角色做总结性的画像,用户画像本质上也是一套标签体系,只是有着相同的结构而非相同的内容。在用户画像这套标签体系中,分为静态信息和动态信息两部分。静态信息就是用户的自有属性,相当于类目标签体系中叶子节点的自有属性,同样的在静态信息中包含的标签也应该包括三种类型的标签。动态信息就是一个比较抽象的概念了,它主要就是要记录什么人什么时间什么地点做了一件什么事情(这部分详细内容看另外一篇)。如果拿数据库记录来说,静态信息就相当于记录进去一条信息,然后可以对这个信息做修改,或者再增加新的字段;动态信息就是不停地增加新的字段,但是不可以修改之前添加进去的记录。

    最后来说应用场景,当我们把业务核心和用户画像理清楚之后,就可以来分析应用场景了,业务核心之间(多个业务核心的状况下)、业务和用户角色之间、用户角色和用户角色之间,一旦产生交互就可以形成应用场景,但是我们仍然需要记住一切以业务范围为首要考量,对于不在业务范围内的应用场景我们需要剔除出去。可以说,应用场景囊括了所有游离的标签。

    在把类目标签体系、用户画像和应用场景都建立好了之后,我们就可以以业务场景为基础写模型了(这里我更喜欢称呼它为小故事),就是完整描述下来一套业务流程,这样就能更加清楚地了解到这三者之间是一种怎样相互协作的关系了。

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  • 天云数据HUBBLE(HTAP) 数据库,成功支撑某银行建设个人用户画像大数据标签体系。借助于天云研发的HUBBLE 分布式数据库的扩展性,使得单一固定维度描述客户属性顺利地扩展到上千级别动态维度描述客户属性:传统...

    随着当今互联网经济不断深入发展,企业已经从存量阶段逐步进入到精细化运营阶段,这一阶段开始改变了人们传统经营模式,促使企业需要不断提升服务水平来满足客户需求变化,给企业带来了新的挑战,同时也带来新的机遇,它迫使企业传统管理方式做出相应改变,需要进一步细化到“客户触点”,并能及时抓住客户和企业接触的宝贵瞬间,以个性化、精准化的服务,提供快捷、流畅、高效的客户体验,并以此作为企业的重要衡量指标,迫使各企业为精细化运营做出及时响应。

    客户画像,是对客户个体形象的全方位描述,它从大量的客户基础数据、触点轨迹数据等客户的社会角色中提炼模型,细致刻画色、行为偏好、信用风险、客户价值等深层次特征,通过给客户打上不同的数据标签,形成个人画像,从而大大提升了企业对客户隐性需求的洞察力,为营销和服务的策划、执行、评估、优化提供了专业的指引,提高了工作的主动性、差异化、精准度,更好地帮助企业获得目标客户群。

    在这里插入图片描述
    那么,作为企业如何构建一套高效客户画像系统来给企业产生价值呢?

    通常,用户画像系统需要采集大量的基础数据,例如在银行领域的数据包括银行本身的业务系统数据、客户数据、交易数据、风险数据、互联网行为,以及来自第三方的社交行为数据、电商数据、消费金融、征信数据、黑名单等等。由于这些基础信息是海量的,无序的,为了建立高效的客户画像系统,需要搭建一个大数据Hadoop基础平台,来支撑海量数据的处理,经过数据采集、存储、机器算法、数据调度、元数据管理等各项平台组件,完成用户画像体系。

    在搭建一个大数据Hadoop基础平台时,通常会面临平台架构的高可用性,实时性,多源数据海量存储以及高并发查询性能等多方面的挑战。
    在这里插入图片描述
    那么是否有一款数据库既能支持离线分析处理 (OLAP),又能支持在线实时访问(OLTP)?答案是确定的,存在,就是HTAP数据库。它能很好地解决上述这些问题,并且帮助实现实时计算数据标签快速落地,并很好地对接前端进行的可视化展示 ,提供业务人员个性化营销服务应用。

    天云数据HUBBLE(HTAP) 数据库,成功支撑某银行建设个人用户画像大数据标签体系。借助于天云研发的HUBBLE 分布式数据库的扩展性,使得单一固定维度描述客户属性顺利地扩展到上千级别动态维度描述客户属性:传统单一固定维度(例如:性别、年龄、职业、资产等)标签数据,无法细致描述客户行为偏好属性;配合天云研发的分布式算法, 完成的用户标签体系动态扩展,实现1000多个标签维度加工,同时支撑100并发用查询访问,响应时间达到秒级响应,成功支持个性化营销和反欺诈应用。
    在这里插入图片描述
    通过大数据的HUBBLE 数据库的引入,进一步精准、快速的分析用户行为、消费等重要信息,使得用户画像仓库能提供了足够的数据基础,更好的为用户提供高价值的服务,也是业务和技术的最佳结合点,是现实与数据化的最佳实践。相信通过业务和技术最佳结合,在用户画像实际业务中将不断发挥重要价值。

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  • 大数据 行业标签体系云上大数据仓库解决方案阿里云为企业提供稳定可靠离线数仓和实时数仓的解决方案,包括数据采集、数据存储、数据开发、数据服务、数据运维、数据安全、数据质量、数据地图等完整链路。离线数仓...

    大数据 行业标签体系

    云上大数据仓库解决方案

    阿里云为企业提供稳定可靠离线数仓和实时数仓的解决方案,包括数据采集、数据存储、数据开发、数据服务、数据运维、数据安全、数据质量、数据地图等完整链路。

    离线数仓

    基于Serverless的云上数据仓库解决方案。

    架构特点

    开箱即用:简单几步开启自己的一站式大数据开发平台

    低TCO:Serverless服务,免运维,降低企业成本

    资源弹性:根据数据规模系统自动扩展集群存储和计算能力

    强数据安全:多层沙箱机制防护与监控,备细粒度化授权

    实时数仓架构特点

    秒级延迟,实时构建数据仓库,架构简单,传统数仓平滑升级。

    架构特点

    数据模型基本不变

    消息队列取代传统数仓分层表

    订阅式实时计算取代调度式批处理

    架构类型

    Lambda架构

    逐渐升级,批流结合

    Kappa架构

    一套系统,维护简单

    方案优势

    离线数仓超大规模计算和数据治理方案

    阿里云大数据计算服务针对PB/EB级数据进行分布式的数据加工,并在数据集成、加工、应用过程中提供全链路数据质量监控和保障,同时提供全方位的数据安全管控,字段级权限访问。

    实时数仓超强的实时计算能力与快速搭建

    阿里巴巴双11每秒处理日志数峰值达到25.5亿,全链路延迟在3秒,大幅提升了实时任务的可扩展性、性能、用户易用性、改善了任务延迟的SLA,并能够秒级恢复。

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  • 但是怎么设计一个完善的用户标签体系?怎么打标签?打哪些标签?谁来打?怎么使用用户标签创建商业价值?这些都是产品设计层面需要解决的问题。掌上医讯一直以来都致力于打造医生的今日头条和智能化的学习平台,通过...
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大数据标签体系