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  • 一个团队里,分五种: 1、人渣:无事生非,拉帮结派,挑起事端、吃里趴外、破坏分分子 2、人员:只领工资不爱做事,安排与自己无关的工作不愿干,属庸人之列。3、手:安排什么什么,不安排绝对不,等着下...
     
    一个团队里,人分五种:
    1、人渣:无事生非,拉帮结派,挑起事端、吃里趴外、破坏分分子
    2、人员:只领工资不爱做事,安排与自己无关的工作不愿干,属庸人之列。
    3、人手:安排什么做什么,不安排绝对不做,等着下命令的人。
    4、人才:每天发自内心做事,做事有责任、有思路、有条理,知道公司的事做      好了,受益的是自己,同时真心为公司操心的人。
    5、人物:全神投入,用灵魂体做事,决心要和老板做一番事业的人!
         人员斤斤计较,人手需要引导,发展靠人才,人才关注当下,人物只看未来!
    通常人渣有可能鱼目混珠地苟存在大团队、大机构中,小团队里很容易一眼就看到,没法混;而人员、人手、人才是主体,人物可遇不可求。
    做大靠人物!
    任何团队都必须同心协力才能彼此促进,共赢发展,同创辉煌!
     
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  • 人物画像

    万次阅读 2016-10-30 20:00:15
    talkingdata工程师分享人物画像的笔记;作为一个数据公司,通过提供sdk给各个行业来获取用户终端数据,地理信息,app信息等来推测一个用户画像,是一个非常具有价值的操作,可以给商家带来财富

    人物画像

    From TalkingData 王鹏

    1. 什么是画像
    2. 画像的用处
    3. 如何进行用户画像
    4. 画像应用中的难点

    1. 什么是画像

    ​ profile,从不同角度来表示一个人;角度可以是事实和抽象的,自然属性,性别,年龄;社会属性:职业、社交特征;财富:高收入人群,是否有固定资产;家庭情况:结婚,是否已经有孩子;购物习惯:网购 vs 逛商场;位置特征:哪个城市生活;或者是一些行为习惯。

    1. 人口属性:性别,年龄
    2. 资产状况:房产,收入
    3. 兴趣特征:阅读咨询,运动健康等
    4. 消费特征:网上、线下消费类别等特征
    5. 位置特征:常驻城市,职住距离等
    6. 设备属性:所使用终端的特性

    2. 画像的用处

    ​ 解决业务问题;拓展新用户;获得一个新订单;获取新用户,要知道自己产品定位的用户画像;用户画像是帮助企业明确目标客群的重要手段之一;将有类似画像特征的人群转化成自己的用户;

    ​ 例子��:打车公司:有需要且有车的用户 vs 有需要但没车的用户 结果发现 前者 的 广告触达率比较高;映射出: 习惯了车反而离不开车

    • 如何准确的了解现有用户

    • 如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。

      逻辑上有些相悖:了解现有用户的画像,需要的是少量、画像特征覆盖度全面的无倾斜的精准样本,这样更能精确的定位产品的用户。而通过画像结果做广告营销获取新用户,在一定程度上需要的是大量的相似样本;量的大小和精准度的不同决定了后续画像模型在应用设计中的不同。

    标签:表达人的基本属性,兴趣爱好,行为偏好等某一个维度的数据标示。一种相关性很强的关键字,可以简洁的描述和分类人群。不同的行业,不同的应用场景,同样的标签名称可能代表不同的含义,也决定了不同的模型设计和数据处理方式。

    ​ 例子:卖男装筛选“男性”,“网络购物” 这两个标签进行投放,效果并不理想;

    “性别”有多种维度

    • 真实性别
    • 网络购物特征男女
    • 性取向男女

    3. 如何进行用户画像

    取决于业务目标(需要什么样的画像标签)和有什么样的原材料(有什么类型的数据源),基于这样才能确定使用什么样的模型设计和数据计算处理方式。

    1. 征信场景,想知道这个人的真实性别:

      在没有全量真实数据的情况下,可以采取如下的方法来处理:选取少量真实样本,使用这些真实样本追加一些特征因子,使用looklike算法进行样本扩展,将该少数样本特征扩展到大量或者全量数据。当然,这些数据的准确率取决于样本的均衡程度和算法的质量。

    2. 网络购物的电商场景

      考虑将来该网络账户实体是否会购买男装的角度,需要的是“男装购买倾向”的标签,可以基于所有账户实体以往购买记录来计算处理该标签。

    3. 同性交友app定义的男性

      “男性同志”标签,考虑通过安装了类似同志交友的app人群或者以同志人群经常出现的聚集地进行计算处理。

    使用这些不同源的数据,计算处理业务需要的标签:

    1. 数据抽取:从不同数据源抽取要计算标签的数据原材料
    2. 数据标准化:针对抽取的数据将其清洗为标准格式,将其中的错误数据和无效数据剔除。
    3. 数据打通:不同来源的数据有不同的主键和属性,比如有设备的WiFi信息,又有设备的poi信息,就可以通过WiFi将设备终端和poi(point of information)建立起关联。
    4. 模型设计:针对不同的数据内容和业务目标设计不同的规则和算法进行模型的构建,并使用小样本数据进行模型的可靠性验证
    5. 标签计算:在模型可靠性验证的基础上,部署生产运营环境来进行标签计算。

    例子:大学生标签

    没有每个大学生的入学信息和证件信息,我们如何操作呢。

    1. 进行业务分析,发现大学生的行为特征:在大学校园内活动比较多,将全国2000多所高校的位置找到,根据移动终端设备的位置信息来筛选“大学生人群”;
    2. 使用一些特殊的app,比如考研类,四六级,课程表等这类特殊app,可以通过app进行“大学生”人群的筛选。

    如何不用算法,就只用规则,我们想找精确的“大学生”人群,可以将位置和app行为两个特征叠加使用;

    如果我们想要扩展样本进行大规模广告投放,可以考虑含位置、app行为任意一个特征的人群,同时还可以通过算法类似lookalike的扩展样本学习。

    用户画像和标签设计中的一些难点

    1. 如何定义画像主体?如何唯一标识一个实体?

      真实世界每个人都是一个实体,但是虚拟世界他可能就变身为多个,比如人可能有一个身份id, 但是可能有多个手机号,多个终端设备ID,那就对应了多个移动终端的使用行为,将这些ID的特征拼接起来才能代表完整的画像。一对多的情况。

      多对一的情况:ipad的使用。孩子用来玩游戏,父亲查邮件,母亲用来购物。只要通过标签能够筛选出来想寻找的受众群体就可以。

    2. 如何打通不同源的数据?

      pc端,移动端,tv端的行为信息,如何将这些信息关联起来,在于将这些终端的唯一标识ID打通。TalkingData的IDMapping能力已经实现了跨设备ID的关联映射。所以要解决不同源ID的打通只要接入一家类似TalkingData的数据即可。

    FAQ

    1. 常用算法

      Linear Regression 线性回归

      Logistic Regression 二分类

      multi-class logistic regression 多分类逻辑回归

      Fregata(Non-parametric Algorithms)

      Random Decision Tree 随机决策树

      Random Decision Hashing 随机决策哈希

    2. 评估画像的好坏

      小样本的真实验证

      在实际的case中迭代验证

      外部标签的交叉验证,比如“已婚”标签的,不可能是”18岁以下”人群。

    3. 标签的存储

      hdfs,vertica, hbase。标签的追溯,取决于你的标签的生命周期,有的标签就是最新的,有的是每周每月加工的,有的是时间衰减迭代的。

    4. 样本的准确性

      大数据本身不存在所谓的正确性,是用来验证人的先验知识/经验的一种工具,这个里面应该考虑的不止是准确性的问题,而是如何能更好的提高你认为的准确率的问题,大数据由于题量大,需要的是数量、时间等多维的迭代,维度的扩展。

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  • 昨天在群里有游戏的时候遇到了一个坑,就是用UGUI做人物血条跟随遇到了大坑,今天就来说说如何用UGUI来做人物血条跟随。 第一种: 把Canvas画布作为Player的子物体。 首先:布置一下场景,简单的地面和一个...

    昨天在群里有人在做游戏的时候遇到了一个坑,就是用UGUI做人物血条跟随遇到了大坑,今天就来说说如何用UGUI来做人物血条跟随。

    第一种: 把Canvas画布作为Player的子物体。

    首先:布置一下场景,简单的地面和一个胶囊人物。。碰撞器刚体材质灯光什么的都加上,最后就变成了这样。


    然后在Player上写一个脚本来控制人物的移动,代码很简单,如下:

    public float speed = 10f;
    	void FixedUpdate ()
    	{
    	    float h = Input.GetAxisRaw("Horizontal") * speed * Time.deltaTime;
    	    float v = Input.GetAxisRaw("Vertical") * speed * Time.deltaTime;
    	    rigidbody.MovePosition(transform.position + new Vector3(h, 0, v));
    	}

    这样我们就把基本的布置都做好了,接下来就开始我们的血条制作。

    第一种方案:

    在Player下创建一个Canvas画布,然后在Canvas中创建一个Slider作为我们的血条。。把slider下面的Background和Handle Slide Area删除掉或者禁用掉。像我这样(灰色表示禁用)


    在Fill中把Color调成红色,有自己喜欢的图像源也可以自己替换


    这里我们忽略了一个最重要的东西,就是必须把Canvas的渲染模式选择WorldSpace,然后把相机添加进去,这是最重要最关键的一步


    通过上面的步骤,我们已经完成了,最后的步骤就是修改修改画布的大小与位置就行了,把画布拖到人物头顶就OK,大功告成!


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  • JavaScript 技术篇-一段js代码展示可以随鼠标移动变换样式的卡通人物,动态女生眼睛跟着鼠转动。...把这段代码写在一个 html 文件里,然后用浏览器打开。 <!DOCTYPE html> L2Dwidget.init(); </html>

    把这段代码写在一个 html 文件里,然后用浏览器打开。

    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <body>
    	<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/live2d-widget@3.0.4/lib/L2Dwidget.min.js"></script>
    	<script type="text/javascript">
    	L2Dwidget.init();
    	</script>
    </body>
    </html>
    

    运行效果图:

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空空如也

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