用户画像逻辑架构
2016-09-23 18:40:07 0 举报
用户画像逻辑架构是一种用于描述和理解用户需求、行为和特征的模型。它通常包括以下几个层次:1. 基础属性层,如年龄、性别、地域等;2. 行为属性层,如购买记录、浏览历史等;3. 消费能力属性层,如收入水平、消费习惯等;4. 兴趣偏好属性层,如兴趣爱好、品牌偏好等;5. 价值分层,如忠诚度、潜在价值等。这些层次相互关联,共同构成了一个完整的用户画像。通过对用户画像的分析,企业可以更好地了解用户需求,制定更有效的营销策略。
作者其他创作
大纲/内容
实时数据适配
MapReduce+Hive+Spark+Storm
数据应用层
7.属性整合到画像中
实时数据
考拉精准营销
Hive
2.用户特征识别
数据管理
个性化新闻推荐
8.部署上线
数据源
考拉行为数据
产品数据导入
数据接口或形式
6.测试验证(包括模型、数据)
HDFS+RabbitMQ
提取给不同产品的画像子集数据(HDFS)
门户数据
4.产品数据到用户特征的映射
精准广告投放
相似人群以及特定人群提取
1.产品业务熟悉
以缓冲形式提供在线查询接口
3.数据清洗(ETL)
数据采集
MapReduce+Redis+ElasticSearch+Hbase
....
5.建立模型预测属性
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