揭秘阿里巴巴的客群画像

平台场景目标群体及场景间买家差异性尚不明确，客群矩阵就是为场景中控解决这一业务痛点、提高场货分发效能而专门设置的算法研究主题。同时，客群矩阵也是用户增长和算法特征的核心数据。 鉴于客群矩阵如此重要且拥有诸多应用，其构建迫在眉睫。 我们主要围绕人、货、场、商4个维度构建，客群矩阵概况如图1所示。 客群矩阵同场景矩阵叠加，在构建场景目标用户、衡量场景差异性的同时，也能提高场景效能，有效引导目标流量，进而为各类业务场景的算法建模提供底层数据基础。 既然B类用户群体主要是企业和批发商，那么如何准确地描述客群矩阵呢？采购力就是突出的表征，采购力包含采购金额和采购频率，从采购力可以看出用户的经营规模和消耗能力。

客流类API实测：门店到访客群画像数据获取

这个API叫“门店到访客群画像分布”，主要用于线下实体门店到访客群的画像统计和分析的，比较契合我们的产品功能需求，整体接入过程还是比较顺利，数据也满足要求！ 一级业态枚举：餐饮，零售，生活配套，休闲娱乐，家庭亲子餐饮从Query参数可知，这个客流API可以获取指定月份、指定场景（门店）的到访客群画像，涵盖基础画像（如年龄、性别）和各种偏好画像（如消费、兴趣） ，对实体门店的客群统计和分析的价值还是很大的。 一、在线获取1、在及刻开放平台首页右上角注册后，进行到控制台，查看已经订购的API和创建API Keys，用于后续接口调用；2、在能力中心页面找到“泛客流”栏目，找到“门店到访客群画像分布”API；3、 error":"","billing":{"count":1,"price":0}}API调试过程中发现API的响应速度还是很快的，而且返回的数据正是企业所需要的数据，接入到产品中，就能得到实体门店客群的画像分析功能

「10」用户-用户画像如何建设(上)

因为更好的服务用户，满足用户的需求 用户才能更多的 直接或间接 为企业产生价值 为了满足用户需求，就得发现用户需求 这就衍生了 用户画像 接下来这几篇文章，我们就来讲讲 用户画像 什么是需求 我们先看几个场景 这个就是对象的反馈 而行为的对象，又从侧面反馈了用户的需求，毕竟，想吃主食或者想吃零食，可以从侧面映射出，用户是饿了还是闲了 这个就是我们在收获评估中需要记录的数据，行为的对象 及 行为的反馈 总结抽象一下，对于用户画像的建设 针对这些价值，我们需要找到合适的用户，这时，我们可以建设用户画像 关于建设用户画像，我们需要考虑用户的自然属性及行为属性，具体来说，就是回答以下4个问题： 1、用户的自然属性是什么 2、针对这个画像，当前产品中最能满足需求的功能是什么 3、针对这个画像，可以发散出怎样的可尝试的功能 4、针对当前功能，及可发散的功能，我们需要统计什么关键信息 今天这两个模块的梳理，为大家讲解了 需求分层，及需要收集的需求描述信息 这些信息，就是我们建立 用户画像的基础 下篇内容，我们来具体讲解下，用户画像的建设过程 以上，就是本期内容，希望对你有帮助～

提速银行用户画像客群交集计算200+倍

问题描述X银行用户画像应用中，需要完成客群交集计算。客群数量多达数千个，每个客群包含的客户数量不等，从几十万到上亿都有。要计算出任意N（一般是2-10）个客群共同的客户。 一个客户平均属于10个客群，如果用数据库表来存储的话，客户-客群表就有十亿多条记录。 客群有几千个，用整数保存的话数据量太大，而客群是个标签属性，只有是否两种状态，只需要一个bit（位）就能保存。一个小整型的二进制表示有16位，每一位都可以表示一个客群。 为了计算方便，我们把一个小整型的15个bit用于保存客群标签，600个小整数就可以保存9000个客群标签。在数据表中用600个字段c1到c600，每个字段表示15个客群的位置。 0表示不属于这个客群，1表示属于这个客群。做两个客群的交叉时，取其中的最多2列即可；做n个客群交叉，取其中最多n列即可。我们采用列式存储，在n小于10的时候，能大量减少读取数量。

【极客日记】群晖安装及洗白教程

玩法众多，详情可自行百度了解，这里提供群晖NAS的学习版安装，仅供学习了解。 以下教程实验于x64架构芯片J1900，理论上x64和x86都支持。 1、制作引导镜像 1.1、准备工具 主要是三个文件：arpl.img、群晖操作系统pat文件、rufus.exe。 一个U盘：用于存储和引导镜像的，这个U盘后续必须插在群晖物理机上才能正常引导启动群晖系统，8GB足以。 2、U盘启动 ① 将制作好的启动盘插到要装群晖的物理机上，并将该物理机为U盘启动。U盘启动请自行百度。 ② 为该物理机插上网线。 ③ 为装群晖的物理机接一个显示屏（会显示群晖引导访问地址），或直接通过路由器查看装群晖物理机的内网IP，并在内网中其他电脑浏览器中访问http://群晖物理机内网IP:7681，即可访问到群晖引导界面。

牛客网刷题-(10)

这个 Redis 问题画像，干掉了一摞简历 ｜ 极客时间

这里，分享给你一张 Redis 问题画像图，帮你快速定位问题对应的 Redis 主线模块，及相关技术点。 这样一来，积累越多，画像就越丰富。

10分钟搞懂蚁群算法

蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信息素。 什么是蚁群算法？ 蚁群算法就是模拟蚂蚁寻找食物的过程，它能够求出从原点出发，经过若干个给定的需求点，最终返回原点的最短路径。 本文我们就采用蚁群算法来解决这一问题。 数学建模 在开始之前，我们首先需要将“负载均衡调度”这个问题进行数学建模，量化各项指标，并映射到蚁群算法中。 OK，准备工作完成，下面来看蚁群算法的实现。 比如：resultData[x][y]=10代表第x次迭代中第y只蚂蚁的任务处理时间是10.

群晖 MariaDB10 开启远程登录

群晖安装 MariaDB10 后，默认仅支持本机连接，也就是说，你的局域网电脑是连接不上的，如果需要局域网连接，需要做处理。 环境：群晖6.2、MariaDB10 处理方法： 1、使用 ssh 登录到群晖 2、进入 MariaDB 默认安装目录 cd /volume1/@appstore/MariaDB10/usr/local /mariadb10/bin 3、使用 root 登录 MariaDB，然后进行修改 admin@XiaoMageNAS:~$ sudo -i root@XiaoMageNAS:~# cd /volume1 /usr/local/mariadb10/bin root@XiaoMageNAS:/volume1/@appstore/MariaDB10/usr/local/mariadb10/bin# root @XiaoMageNAS:/volume1/@appstore/MariaDB10/usr/local/mariadb10/bin# .

win10黑群晖安装教程_黑群晖7.0安装教程

} Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 三、群晖系统安装 在BIOS中设置U盘启动，然后就可以通过群晖助手进行搜索到了。 在浏览器输入群晖ip地址+5000端口号，进行访问并安装。 这里选择7.1.0。 等待安装，这个过程大概十分钟。 安装完成啦。 设置设备名称，以及用户名和密码。 选择手动更新，因为黑群晖更新系统极不稳定，容易造成群晖崩溃。 这里选择跳过。 这里就进入到群晖的DSM界面了。 这里创建了3块盘的存储池，还有两块SSD做了读写缓存。 nvme_model_spec_get，在右侧找到如下图字段的原数据为0000:00:13.0和0000:00:13.1，把它修改为0000:00:06:0和0000:00:1d.0，然后保存文件，并上传到群晖的

腾讯位置大数据驱动文旅与地产行业精准决策

数据魔方 服务于项目前期投拓决策，提供城市、商圈、购物中心及周边的宏观与微观数据分析，覆盖人口分布、业态分布、客流排名、客群画像等维度。 客留通 聚焦购物中心经营期，提供客流监控、客源分析、客群画像、商圈覆盖、竞争环境及精准营销等全方位数据支持。 客源洞察深度：可细分客源为工作地、居住地、过路地三种场景，进行来源区域排名与画像对比。 竞争态势感知：提供33个维度的城市排行数据，实现空间竞争分布和重合客群分析，把握市场主动权。 龙湖地产：应用数据魔方进行竞品客群来源地分析、售楼处客群热力地图绘制，指导精准营销与业态调整。 数据源覆盖10亿+日活用户，日均定位请求超1600亿次，POI数据超8000万。

腾讯云位置大数据提升不动产行业投资与运营决策效率

传统市场调研方式耗时耗力，难以快速、精准地获取地块价值、客流来源及客群画像等关键信息，严重影响项目拓展与运营效率。 提供多层级数据洞察解决方案 腾讯云基于每日10亿+日活用户和1600亿+次定位的大数据能力，推出“数据魔方”（PaaS/SaaS）与“客留通”（SaaS）两款核心产品，覆盖从拿地筹建到经营管理的全生命周期 优化运营与营销效果：客留通支持对全国1.3万+购物中心进行竞品对标。某客户通过平台锁定目标客群并投放广告，点击率（CTR）提升至1.38%，较常规组提升10.14%。 头部地产集团已验证方案价值 龙湖地产：应用LBS数据魔方进行竞品客群来源地热力分析、售楼处客群洞察，高效获取消费者画像报告。 宜家荟聚中心：全国8个荟聚项目集中采购客留通，用于运营提升与新项目研判，通过客群画像分析指导营销活动，有效提升活动推广效率。

架构师视角：如何从数据底座到策略应用构建可复用的人群分析引擎？

例如，需要找出“参与促销活动但至今沉默未转化的客群”，需要使用交集逻辑（促销 ∩ 沉默）；需要找出“高价值中未流失的客群”，需要使用差集逻辑（高价值 - 已流失）。 三、 画像引擎与 TGI 特征计算用户特征画像之所以常被视为数据花瓶，是因为常规的静态分布（如性别分布、地域占比）无法反映出该客群相较于大盘的核心特征差异。 > 100）：自动提炼出 TGI 指数降序排列的 Top10 特征值；显著差异特征：计算目标客群与对照组的 TGI 差异比值，排除大盘背景底噪，精准指出目标客群特有的显著性差异。 STEP 1：基础客群定义动态化：将高频的基础业务场景规则化，一劳永逸适应任何时间区间；STEP 2：场景逻辑画布化：将交并差等关系运算在策略画布中沉淀为规则流；STEP 3：建立分析流程模板：将整个“ 选择群组 → 画布组合 → 画像维度配置”这一长计算链路沉淀为可复用的模板，后续面对同类业务问题，直接替换输入群组即可秒级产出画像结论。

数据挖掘实战：聚类分群实现精准营销

再比如，我们现在有客户的基础属性、业务等画像数据，想对客户的价值高低进行识别，从而能够有针对性的进行产品营销。此时同样可以通过聚类划分出对业务影响不同程度的客群，然后再以此设计策略。 # 分群后的画像特征 plt.figure(figsize=(10,10)) for i in range(0,len(index_lst)): plt.subplot(3, 2, i+1) 客群5：消费能力强、资产质量好、风险低，活跃度极差，是需要重点挽留的高价值客群； 客群3：消费能力强、资产质量好、风险低，活跃度较差，是需要促活的高价值客群； 客群2：风险中低，资产、消费、活跃均衡，稳定性高 ，是需要继续维持的中高价值客群； 客群1：与客户群2类似，但稳定度差一些，是需要继续维持的中高价值客群； 客群4：高风控的下沉人群，同时活跃度较高，存在多头的风险，是需要避免的高危低价值客群； 业务或者策略人员可以针对这个分层设计相应的营销策略 客群 特点 策略建议 客群5 高价值，但不活跃 重要挽留，给这类客户筛出为白名单，调整产品权益如提高额度、降低利率，进行电话营销防止流失 客群3 高价值，中等活跃 重要发展，临到期客户提前电话营销促成复购

牛客网-剑指offer-10

不过牛客网厉害的还是多啊，思路清晰，代码简洁。自己真的需要学习的有点多。不过后来又回头看了一下《剑指offer》上其实也是这样的。 那就直接复述一遍具体的思路吧：根据设定的整数位置，对n进行分割。 这里就直接选10了，高位是a=n/10，低位是b=n%10，循环条件直接就是n*10了，这样就可以从最后一位到最高位的遍历了。 这里需要考虑的就是，a的最后一位，就是高位对应的最低位。 当i表示百位，且百位对应的数>=2,如n=31456,i=100，则a=314,b=56，此时百位为1的次数有a/10+1=32（最高两位0~31），每一次都包含100个连续的点，即共有(a%10+1) i=1;i<n;i*=10){ int a=n/i,b=n%i; //补8的效果：当百位为0，则a/10==(a+8)/10， //当百位>=2，补8会产生进位位，效果等同于(a/10+1) count+=(a+8)/10*i+(a%10==1)*(b+1); } return

超长国债来了，高净值客群的机会在哪儿？

而房地产作为抵御通胀、分散投资风险的重要手段，自然成为高净值客群重点关注的选项之一。好房子成高净值客群资产配置“聚集地”高净值客群通常追求资产配置的多样化，以分散投资风险。 评估当前房地产市场现状和趋势可以发现，高净值客群最优质、最首要配置的优质资产，无疑是核心城市核心地段的好房子。 核心城市核心地段的房子适合居住，还有较高投资价值，这样具备双重属性的好房子，自然成为高净值客群资产配置“聚集地”。 一线城市核心地段的豪宅作为稀缺资源，具有多重投资优势，而且一线城市限购政策已经“松绑”，这对于高净值客群来说是个好机会。 在当前的经济和政策环境下，高价值楼市从稀缺品变为资产配置的必需品，其背后的投资逻辑和市场趋势都显示出，这一领域将继续成为高净值客群关注的焦点。

智能化时代，大数据如何赋能银行客群管理，实现精准营销

传统银行在客群管理方面的痛点不断显现： 1、渠道分布不均，客群覆盖面窄 作为将产品与服务传导给客户的通道，渠道对于银行的重要性不言而喻。 那么，在这样的背景下，银行业如何建立新的客群分析体系和营销模式，精准目标客群需求？ 很多商业银行开始积极拥抱大数据的力量，利用大数据技术解决客群管理痛点，更精准有效的识别客群，并结合客群金融消费特征，提供适合不同客群的产品及服务，落实客群管理新方式。 大数据技术在客户画像基本属性的基础上，进一步分析获取客户偏好、用户习惯等信息，再对客户属性、订单、行为、行为等组合条件，自动将用户划分到群组，形成特定客群划分，进而可以根据客群画像提取客户需求，最终做到针对不同的客群 而在智能化进程中，大数据是不可忽视的力量，通过大数据打破数据孤岛，打通内外部各大营销渠道，实时追踪客户数据，构建精细化客户标签以及精准的客户画像，找出优质和潜力客群，最后针对将这些客户进行有针对性的营销活动

四力PLUS商家增长平台产品介绍

数据驱动CaaS服务：方略围绕“人货场”提供大数据轻咨询（客群画像、潜客地图、选址、建模共创），输出可落地业务方案。 四力方略能力： 客群画像报告：标签洞察（基础信息、履历、生活态度、通用兴趣）、聚类工具（筛选特征-聚合客群-得出结论）、交付物示例（网瘾少年、雪田丽等客群画像）。 全城潜客地图：城市级潜客扫描赋分（栅格图<Geohash6约1.2km0.6km、Geohash7约150m150m>、围栏圈选），支持一方自定义客群（高频/会员/高净值）。 小程序黑盒诊断覆盖前端/安全/性能，含18项问题示例（某潮玩品牌）； 行业报告多深度覆盖（日常/专项/定制），补充微信生态洞察； 方略轻咨询聚焦人货场，输出客群画像、潜客地图等大数据方案； 客群聚类工具灵活（筛选-聚合-结论-示意图），含典型客群画像； 全城潜客地图支持栅格/围栏双模式，潜客识别与赋分； 线下选址报告用有店栅格建模预测未开店址销量。

8.22-8.28 交流群问题汇总第10期

在昨天群里讨论说m值越小，整个群落越受扩散限制。我理解的是m越小，受到扩散限制影响越大的话，随机性是不是说明应该更强呢？

腾讯位置大数据“以店选店”产品结构化概要

数据获取不全且精度低：获取高质量栅格数据（如人流量/画像等）成本高且耗时费力，竞争对手客群特征等数据获取困难。 网格客群画像：通过AI模型深度推理与人群标签增强学习，自动拆解目标客群特征，输出客流热度和商圈画像特征。 网格客源圈层分析：结合客流与商圈特征，输出网格客群沉淀的潜客画像；由AI综合评定客源圈层并输出分析报告。 竞品盘点分析：在同城范围内寻找相似分布地区，洞察竞争态势。 产品优势： AI精准找客群：基于腾讯海量LBS位置大数据及深度推断能力，破解海量人工选址环境规律，发现潜在商机。 高覆盖高质量数据：掌握大盘人口客流，实现精细化客群洞察。同一生态闭环确保了数据高度精准，数据沉淀及覆盖行业特征的深度结合形成了不可替代的壁垒。