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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。
2.2K10发布于 2020-08-17 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
48910编辑于 2025-08-21- 来自专栏猴子数据分析
4个问题带你了解用户画像
接下来，我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。 image.png 1. 什么是用户画像？ 下图展示了电商和广告可能用户画像情形（说明：一款产品可能拥有多个用户画像代表）。 image.png （4）总结 image.png 2. 用户画像有什么用？如何使用？ 4）停止团队成员对产品内容优先级和执行顺序的争论。 image.png 对于一个项目而言，用户画像理应从最初的产品规划阶段就开始构建。 image.png 产品功能确定阶段，产品还没有实际用户，用户画像是相对简单的标签，如“年轻妈妈”。最初功能设定都需要围绕这一重点客户群展开，才能保证产品不偏离规划。 （4）总结：用户画像有哪些注意事项 image.png 4. 总结 本篇主要带你了解用户画像的定义、作用和注意事项。下次带你了解如何构建用户画像。
1.4K00发布于 2020-10-28 - 来自专栏数据计算
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。 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。 12CPU（核）的虚拟机执行12个月的查询，只需要4秒。而原先100CPU（核）的虚拟机执行同样的查询需要120秒，性能提高了250倍（100CPU*120秒÷12CPU*4秒）。
39210编辑于 2024-10-31 - 来自专栏全栈开发日记
【极客日记】群晖安装及洗白教程
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。 4、注册账户 群晖全球站账户注册地址：https://account.synology.com/zh-cn/register/ 账户注册教程：https://www.ainas.cc:88/?
9.5K10编辑于 2024-01-14 - 来自专栏Material Design组件
增长黑客4：获客
尽可能提高获客的成本效益率永远是王道，而且所有公司都应该始终致力于树立良好的口碑，以降低新用户获取成本。 扩大获客规模，首先要有两种匹配： 1、语言-市场匹配：也就是你对产品优势的描述打动目标用户的程度 *乘车码：“没零钱，忘带卡，出行就用乘车码”从痛点入手突出产品优势 2、渠道-产品匹配：即你所选择的营销渠道在向目标用户推广产品时的有效程度 4、不断进行新尝试 即使你已经找到了一个可靠的渠道或者一系列奏效的策略，新的选择还在不断涌现，你要做的就是不断寻求可用于试验的新策略。 随着增长加速，新渠道会变得更加重要。 4、确保受邀者获得满意的体验 需要告知这个产品是干什么的／为什么他们应该加入后再要求他们创建账户。
90631发布于 2019-01-03 - 来自专栏HTML5学堂
2016.04第4周 群问题分享
JavaScript var array =['1', '2', '3', '4'];怎么变成 ['4', '3', '2', '1'] 2016.4.25~2016.4.29 核心概念 颠倒数组中元素的顺序 HTML5学堂小编 - 陈林 耗时4h
1.1K140发布于 2018-03-13 - 来自专栏Python数据结构与算法
牛客网刷题-(4)
#将最大值输出 print("%d eh o maior"%X) 这道题的难点:题目给了你两个数如何取得最大值,但是现在求三个数,我们可以先比较前两个再比较第一次取到的最大值和未比较值的大小 (4)
26210编辑于 2024-01-18 - 来自专栏深度学习与python
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。
46410编辑于 2023-04-01 - 来自专栏HTML5学堂
2016.07 第4周 群问题分享
HTML+CSS CSS pixels与Device pixels有何区别？ 2016.07.25~2016.07.29 核心概念 CSS pixels、Device pixels 问题解析 CSS pixels： 浏览器使用的抽象单位， 主要用来在网页上绘制内容 Device pixels： 显示屏幕的的最小物理单位，每个dp包含自己的颜色、亮度 等值的 CSS pixels在手机屏幕上占多大的位置，这不是固定的，这取决于很多属性。经过分析和总结，我们可以得出这么一条公式： 1 CSS pixels =
1.1K50发布于 2018-03-13 - 来自专栏Zaqdt_ACM
牛客寒假算法基础集训营4 F. Applese的QQ群(二分+拓扑排序+dfs)
题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/330/F
50010发布于 2019-03-01 - 来自专栏活动盒子
智能化时代，大数据如何赋能银行客群管理，实现精准营销
4、用户分析不全面，客群粘性不高 客户群体的金融消费特征随时代变迁和成长的生命周期变化而改变，因此具备较强的用户分析能力，是提高客户粘性的关键。 4、构建精准的客户画像 智能时代带来了多样化的场景交互方式，同时也产生了庞大的客户数据，这些数据经过加工提炼形成各类客户标签，真实地反映了客户行为、偏好和需求，对构建客户画像时具有很高的研究价值。 另外，想要构建一个完整的客户画像，一般需要分为4个步骤： （1）数据搜集与处理； （2）通过文本挖掘、自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法等进行模型构建； （3）生成客户标签，包括人口属性、金融属性 、行为信息、客户关系、风险信息 、兴趣偏好等，从不同维度、颗粒度对客户进行描述，搭建客户画像体系； （4）根据不同应用维度建立客户分群，指导决策。 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
3.8K83发布于 2020-04-14 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。
28410编辑于 2024-06-18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。 三、 应用框架和功能介绍 功能框架（4步标准化工业流程）： 输入“对标店”一键找铺：在地图上交互框选生意火爆的老店作为“对标店铺”，提供给AI寻找模型作为分析学习的样本。 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。
27600编辑于 2026-05-29- 来自专栏王小雷
Redis4集群安装部署实战
4.创建集群 只需在redis-cluster1服务器上操作 仅需要在redis-cluster1服务器上安装gem redis (为来redis-trib可以执行)，其他服务器不用。
1.3K100发布于 2018-01-02 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。
19510编辑于 2026-03-31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。
7410编辑于 2026-06-29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。 业务生态融合：所有微信及小程序的原生地址应用均由其提供能力支撑，数据资源整合了腾讯地图POI数据及APP生态画像数据，场景覆盖社交、游戏、娱乐、电商、本地生活等全域。
18310编辑于 2026-05-30- 来自专栏Python数据科学
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。 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 ；对已到期存量客户通过PUSH、短信推送营销活动 客群2&客群1 中高价值、中等活跃 重要维持，临到期客户提前电话营销促成复购；对已到期存量客户通过PUSH、短信推送营销活动 客群4 低价值，高风险，高活跃
1.6K10编辑于 2023-12-13 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。 数据魔方：支持自定义区域（点半径、多边形围栏）分析，提供人口统计、客流指数、业态分布、人群画像等维度数据，辅助投资决策。 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。
17410编辑于 2026-05-31
腾讯云开发者
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