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

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-(6)

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。

ESXI安装群晖DSM6教程

本文以在ESXI6.7环境下安装群晖DS918+为例（安装DS3615和DS3617的过程与本文步骤一样）。 ，请根据自己需要分配大小，磁盘置备选择“精简置备”（就是我虽然现在分配32G，但是实际使用多少就占多大的空间），硬盘格式记得务必选择SATA格式，并且位置是SATA0:1，下一页直到完成； 6、 打开电脑上的StarWind V2V Image Converter，点Next； 7、选择第1个选项“Local file”，Next； 8、点“...”选择群晖DS918+的引导IMG文件； 删掉多余的SCSI控制器0，保存； 20、打开虚拟机，出现的菜单选第1个（也可以不选择，默认就是进入第1个）； 21、引导后会一直是这个的界面，不要以为卡住了或者以为死机了； 22、成功搜索到群晖 是系统默认给你安装最新版本； 2、千万不要点“立即安装”； 26、勾选“我了解这些硬盘上的所有数据将被删除”，确定； 27、等待安装...... 28、安装完成后，系统会自动重启一次，继续等待几分钟； 29、设置群晖

aliddns ipv6_IPv6 + aliddns 实现群晖外网控制

IPv6 + aliddns 实现群晖外网控制 你是AMD Yes党？还是intel和NVIDIA的忠实簇拥呢？最新一届#装机大师赛#开始啦！ 群晖自带quickconnect，原理应该和上述类似。速度也受限于群晖官方服务的带宽。 还有zerotier one 这种p2p什么的 然后就是ddns！！！！！ ，然后填到aliddnsipv6_name1后面，那么一会你访问群晖的 地址就是 修改完成后把文件上传到群晖任意目录(前提你要能找的到)，然后新增计划任务！ 手把手教你IPV6下的群晖DDNS访问小编注：此篇文章来自#原创新人#活动，成功参与活动将获得额外100金币奖励。详细活动规则，请猛戳此链接！ 另外这个不仅仅可以用于群晖，还可以用在其他地方，只要支持python以及有ipv6网络，都可以实现公网访问！比如我还在家里的Windows上弄了一个，实现remote desktop。

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。

树莓派部署Elasticsearch6集群

1.8.0_191，安装步骤也在上面的文章中 Elasticsearch：6.7.1 部署 部署Elasticsearch集群的细节，请参考文章《Linux环境快速搭建elasticsearch6.5.4集群和 导入测试数据 参考文章《极速导入elasticsearch测试数据》导入批量数据，受限于树莓派的硬件资源，导入过程是非常漫长的，建议将脚本拆分多个小份再执行； 以上就是树莓派部署Elasticsearch6集群的小结

Proxmox VE（PVE）安装群晖DSM6

一、环境介绍 1、Proxmox VE（以下简称PVE） 2、黑群晖DSM6.2引导 3、pat安装包 4、工具包 二、环境创建 1、点击“创建虚拟机”按钮，勾上“高级”，勾上“开机自启动”（软路由一般情况下开机启动 2.6 Kernel”即可，选择“不适用任何介质”，点击“下一步” 3、系统默认即可，点击“下一步” 4、硬盘，随便设置，之后会删除的，点击“下一步” 5、CPU按照实际情况选择，点击“下一步” 6、 进入LEDE硬件设置，选中未使用的磁盘0，点击编辑 4、总线/设备选择SATA和0，磁盘镜像选择vm-101-disk-0 5、引导顺序，改为硬盘，Disk ‘sata0’ 6、添加一块系统盘，点击 ，找到未配置的群晖 3、用户协议，勾上确定，下一步 4、点击“设置”，如果系统盘有信息，会显示“还原” 5、点击“手动安装”，选择从官网下载的DSM_DS3617xs_23739.pat，点击立即安装 6、会提示硬盘1、2数据会被删除，1是引导盘，2是系统盘 7、等待安装完成 8、DSM初次进入的配置（略） 9、不上一张进入DSM的信息图

Zerotier在群晖DMS6的安装

前言 说来惭愧，自己因为穷所以买了星际蜗牛安了黑群晖来做 nas，但自己对 nas 相关的知识实在是不了解，不敢随便升级系统（事实证明好像不升级系统是正确的选择？ 其余安装步骤和官方指导的安装方法相同，即打开群晖插件中心，找到手动安装，上传spk文件即可。 Back to posts

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

腾讯地图AI Maps × Tencent Ecosystem：粤港澳大湾区零售与门店解决方案

核心技术属性：AI驱动的自然语言交互分析、居住区级LBS用户画像、垂直行业匹配引擎、多生态平台同步能力。 二、产品应用场景 区域扩张团队：连锁门店扩展中需快速评估候选地客群，面临选址范围模糊、现场考察成本高痛点。 营销团队：制定区域营销策略时缺乏不同区域消费特征数据，难以精准定位客群。 产品优势 Conversation as Analysis：无需手动选坐标填参数，自然语言触发全流程分析（如输入“在旺角开奶茶店”自动完成定位、客群分析、报告输出）。 具体操作含上传6张店铺图片用美照吸引顾客、设置微信客服、使用进货送货/跑腿取送工具、智能问答优化咨询体验。 五、总结 腾讯地图AI Maps × Tencent Ecosystem通过AI选址工具与商家助手StoreMate，为粤港澳大湾区零售企业提供从选址决策（自然语言分析、客群画像、垂直引擎）到门店运营（

U盘引导安装黑群晖DSM6

黑群晖系统其实是指在普通电脑运行Synology DSM系统, 事实上在普通PC电脑上安装黑群晖(Synology DSM)也非常方便, 现在把教程简单写一下。 引导系统装哪里？ continue后等个1-2分钟在浏览器里面输入http://find.synology.com/ ，搜索DSM，如果没有找到，那么使用SynologyAssistant查找 若多次测试还是无法搜索到群晖 ，那可能是网卡不支持, 详情请查看DSM黑群晖网卡支持列表 4,根据提示继续，点击手动安装后选择之前下载的pat文件，然后再点击立即安装。

7.25-7.31 交流群问题汇总第6期

本系列为交流群一周问题汇总。目前群人数比较多，如果你想加群，加我微信回复进群，我拉你进来。 加我好友请备注姓名单位，否则一律忽略！ ；Silva；ggplot2习惯；α多样性；bin；宏基因组入门；下载文献；语法修改；NMDS的stress；beta多样性分析搭配；植物引物；宏基因组去冗余 1.Cytoscape做网络最少样本量 6- 6. ggplot2习惯 经验总结 | R语言报错的系统化处理方案 https://mp.weixin.qq.com/s/M-Y1Ge70JtYi9-iTzRPLkw 把aes放在后面绘制图层里，比如画一个散点图

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。

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。

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。