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-(8)

ES8集群部署

这次ES8集群部署花的时间真不少，还熬了两夜，原本是比较简单的，同事搞就可以了，结果还是超出了预期，不熟悉的东西部署也是相当耗时间的。 开始是准备基于Docker部署的，但是没有成功，网上参考了很多，调各个配置参数，就是没成功，后来看到这个文章：https://www.zsjweblog.com/2022/03/09/elasticsearch8- 以下是熬了两天的成果： 部署4个节点的ES8集群： 节点 IP http.port transport.port node-1 ip1 9200 9300 node-2 ip2 9200 9300 node 下载ES8 cd 安装目录 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.1.0-linux-x86 Changed password for user kibana PASSWORD kibana = 0B5d8WESa3TDsRdJ64eZ Changed password for user

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。

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

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。

数据告诉你：面对双11，线下商机何在

研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末（11月7日、11月8日）的客流及客群画像与“双11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。 热力图直观呈现了品牌受众在双11前周末的分布情况，如果品牌能够充分利用客群的聚集效应，可以高效地将人气转化为销量。 芝麻科技的大数据消费者画像除了有近500项标签刻画消费者画像外，还能够提供品牌受众地理位置分布热力图，了解品牌受众的逛街习惯、集中地理位置等，可作为品牌新店选址、基于地理位置广告投放策略参考等。 化妆品店的老客对于品牌与产品已经非常熟悉，不再需要进店体验，而大量新客会进入门店试用产品。如果导购或BA能为这部分新客提供满意的服务体验，将有可能引发他们的购买意愿，并形成最终转化。 双11不是实体商业的黑色周，相反，无论是客流数据，还是客群画像，都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。

安装K8S1.23集群

/kubeadm/install-kubeadm/安装条件多台Linux机器 CentOS72G以上RAM，2个以上CPU集群网络互通，可访问外网关闭防火墙，关闭swap分区准备安装环境nodeIPk8s-master192.168.43.111k8s-node1192.168.43.112k8s-node2192.168.43.113 etc/fstab # 永久设置主机名hostnamectl set-hostname <hostname>添加hostscat >> /etc/hosts << EOF192.168.43.111 k8s-master192.168.43.112 k8s-node1192.168.43.113 k8s-node2EOF允许 iptables 检查桥接流量cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.confbr_netfilterEOFcat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.confnet.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1net.bridge.bridge-nf-call-iptables

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

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。

Kubernetes（k8s）1.12.2集群搭建

本博客搭建k8s集群1.12.2版本 1. 准备2台以上最低2核4G的服务器 2. =http://www.ik8s.io:10080"Environment="NO_PROXY=127.0.0.0/8,172.0.0.0/16" 加载配置文件 systemctl daemon-reload /etcd-amd64:3.2.24 k8s.gcr.io/etcd-amd64:3.2.24 docker tag coredns/coredns:1.2.2 k8s.gcr.io/coredns:1.2.2 初始化k8s 1. 8.

2025商超消费变革洞察报告

第一章：报告基础信息 •报告标题：2025商超消费变革洞察报告 •发布机构：腾讯智慧零售联合腾讯营销洞察（TMI） •发布时间：2025年8月 •行业标签：零售 •产品标签：#腾讯智慧零售 第三章：报告目录 序 三大趋势解码商超行业变革 1 理性消费深化结构性机会浮现 2 渠道博弈加速体验与效率再平衡 3 人群价值重构七大客群精细化运营 PART 01 理性消费深化 ，形成七大客群标签（信息来源：2025商超消费变革项目定量调研〔2025年1月，6000份样本〕）。 人群价值重构，精准运营取代撒网式营销 痛点：七大客群（都市GenZ、小镇青年、有孩一族等）价值分化显著，有孩一族占会员店用户39.9%，都市GenZ占即时达用户27.1%，银发族在社区店占比超大盘2 解决方案：建立会员标签体系，按客群定制策略（如有孩一族推“亲子购物日”，银发族组合“健康品类+社交活动”）。

用户画像超全总结：3种标签类型、8大系统模块

03 用户画像8大系统模块及解决方案 搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设，如图3所示。 ▲图3 用户画像主要覆盖模块 用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。 标签数据开发：用户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发，打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。 用户画像应用：画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。 04 一款用户画像产品是什么样的？ 开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更方便业务方的使用。

2025年《中国酒店市场价值指数三十城榜单》发布，腾讯智慧文旅独家提供客群洞察

在此背景下，报告通过量化指标重构城市酒店市场的价值基准，并 首次引入「腾讯智慧文旅」的客群画像分析，从“人”的需求视角出发，为业界研判结构性机会、制定跨越周期的投资与运营策略提供数据支撑。 • 【独家视角】数智化客群画像揭示底层消费逻辑 借助腾讯智慧文旅数据，报告揭示了核心城市的消费支撑力： 1）上海：展现出高收入与多元化需求特征，月收入过万的客群占比高达 65.4%，对文化场馆（TGI 2）哈尔滨：客群结构实现高价值升级，有车族比例从 44% 跃升至 89%，高频餐饮消费人群占比提升至 43.3%。 3）杭州：商圈价值与产业 DNA 高度绑定，西溪与滨江商圈以科技从业者为主，钱江世纪城则呈现鲜明的金融产业客群特征。 凭借强大的模型算法能力，其构建的“年度热度值”与“到访客群画像”能够精准洞察人地物时空关系，为酒店业选址、投资与运营提供极具商业价值的科学指引。

报告基础信息

腾讯智慧文旅首次引入客群画像分析，新增需求端洞察维度。 方法论说明 研究方法：定量分析为主，结合定性洞察 样本规模：覆盖全国30个重点一二线城市及核心旅游目的地 数据来源： 酒店运营数据：厚海数据平台（www.hohidata.com） 客群画像数据 客群结构优化驱动价值提升：哈尔滨中高收入客群（月收入＞1万元）占比从39.0%升至46.6%；上海核心区65.4%到访客群月收入过万，支撑高端需求。 为什么选择腾讯云 腾讯智慧文旅作为本报告独家战略合作伙伴，首次引入基于腾讯地图位置大数据的客群画像分析，提供到访热度、收入结构、消费偏好等维度洞察（如TGI指数分析）。

Elasticsearch 8集群搭建、安全功能配置详述

本文主要记录Elasticsearch 8.4.3的安装过程，一方面是记录如何搭建一个Elasticsearch 8 集群，另外一方面是通过安装过程，了解在这个过程中Elasticsearch在背后做了一些什么 }{l_xB6z5QQee23U2jX8Ctiw}{node1}{192.168.56.11}{192.168.56.11:9300}{cdfhilmrstw}]}, added {{node1}{Ugh2e7ubSb2fw9Wj8U918A }{l_xB6z5QQee23U2jX8Ctiw}{node1}{192.168.56.11}{192.168.56.11:9300}{cdfhilmrstw}}, term: 7, version: 93, reason: ApplyCommitRequest{term=7, version=93, sourceNode={node1}{Ugh2e7ubSb2fw9Wj8U918A}{l_xB6z5QQee23U2jX8Ctiw :71:75:06:CB:9C:1F:7C:81:90:A6:C3:A2:02:6C:EA:D4:77:90:AC:A6:32:E3:5E:98:8A:65:FD:DA:78:36:6D 以下是日志中打印出的

风控策略：客户分群策略详解

因为作为一个通用的授信策略，其兼顾性必须做到很好，或者说要做到平衡，过于严格则对低风险客群不适用，而过于放松则对高风险客群不适用，“既要又要”是不行的，所以通用意味着平庸。 使用客户的分群策略会有以下几个优势： 实现对不同群体的差异化策略，使策略更精细化，提升整体风险识别效果 可以从更多维度观察客户的业务和风险情况，形成客户画像 局部客群风险升高时可以局部处理，方便问题定位和处理 那么这两个渠道的客群和风险水平就是截然不同的，需要不同的风险管理策略。 一般分群的群数2-5为最佳，不宜太多。 客户属性 客户的画像标签，比如年龄、职业、学历等基础属性的分群。属性分群的提前是要对客户画像有足够的了解，并有一定风险区分度，更多的是参考经验。 后面的分裂以此类推，最终分成了总共8个客户群，各个群之间的坏账率bad_rate有一定的区分度。