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

牛客网刷题-(9)

9 段 IT 工程师画像 + 成长落地指南

9 段 IT 工程师画像 + 成长落地指南一、9 段 IT 工程师核心画像段位 核心能力定位核心动作 核心价值 成为技术与业务的桥梁 8 段团队引领层 搭建团队通用技术 / 管理体系，带教新人、组织技术分享，把控团队技术方向 将个人能力转化为团队能力，提升团队整体效率，成为团队技术带头人 9 段战略布局层 结合行业趋势 + 企业业务战略制定技术发展规划，统筹企业级大型技术项目，搭建企业技术人才梯队让技术成为企业业务发展的核心驱动力，成为企业技术战略制定者、行业技术标杆 二、如何成为一名 9 顶尖阶段（9 段）：从团队引领到战略布局，让技术驱动企业发展核心目标：具备企业级 / 行业级全局视野，成为企业技术战略制定者战略规划：研究行业技术趋势，结合企业短期 / 长期业务战略，制定 3-5 年企业技术发展规划 避坑提醒：3 个常见成长误区只钻技术不懂业务：脱离业务的技术无实际价值，难以突破 6-7 段；只做自己的事不沉淀：个人能力天花板有限，不分享沉淀无法实现从个人到团队的突破；拒绝管理与统筹：9 段工程师是技术

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。

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。

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。

酒店行业私域增长引擎与数字化全链路解决方案

ID-Mapping： 融合多触点数据，重新认识客户，生成360°全方位画像。 转化 (Revenue): 自动化触发潜客孵化（如发送优惠券）、入住前关怀、住中服务（餐饮推荐）、离店后评价邀请。 企业微信 SCRM - 赋能一线员工 侧边栏工具： 集成客户画像、话术库、素材中心、快速建群和一键下单功能，提升管家服务效率。 分层运营： 支持标签化群发、朋友圈SOP，实现1V1精准服务。 应用： 在小程序商品详情页嵌入“官方粉丝群”入口，引导用户扫码入群，并在群内发布水质检测报告等服务信息建立信任。 价值： 构建可持续触达的社群流量池，解决小程序用完即走的难题。 五、 提炼腾讯企点核心竞争优势 Why Tencent (权威背书与技术壁垒): 独家数据生态： 融合腾讯9亿大数据及王者荣耀等游戏IP资源，拥有丰富的一方私域数据运营经验。

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

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。

云+创业线上分享会丨腾讯云服务如何助力零售行业变革

2018年9月14日，腾讯云·云+创业携手亿欧举办了一场“云服务助力传统零售变革智慧零售”的线上分享。 腾讯希望帮助零售企业刻画出更完整，更多维、更立体的客群画像，从而完成“流量为中心”进化到“以消费者为中心”的零售服务升级。 企业的发展是以正确的商业模式为根本，而商业模式需要随着市场的变化而变化。 优客（商圈分析） image.png image.png image.png image.png 假设你是一个门店/购物中心的经营者，你希望了解门店位置周边人群的画像。 还有客群消费能力的分析，是否和产品目标价位的人群重合，这些都有助于帮助经营者进行竞争分析、选址参考、营销参考等。 （为商品的陈列或促销组合提供数据支撑）、不同客群的客群分析及消费分析。

单细胞专题 | 9.如何人工注释单细胞类群？

其他的大部分类群都是Bladder Cancer 细胞。但是上次使用singleR注释时，第12个亚群是NK细胞，查看一下CD45的表达。 所以我个人觉得可以将12这个细胞类群删除，用于后续的分析。 这里我们就暂且按照注释的细胞重新命名一下就行了： ###直接修改类群的值 sce3 <- sce new.cluster.ids <- c(rep("Bladder Cancer",8),"Endothelial 相对来说，该数据集中是流式筛选后测序的数据，所以这里的注释还是可靠的，后续的分析可以结合SingleR包注释的结果和人工审核的结果一起判断，用于后续的分析，这里可以只选择上皮细胞进行后续的分析，因为这个类群是很确定的癌细胞

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）。

选址、调研所需周边人群画像怎么获取？区域人群画像分布API接入指南！

在传统商业决策中，有多少资源因“目标人群”画像模糊而被浪费？多少营销活动因缺乏精准人群触达而效果不佳？多少市场调研因无法获取核心客群画像数据，导致策略偏离实际？ 区域人群画像分布APIAPI介绍：查询指定区域内得人群基础画像（共11类画像数据）；从标准开发文档中的关键参数，即可看出其灵活性与实用价值：Body参数从Body参数可知，你可以自由选择不同季度（Q1~ 此外，你还能选择10类人群，获取其11类画像数据，涵盖基础画像（如年龄、性别）和各种偏好画像（如消费、兴趣），全面覆盖人群分析所需维度。 "location": "113.943,22.535", "data_type": 1})headers = { 'token': '5b139c8cd617c24965401965a9fdc6e3 若您的业务也需构建人群画像、区域洞察或客流分析等能力，“区域人群画像分布API”将是理想选择。

企业如何利用数据打造精准用户画像？

可从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值，包括： 获客：如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户 粘客：个性化推荐，搜索排序，场景运营等 留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率 如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程 我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。 业务层指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”，作为业务关联的结果。 兴趣社交：基于兴趣加入的微信群或朋友圈中的人（如跑步、摄影等爱好群体）。 偶尔联系：几乎没有互动，但有一定社交关系的人。 3. 9. 活动参与标签 常参与的活动类型：线下聚会、线上分享会、社群活动等。 活动组织者/参与者：组织者、参与者、旁观者。 10. 流动性标签 活跃用户：经常发布朋友圈并互动的人。 兴趣圈：有共同爱好的人（如摄影群、跑步群等）。 朋友圈展示：不同的人可以设置不同的朋友圈权限，常互动的人可见生活动态，工作合作伙伴可见业务信息。

2025浩华管理顾问公司中国酒店市场价值指数三十城榜单发布

核心价值在于新增腾讯智慧文旅客群画像分析维度，从“人”视角补充供需评估。 品牌连锁指数 客群的高消费力和需求多元性构筑上海市场的品牌承载力 业绩表现如何？ undefined•数据库来源：厚海数据平台（www.hohidata.com）、腾讯地图位置大数据（客群到访热度、画像）。 客群结构优化：哈尔滨中高消费客群（月入过万）占比从39.0%升至46.6%，有车族/有房族比例翻倍，消费潜力释放。 依托腾讯云、AI、大数据技术沉淀，以“云+数字内容+产业服务”驱动文旅升级，其技术先进性与实践成果获行业认可： 技术融合优势：整合云基础设施、AI算法、海量生态数据（如腾讯位置大数据），提供客流热度、客群画像

【独家揭秘】机器学习分析 47 万微信群，发现 9 大规律

【新智元导读】微信群已经进入到我们的日常生活中，成为社交关系的主要纽带。但微信群有自己的规律，长期群能存活很长的时间，临时群则转瞬即逝。 来自清华大学、康奈尔大学、腾讯公司和中国香港科技大学的研究人员采用了机器学习算法分析了47万+的微信群、2亿+微信用户、6亿+的好友关系和200万+邀请记录，揭秘微信群背后的数字以及 9 大规律。 3.微信群的生命周期，很大程度取决于设立时候的社交目的：例如事件驱动的群组相对于经常聚会的朋友群，有更高消亡的可能性。 4.微信群可以分为长期群和临时群。 例如，WhatsApp是全球最流行的信息服务商，拥有每月超过9 亿的活跃用户(MAUs)；微信是中国最大的信息服务商，拥有6 亿的活跃用户(MAUs))。 有意思的是，我们发现大多数临时群是由事件驱动的（例如：旅游团，会议群及吃饭群），而长期群更多是由关系驱动的（例如：家庭群，同事群及好友群）。