- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏绿盟科技研究通讯
《2021网络空间测绘年报》解读｜公有云资产画像与风险度量
，助力于数字化转型背景下新兴资产服务的安全管理。 风险态势评估的前提是资产梳理，对云上资产服务的宏观把握十分重要。因此，对公有云资产的梳理与测绘势在必行。然而，对公有云资产开展测绘工作也存在着许多挑战。 再次，公有云上租户众多，运行在其上的业务多种多样，资产部署情况复杂，为资产梳理也带来了难度。 PART 02 公有云资产多维画像 在《2021网络空间测绘年报》中，我们经过多方调研与对比测试，针对国内几大公有云厂商，整理出了相对可靠的IP库。 而后利用测绘系统对公有云资产从存活主机、暴露端口、对外服务等多个维度入手，进行了统计分析。最终基本梳理出了国内几大公有云厂商的资产暴露情况。其中部分结果展示如下。
1.1K10编辑于 2022-03-11 - 来自专栏凹凸玩数据
用户画像
关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。 用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前在内部交流群分享了一份个人学习的资料，大家都觉得真香，今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。 主要目录： 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例
6.6K20发布于 2020-02-20 - 来自专栏算法channel
画像分析
关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。 用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前宝器在内部交流群分享了一份个人学习的资料，大家都觉得真香，今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。 主要目录： 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例
2.6K50发布于 2020-02-21 - 来自专栏算法之名
Flink用户画像用户画像行为特征
","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像 reduce.addSink(new CarrierAnalySink()); env.execute("portrait carrier"); } } 创建用户画像会员分类标签 ); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征 这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。 创建用户画像商品类别偏好标签 创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private
10.2K20发布于 2021-11-10 - 来自专栏凹凸玩数据
用户画像
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便于业务方使用。 本文主要介绍用户画像产品化后主要可能涵盖到的功能模块，以及这些功能模块的应用场景。 01 即时查询 即时查询功能主要面向数据分析师。 将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。 Hive存储的相关标签表，包括userid和cookieid两个维度。 图13 对比分析两个人群特征 本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口，业务人员熟知业务，但对数据不了解。 本文摘编于《用户画像：方法论与工程化解决方案》，经出版方授权发布。
5.7K30发布于 2020-11-04 - 来自专栏AI机器思维
数据画像
01 什么是健康码画像？ 健康码画像让普通大众理解了数据，其实在实际的应用中还有很多针对特定场景的画像，如用户画像、产品画像、业务经营画像等，下面以用户画像为例讲解。 02 什么是用户画像？ 、场景等描述，形成一个用户画像原型。 通过这个用户画像，从而对这个人有了一个整体的认识，一个完整的人物画像已经呈现在了你的脑海里。当标签被描述得越多，用户画像就越清晰。 3）从数据角度而言，用户画像有助于建立数据资产，挖掘数据的价值。使数据分析更为精确，甚至可以进行数据交易，促进数据互联互通的流通。
5.7K40发布于 2020-04-22 - 来自专栏Unity游戏开发
Unity-资产-常用资产
Texture 纹理是图片或者影视文件覆盖在GameObjects上面来给予他们可视化的效果 Unity支持任何类型的image 和 movie文件在3D项目资产文件中作为纹理。 Unity Materials命名 Search ： Unity查找材质的方式 List of Imported materials : Audio Clip Unity支持单声道，立体声和多通道音频资产 跟踪器模块资产的行为与Unity中的任何其他音频资产相同，尽管在资产导入检查器中没有波形预览功能。
1.6K30发布于 2019-07-15 - 来自专栏算法无遗策
用户画像构建
用户画像是指用户的进行标签化、信息结构化。 构成用户画像的基本元素通常有：姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。 用来丰富用户画像的元素有：居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。 创建用户画像的方法 用户画像的作用 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统
4.6K11发布于 2019-12-23 - 来自专栏全栈程序员必看
用户画像总结
（5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析 根据用户画像的作用可以看出，用户画像的使用场景较多，用户画像可以用来挖掘用户兴趣 三、 用户画像的分类 从画像方法来说，可以分为定性画像、定性+定量画像、定量画像 从应用角度来看，可以分为行为画像、健康画像、企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、 旋转设备画像、社会画像和经济画像等。 八、 用户画像基本步骤[F2] 根据具体业务规则确定用户画像方向后，开展用户画像分析，总体来说，一个用户画像流程包括以下三步。 十二、用户画像困难点、用户画像瓶颈 用户画像困难点主要表现为以下4个方面 资料搜集和数据挖掘 在画像之前需要知道产品的用户特征和用户使用产品的行为等因素，从而从总体上掌握对用户需求需求 创建用户画像不是抽离出典型进行单独标签化的过程
3.4K11编辑于 2022-09-09 - 来自专栏计算机视觉CV
用户画像小结
前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。 在项目开展前，当然要先了解用户画像主要是干什么的，下面是我总结的两篇文章，大家可以先对大数据和用户画像有个基本的认识。 用户画像--《美团机器学习实践》笔记 如果刚接触用户画像，可以先通过以上两篇文章对用户画像挖掘和应用有初步了解。如果你读完以后是一脸懵的话，我知道你很急，但是你先别急。 使用pyspark实现RFM模型及应用（超详细） 利用用户的消费流水，对用户的消费水平打标签~实现简单的用户付费画像。 ~ 以上内容阐述了如何通过最直观简洁的方式来构建用户画像，让大家对用户画像的概念有更深入的理解。
1.6K111编辑于 2023-08-04 - 来自专栏架构师修炼
用户画像基础
图1-6 用户画像建设项目流程 第一阶段：目标解读 在建立用户画像前，首先需要明确用户画像服务于企业的对象，再根据业务方需求，明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。 就后文将要介绍的案例而言，需要从用户属性画像、用户行为画像、用户偏好画像、用户群体偏好画像等角度去进行业务建模。 只有业务人员在日常工作中真正应用画像数据、画像产品，才能更好地推动画像标签的迭代优化，带来流量提升和营收增长，产出业绩价值。 图1-8 回收的调研问卷（截图自“问卷星”） 08 小结 本文主要介绍了用户画像的一些基础知识，包括画像的简介、标签类型、整个画像系统的数据架构，开发画像系统主要覆盖的8个模块，以及开发过程中的各阶段关键产出 初步介绍了画像系统的轮廓概貌，帮助读者对于如何设计画像系统、开发周期、画像的应用方式等有宏观的初步的了解。
5.2K50发布于 2020-08-06 - 来自专栏从救火到防火：大模型赋能云原生安全
第 4 期：基于资产画像的治理闭环：从基础镜像到 CICD 的源头治理方法论
我们在第2期里讲的“运行时画像”（哪些库加载了，哪些没加载），不仅仅用来做风险过滤，更要反馈给开发和运维团队，反馈到CI阶段。终极操作：镜像瘦身（Slimming）。 •第2期（已发布）：介绍核心能力资产画像，演示如何将数百万漏洞压缩成数十个必须修的风险，实现精准打击。•第3期（已发布）：深入剖析四维风险决策模型，掌握如何比同行更快锁定“真正有危险的漏洞”。
5600编辑于 2025-12-30 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
电信流失用户画像
本文和你一起探索电信流失客户的画像，后续文章会对电信用户进行流失预测。 一、数据读取与分析 首先介绍一下数据集，它总共包含了7043个用户的信息。 二、流失客户画像分析-明细 1 是否为老年人 是否为老年人指标不同值对应的客户流失率如下： 老年人和非老年人的客户数分别为1142和5901，在客户数上老年人的占比要远小于非老年人。 三、流失客户画像分析-总结 总结的流失客户画像如下： 至此，电信流失客户画像已讲解完毕。后续文章会对电信客户流失进行预测，敬请期待。
2.7K10编辑于 2023-08-21 - 来自专栏数据的力量
如何构建用户画像
伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？ 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。 如果用一幅图来展现，即： ? 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？ 所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。 百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%，订单转化率提升34%。
3.3K61发布于 2018-06-20 - 来自专栏猴子数据分析
如何构建用户画像？
在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了：在实际工作中，构建用户画像的方法有哪些？如何构建用户画像呢？ 下面我将结合通过案例，带你了解构建用户画像的4个步骤： 用户画像是为业务服务的，因此我们构建画像之前一定要清晰项目背景和业务需求。 用户归类 回顾用户画像的定义：用户画像是目标用户的代表性画像，其中包含了用户属性、场景、痛点和需求等。 实际构建过程中，我们往往无法用一个画像代表所有目标用户。 以上信息归纳总结，就是最终的用户画像： 成就型人格者： 外向型探索家： 剧中人： 客观型行业人员： 画像完成后，可能有朋友要问，做了那么多前期工作，最后就剩下简洁的画像了？ 因此提炼画像不是工作的结束，促进画像运用和验证效果也是重要步骤。
4.8K30发布于 2021-09-23 - 来自专栏猴子数据分析
如何构建用户画像？
image.png 在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了：在实际工作中，构建用户画像的方法有哪些？如何构建用户画像呢？ 下面我将结合通过案例，带你了解构建用户画像的4个步骤： image.png 用户画像是为业务服务的，因此我们构建画像之前一定要清晰项目背景和业务需求。 用户归类 image.png 回顾用户画像的定义：用户画像是目标用户的代表性画像，其中包含了用户属性、场景、痛点和需求等。 实际构建过程中，我们往往无法用一个画像代表所有目标用户。 其实在画像背后，是丰富的资料库和调研信息。用户画像强调简单易用，但当实际工作中需要例证和具体数据时，我们依旧可以调用其他信息。 4. 验证效果 image.png 我们开篇强调过，用户画像是为业务服务的。因此提炼画像不是工作的结束，促进画像运用和验证效果也是重要步骤。
2.9K00发布于 2021-08-11 - 来自专栏华章科技
什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践
参考资产信息也可以将客户定义为高、中、低级别。定性信息的类别和方式方法，金融可以从自身业务出发，没有固定的模式。 帮助企业了解客户资产情况和信用情况，有利于定位目标客户。客户职业、收入、资产、负债、学历、信用评分等都属于信用信息。 3、消费特征：用于描述客户主要消费习惯和消费偏好，用于寻找高频和高价值客户。 企业可以利用客户的收入、学历、资产等情况将客户分为低、中、高端客户，并依据其金融服务需求，提供不同的金融服务。 DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户， B：寻找高端资产客户 利用银联数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务 C：需找理财客户 利用自身数据
3.1K30发布于 2018-08-17 - 来自专栏数据的力量
什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践
参考资产信息也可以将客户定义为高、中、低级别。定性信息的类别和方式方法，金融可以从自身业务出发，没有固定的模式。 帮助企业了解客户资产情况和信用情况，有利于定位目标客户。客户职业、收入、资产、负债、学历、信用评分等都属于信用信息。 3、消费特征：用于描述客户主要消费习惯和消费偏好，用于寻找高频和高价值客户。 企业可以利用客户的收入、学历、资产等情况将客户分为低、中、高端客户，并依据其金融服务需求，提供不同的金融服务。 DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户， B：寻找高端资产客户 利用银联数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务 C：需找理财客户 利用自身数据
2.6K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏从救火到防火：大模型赋能云原生安全
第 2 期：资产画像的核心价值：将百万级漏洞清单精简至数十个真实风险
✅结论：非核心业务、非生产环境，接受风险敞口（先保生命线）资产画像到底是什么？ →配置→暴露面→权限→关联资产如果说CMDB是“资产通讯录”，资产画像就是“资产朋友圈”——告诉你资产在“跟谁玩、做什么、有多重要”。 没有资产画像？ 六、总结：资产画像不仅是工具的升级，而是安全理念和能力体系的升级没有精准的资产画像，漏洞修复就是为了修而修，你跟研发说“修100个漏洞”，他只会抵触；有了资产画像，你才能理直气壮地对研发说：“我只让你修这 你懂他的痛（修复成本高）你懂业务的重（只聚焦核心风险）你用数据说话（漏洞位置+攻击路径可视化）这就是资产画像的核心，资产画像是治理的基石，资产画像的战略价值：它不仅是工具升级，更是安全体系的重构资产画像改变的
27210编辑于 2025-12-13 - 来自专栏大数据学习与分享
用户画像标签体系
在数据的基建和应用层面，除了重视数据分析外，也越来越重视数据资产在更多业务场景中的应用，标签画像的建设和应用就是其中一类很常见的需求和期望。 从对业务的价值来说，标签和画像是类似中间层的系统模块，具体来说，数据资产本质上是一些采集、采购所获得的数据源，但企业希望在数据源的基础上，实现资产变现，而且不断扩大资产价值。 很多企业都意识到，这个中间层就是标签画像。 下面主要介绍了企业做标签画像的目的，重点阐述标签和画像的应用场景及应用流程，构建标签和画像体系的实操方法论，最后给出了行业案例。
2.8K62编辑于 2022-05-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号