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如何快速全面建立自己的大數(shù)據(jù)知識(shí)體系?

移動(dòng)開(kāi)發(fā) 機(jī)器學(xué)習(xí)
作者經(jīng)過(guò)研發(fā)多個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,將自己形成關(guān)于大數(shù)據(jù)知識(shí)體系的干貨分享出來(lái),希望給大家能夠快速建立起大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的體系思路,讓大家系統(tǒng)性學(xué)習(xí)和了解有關(guān)大數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)架構(gòu)。

很多人都看過(guò)不同類(lèi)型的書(shū),也接觸過(guò)很多有關(guān)大數(shù)據(jù)方面的文章,但都是很零散不成系統(tǒng),對(duì)自己也沒(méi)有起到多大的作用,所以作者***時(shí)間,帶大家從整體體系思路上,了解大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)架構(gòu)和技術(shù)策略。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,從系統(tǒng)性和體系思路上來(lái)做,主要分為五步:

  • 針對(duì)前端不同渠道進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn),然后根據(jù)不同渠道的采集多維數(shù)據(jù),也就是做大數(shù)據(jù)的***步,沒(méi)有全量數(shù)據(jù),何談大數(shù)據(jù)分析;
  • 第二步,基于采集回來(lái)的多維度數(shù)據(jù),采用ETL對(duì)其各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理及加載;
  • 然后第三步,對(duì)于ETL處理后的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理子系統(tǒng),歸集到底層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),這一步很關(guān)鍵,基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),對(duì)其內(nèi)部數(shù)據(jù)分解成基礎(chǔ)的同類(lèi)數(shù)據(jù)集市;
  • 然后基于歸集分解的不同數(shù)據(jù)集市,利用各類(lèi)R函數(shù)包對(duì)其數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和各類(lèi)算法設(shè)計(jì),里面算法是需要自己設(shè)計(jì),個(gè)別算法可以用R函數(shù),這個(gè)過(guò)程產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)參與最多;這一步做好了,也是很多公司用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)的底層。
  • ***根據(jù)建立的各類(lèi)數(shù)據(jù)模型及算法,結(jié)合前端不同渠道不同業(yè)務(wù)特征,根據(jù)渠道觸點(diǎn)自動(dòng)匹配后端模型自動(dòng)展現(xiàn)用戶(hù)個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)。

?分為五步?

建立系統(tǒng)性數(shù)據(jù)采集指標(biāo)體系

建立數(shù)據(jù)采集分析指標(biāo)體系是形成營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ),也是營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)集市覆蓋用戶(hù)行為數(shù)據(jù)廣度和深度的前提,數(shù)據(jù)采集分析體系要包含用戶(hù)全活動(dòng)行為觸點(diǎn)數(shù)據(jù),用戶(hù)結(jié)構(gòu)化相關(guān)數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化相關(guān)數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系才能歸類(lèi)匯總形成篩選用戶(hù)條件的屬性和屬性值,也是發(fā)現(xiàn)新的營(yíng)銷(xiāo)事件的基礎(chǔ)。

構(gòu)建營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)分析模型,完善升級(jí)數(shù)據(jù)指標(biāo)采集,依托用戶(hù)全流程行為觸點(diǎn),建立用戶(hù)行為消費(fèi)特征和個(gè)體屬性,從用戶(hù)行為分析、商業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析三個(gè)維度,形成用戶(hù)行為特征分析模型。用戶(hù)維度數(shù)據(jù)指標(biāo)是不同維度分析要素與用戶(hù)全生命周期軌跡各觸點(diǎn)的二維交叉得出。

目前做大數(shù)據(jù)平臺(tái)的公司,大多數(shù)采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)和輸出的可視化報(bào)表,都存在幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:

  • 采集的數(shù)據(jù)都是以渠道、日期、地區(qū)統(tǒng)計(jì),無(wú)法定位到具體每個(gè)用戶(hù);
  • 計(jì)算統(tǒng)計(jì)出的數(shù)據(jù)都是規(guī)模數(shù)據(jù),針對(duì)規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,無(wú)法支持;
  • 數(shù)據(jù)無(wú)法支撐系統(tǒng)做用戶(hù)獲客、留存、營(yíng)銷(xiāo)推送使用。

所以,要使系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)能夠支持平臺(tái)前端的個(gè)性化行為分析,必須圍繞用戶(hù)為主線來(lái)進(jìn)行畫(huà)像設(shè)計(jì),在初期可視化報(bào)表成果基礎(chǔ)上,將統(tǒng)計(jì)出來(lái)的不同規(guī)模數(shù)據(jù),細(xì)分定位到每個(gè)用戶(hù),使每個(gè)數(shù)據(jù)都有一個(gè)用戶(hù)歸屬。

將分散無(wú)序的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),在依據(jù)用戶(hù)來(lái)銜接起來(lái),在現(xiàn)有產(chǎn)品界面上,每個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都增加一個(gè)標(biāo)簽,點(diǎn)擊標(biāo)簽,可以展示對(duì)應(yīng)每個(gè)用戶(hù)的行為數(shù)據(jù),同時(shí)可以鏈接到其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)頁(yè)面。

由此可以推導(dǎo)出,以用戶(hù)為主線來(lái)建立數(shù)據(jù)采集指標(biāo)維度:用戶(hù)身份信息、用戶(hù)社會(huì)生活信息、用戶(hù)資產(chǎn)信息、用戶(hù)行為偏好信息、用戶(hù)購(gòu)物偏好、用戶(hù)價(jià)值、用戶(hù)反饋、用戶(hù)忠誠(chéng)度等多個(gè)維度,依據(jù)建立的采集數(shù)據(jù)維度,可以細(xì)分到數(shù)據(jù)指標(biāo)或數(shù)據(jù)屬性項(xiàng)。

① 用戶(hù)身份信息維度


性別,年齡,星座,居住城市,活躍區(qū)域,證件信息,學(xué)歷,收入,健康等。


② 用戶(hù)社會(huì)生活信息維度


行業(yè),職業(yè),是否有孩子,孩子年齡,車(chē)輛,住房性質(zhì),通信情況,流量使用情況……


③ 用戶(hù)行為偏好信息


是否有網(wǎng)購(gòu)行為,風(fēng)險(xiǎn)敏感度,價(jià)格敏感度,品牌敏感度,收益敏感度,產(chǎn)品偏好,渠道偏好……


④ 用戶(hù)購(gòu)物偏好信息


品類(lèi)偏好,產(chǎn)品偏好,購(gòu)物頻次,瀏覽偏好,營(yíng)銷(xiāo)廣告喜好,購(gòu)物時(shí)間偏好,單次購(gòu)物***金額……


⑤ 用戶(hù)反饋信息維度


用戶(hù)參與的活動(dòng),參與的討論,收藏的產(chǎn)品,購(gòu)買(mǎi)過(guò)的商品,推薦過(guò)的產(chǎn)品,評(píng)論過(guò)的產(chǎn)品……


?廣告分析漏斗?

基于采集回來(lái)的多維度數(shù)據(jù),采用ETL對(duì)其各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理及加載

  • 數(shù)據(jù)補(bǔ)缺:對(duì)空數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)缺操作,無(wú)法處理的做標(biāo)記
  • 數(shù)據(jù)替換:對(duì)無(wú)效數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的替換
  • 格式規(guī)范化:將源數(shù)據(jù)抽取的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換成為便于進(jìn)入倉(cāng)庫(kù)處理的目標(biāo)數(shù)據(jù)格式
  • 主外鍵約束:通過(guò)建立主外鍵約束,對(duì)非法數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)替換或?qū)С龅藉e(cuò)誤文件重新處理
  • 數(shù)據(jù)合并:多用表關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)(每個(gè)字段加索引,保證關(guān)聯(lián)查詢(xún)的效率)
  • 數(shù)據(jù)拆分:按一定規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)拆分
  • 行列互換、排序/修改序號(hào)、去除重復(fù)記錄

數(shù)據(jù)處理層 由 Hadoop集群 組成 , Hadoop集群從數(shù)據(jù)采集源讀取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),通過(guò)并行計(jì)算完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理邏輯,將數(shù)據(jù)篩選歸并形成目標(biāo)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)建模、用戶(hù)畫(huà)像及特征算法

提取與營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)的客戶(hù)、產(chǎn)品、服務(wù)數(shù)據(jù),采用聚類(lèi)分析和關(guān)聯(lián)分析方法搭建數(shù)據(jù)模型,通過(guò)用戶(hù)規(guī)則屬性配置、規(guī)則模板配置、用戶(hù)畫(huà)像打標(biāo)簽,形成用戶(hù)數(shù)據(jù)規(guī)則集,利用規(guī)則引擎實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)推送和條件觸發(fā)的實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)推送,同步到前端渠道交互平臺(tái)來(lái)執(zhí)行營(yíng)銷(xiāo)規(guī)則,并將營(yíng)銷(xiāo)執(zhí)行效果信息實(shí)時(shí)返回到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

?大數(shù)據(jù)系統(tǒng)?

根據(jù)前端用戶(hù)不同個(gè)性化行為,自動(dòng)匹配規(guī)則并觸發(fā)推送內(nèi)容

根據(jù)用戶(hù)全流程活動(dòng)行為軌跡,分析用戶(hù)與線上渠道與線下渠道接觸的所有行為觸點(diǎn),對(duì)營(yíng)銷(xiāo)用戶(hù)打標(biāo)簽,形成用戶(hù)行為畫(huà)像,基于用戶(hù)畫(huà)像提煉匯總營(yíng)銷(xiāo)篩選規(guī)則屬性及屬性值,最終形成細(xì)分用戶(hù)群體的條件。每個(gè)用戶(hù)屬性對(duì)應(yīng)多個(gè)不同屬性值,屬性值可根據(jù)不同活動(dòng)個(gè)性化進(jìn)行配置,支持用戶(hù)黑白名單的管理功能。

可以預(yù)先配置好基于不同用戶(hù)身份特性的活動(dòng)規(guī)則和模型,當(dāng)前端用戶(hù)來(lái)觸發(fā)配置好的營(yíng)銷(xiāo)事件,數(shù)據(jù)系統(tǒng)根據(jù)匹配度***的原則來(lái)實(shí)時(shí)自動(dòng)推送營(yíng)銷(xiāo)規(guī)則,并通過(guò)實(shí)時(shí)推送功能來(lái)配置推送的活動(dòng)內(nèi)容、優(yōu)惠信息和產(chǎn)品信息等,同時(shí)匯總前端反饋回的效果數(shù)據(jù),對(duì)推送規(guī)則和內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)結(jié)合客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)在現(xiàn)有用戶(hù)畫(huà)像、用戶(hù)屬性打標(biāo)簽、客戶(hù)和營(yíng)銷(xiāo)規(guī)則配置推送、同類(lèi)型用戶(hù)特性歸集分庫(kù)模型基礎(chǔ)上,未來(lái)將逐步擴(kuò)展機(jī)器深度學(xué)習(xí)功能,通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)搜集分析前端用戶(hù)實(shí)時(shí)變化數(shù)據(jù),依據(jù)建設(shè)的機(jī)器深度學(xué)習(xí)函數(shù)模型,自動(dòng)計(jì)算匹配用戶(hù)需求的函數(shù)參數(shù)和對(duì)應(yīng)規(guī)則,營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)根據(jù)計(jì)算出的規(guī)則模型,實(shí)時(shí)自動(dòng)推送高度匹配的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和內(nèi)容信息。

?自學(xué)習(xí)模型算法?

機(jī)器自學(xué)習(xí)模型算法是未來(lái)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的核心,通過(guò)系統(tǒng)大量采樣訓(xùn)練,多次數(shù)據(jù)驗(yàn)證和參數(shù)調(diào)整,才能最終確定相對(duì)精準(zhǔn)的函數(shù)因子和參數(shù)值,從而可以根據(jù)前端用戶(hù)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù),系統(tǒng)可自動(dòng)計(jì)算對(duì)應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)規(guī)則和推薦模型。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在深度自學(xué)習(xí)外,未來(lái)將通過(guò)逐步開(kāi)放合作理念,對(duì)接外部第三方平臺(tái),擴(kuò)展客戶(hù)數(shù)據(jù)范圍和行為觸點(diǎn),盡可能覆蓋用戶(hù)線上線下全生命周期行為軌跡,掌握用戶(hù)各行為觸點(diǎn)數(shù)據(jù),擴(kuò)大客戶(hù)數(shù)據(jù)集市和事件庫(kù),才能深層次挖掘客戶(hù)全方位需求,結(jié)合機(jī)器自學(xué)習(xí)功能,從根本上提升產(chǎn)品銷(xiāo)售能力和客戶(hù)全方位體驗(yàn)感知。

責(zé)任編輯:張子龍 來(lái)源: PHPChina開(kāi)發(fā)者社區(qū)
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