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CDA持證人阿濤哥

?用戶消費維度如何建設(shè)?

用戶消費維度如何建設(shè)?對于用戶消費維度指標(biāo)體系的建設(shè)，可從用戶瀏覽、加購、下單、收藏、搜索商品對應(yīng)的品類入手，品類越細(xì)越精確，給用戶推薦或營銷商品的準(zhǔn)確性越高。如圖2-1所示，根據(jù)用戶相關(guān)行為對應(yīng)商品品類建設(shè)指標(biāo)體系，本案例精確到商品三級品類。表2-3 用戶消費維度標(biāo)簽示例這里通過一個場景來介紹構(gòu)建用戶消費維度的標(biāo)簽的應(yīng)用。某女裝大促活動期間，渠道運營人員需要篩選出平臺上的優(yōu)質(zhì)用戶，并通過短信、

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?用戶行為維度是什么?

用戶行為維度是什么?用戶行為維度是另一種刻畫用戶的常見維度，通過用戶行為可以挖掘其偏好和特征。常見用戶行為維度指標(biāo)（見表2-2）包括：用戶訂單相關(guān)行為、下單/訪問行為、用戶近30天行為類型指標(biāo)、用戶高頻活躍時間段、用戶購買品類、點擊偏好、營銷敏感度等相關(guān)行為。表2-2 用戶行為維度標(biāo)簽示例

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用戶的?自然性別和購物性別分別是什么?

用戶性別可細(xì)分為自然性別和購物性別兩種。自然性別是指用戶的實際性別，一般可通過用戶注冊信息、填寫調(diào)查問卷表單等途徑獲得。該標(biāo)簽只需要從相應(yīng)的表中抽取數(shù)據(jù)即可，加工起來較為方便。用戶購物性別是指用戶購買物品時的性別取向。例如，一位實際性別為男性的用戶，可能經(jīng)常給妻子購買女性的衣物、包等商品，那么這位用戶的購物性別則是女性

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常見用戶屬性有哪些?

常見用戶屬性用戶屬性是刻畫用戶的基礎(chǔ)。常見用戶屬性指標(biāo)包括：用戶的年齡、性別、安裝時間、注冊狀態(tài)、城市、省份、活躍登錄地、歷史購買狀態(tài)、歷史購買金額等。用戶屬性維度的標(biāo)簽建成后可以提供客服電話服務(wù)，為運營人員了解用戶基本情況提供幫助。用戶屬性標(biāo)簽包含統(tǒng)計類、規(guī)則類、機器學(xué)習(xí)挖掘類等類型。下圖表 2-1給出了常用的用戶屬性維度標(biāo)簽。表2-1 用戶屬性維度標(biāo)簽示例表2-1對于相同的一級標(biāo)簽類

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用戶畫像各階段的任務(wù)排期和關(guān)鍵產(chǎn)出是什么?

用戶畫像各階段的任務(wù)排期和關(guān)鍵產(chǎn)出。畫像體系的開發(fā)分為幾個主要階段，包括前期指標(biāo)體系梳理、用戶標(biāo)簽開發(fā)、ETL調(diào)度開發(fā)、打通數(shù)據(jù)服務(wù)層、畫像產(chǎn)品端開發(fā)、面向業(yè)務(wù)方推廣應(yīng)用、為業(yè)務(wù)方提供營銷策略的解決方案等，如表1-1所示。表1-1 用戶畫像項目各階段關(guān)鍵產(chǎn)出·標(biāo)簽開發(fā)：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和應(yīng)用場景梳理標(biāo)簽指標(biāo)體系，調(diào)研業(yè) 務(wù)上定義的數(shù)據(jù)口徑，確認(rèn)數(shù)據(jù)來源，開發(fā)相應(yīng)的標(biāo)簽。標(biāo)簽開發(fā)在整個畫像項

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用戶畫像建設(shè)項目流程分哪些階段?

用戶畫像建設(shè)項目流程第一階段：目標(biāo)解讀在建立用戶畫像前，首先需要明確用戶畫像服務(wù)于企業(yè)的對象，再根據(jù)業(yè)務(wù)方需求，明確未來產(chǎn)品建設(shè)目標(biāo)和用戶畫像分析之后的預(yù) 期效果。一般而言，用戶畫像的服務(wù)對象包括運營人員和數(shù)據(jù)分析人員。不同業(yè)務(wù)方對用戶畫像的需求有不同的側(cè)重點，就運營人員來說，他們需要分析用戶的特征、定位用戶行為偏好，做商品或內(nèi)容的個性化推送以提高點擊轉(zhuǎn)化率，所以畫像的側(cè)重點就落在了用

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搭建一套用戶畫像方案整體來說需要考慮哪些模塊?

搭建一套用戶畫像方案整體來說需要考慮8個模塊的建設(shè)，如圖1- 5所示。 ·用戶畫像基礎(chǔ)：需要了解、明確用戶畫像是什么，包含哪些模塊，數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)是什么樣子，開發(fā)流程，表結(jié)構(gòu)設(shè)計，ETL設(shè)計等。這些都是框架，大方向的規(guī)劃，只有明確了方向后續(xù)才能做好項目的排期和人員投入預(yù)算。這對于評估每個開發(fā)階段重要指標(biāo)和關(guān)鍵產(chǎn)出非常重要·數(shù)據(jù)指標(biāo)體系：根據(jù)業(yè)務(wù)線梳理，包括用戶屬性、用戶行為、用戶消費、風(fēng)險控制等

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用戶畫像數(shù)倉架構(gòu)圖

圖1-4所示是用戶畫像數(shù)倉架構(gòu)圖圖1-4下方虛線框中為常見的數(shù)據(jù)倉庫ETL加工流程，也就是將每日的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、埋點數(shù)據(jù)等經(jīng)過ETL過程，加工到數(shù)據(jù)倉庫對應(yīng)的ODS層、DW層、DM層中。中間的虛線框即為用戶畫像建模的主要環(huán)節(jié)，用戶畫像不是產(chǎn)生數(shù)據(jù)的源頭，而是對基于數(shù)據(jù)倉庫ODS層、DW層、DM層中與用戶相關(guān)數(shù)據(jù)的二次建模加工。在ETL過程中將用戶標(biāo)簽計算結(jié)果寫入 Hive，由于不同數(shù)據(jù)

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?用戶畫像是什么 ?

在互聯(lián)網(wǎng)步入大數(shù)據(jù)時代后，用戶行為給企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)帶來了一系列的改變和重塑，其中最大的變化在于，用戶的一切行為在企業(yè)面前是可“追溯”“分析”的。企業(yè)內(nèi)保存了大量的原始數(shù)據(jù)和各種業(yè) 務(wù)數(shù)據(jù)，這是企業(yè)經(jīng)營活動的真實記錄，如何更加有效地利用這些數(shù) 據(jù)進行分析和評估，成為企業(yè)基于更大數(shù)據(jù)量背景的問題所在。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入研究與應(yīng)用，企業(yè)的關(guān)注點日益聚焦在如何利用大數(shù)據(jù)來為精細(xì)化運營

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按不同日期形式匯總求和

按不同日期形式匯總求和 - Jupyter Notebook.pdf1, 讀取數(shù)據(jù)filepath_01 = r"C:\Users\Administrator\Desktop\Excel表格\測試數(shù)據(jù).xlsx"df1=pd.read_excel(filepath_01,sheet_name = 'Sheet1')df12,轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型import datetime#df['date'] = p

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轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)路線和資料

基礎(chǔ)篇(適用于初級數(shù)據(jù)分析師)1）excel關(guān)鍵知識點：excel基本函數(shù)(sumif,countif,left,rand等)、lookup(vlookup/hlookup)，數(shù)據(jù)透視表學(xué)習(xí)資源：《Excel高效辦公：數(shù)據(jù)處理與分析》2） sql關(guān)鍵知識點：增刪改查，特別是條件查詢(where, group by, order by等)學(xué)習(xí)資源：《SQL基礎(chǔ)教程》3）python關(guān)鍵知識點：num

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VLOOKUP 函數(shù)出現(xiàn) #N/A 錯誤的 4 種情況

Excel 中，當(dāng)函數(shù)或公式中存在值不可用時，返回 #N/A 錯誤，意思是 Not Applicable（不適用，即值不可用）。本文將討論 VLOOKUP 函數(shù)，在精確匹配模式下，為什么出現(xiàn) #N/A 錯誤，以及如何解決。當(dāng) VLOOKUP 函數(shù)返回 #N/A 錯誤時，在精確匹配模式下（即第四個參數(shù)為 FALSE 或 0），說明在查找區(qū)域第一列沒有找到查找值。通常，VLOOKUP 函數(shù)返回 #N/

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EXCEL頁頭功能區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)一些軟件的插件如何去掉

如圖所示，非常占用地方。導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析常用的條件格式相關(guān)菜單被壓縮，操作不方便。還影響excel文件打開速度。解決方法如下：1、文件——更多——選項（點擊）2、選擇“加載項”標(biāo)簽，選擇“COM加載項”，點擊“轉(zhuǎn)到”3、將不想加載的插件前邊勾選項去掉，點擊確認(rèn)。4、成功去掉無關(guān)插件。

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關(guān)于信息熵

信息熵的公式先拋出信息熵公式如下：其中代表隨機事件X為的概率，下面來逐步介紹信息熵的公式來源！信息量信息量是對信息的度量，就跟時間的度量是秒一樣，當(dāng)我們考慮一個離散的隨機變量x的時候，當(dāng)我們觀察到的這個變量的一個具體值的時候，我們接收到了多少信息呢？多少信息用信息量來衡量，我們接受到的信息量跟具體發(fā)生的事件有關(guān)。信息的大小跟隨機事件的概率有關(guān)。越小概率的事情發(fā)生了產(chǎn)生的信息量越大，如湖南產(chǎn)生的地震

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EXCEL與PowerBI中，關(guān)于數(shù)據(jù)透視表的對比

exel數(shù)據(jù)透視表操作界面如下：power BI powerBI優(yōu)勢：可以選擇多個不同數(shù)據(jù)來源，建立透視表。EXCEL只能在一個工作簿中選擇數(shù)據(jù)進行透視。

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什么是北極星指標(biāo)?

數(shù)千年來，北極星一直是導(dǎo)航的寶貴工具。坐落在北極的正上方，旅行者可以依靠它來了解自己的視角，確定自己的定位，并有方向地朝著最終目的地持續(xù)前進。有確定定位和目標(biāo)引領(lǐng)作用的北極星指標(biāo)（NSM，North Star Metric），又被稱為唯一重要指標(biāo) （OMTM，One metric that matters）。北極星指標(biāo)是衡量產(chǎn)品、業(yè)務(wù)成功與否的關(guān)鍵指標(biāo)，它體現(xiàn)了產(chǎn)品試圖解決的“用戶需求與企業(yè)

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power query追加查詢時，表格記錄無法合并。報錯Formula.Firewall

報錯提示Formula.Firewall: 查詢“圖書信息表”(步驟“追加的查詢”) 將引用其他查詢或步驟，因此可能不會直接訪問數(shù)據(jù)源。請重新生成此數(shù)據(jù)組合。報錯原因：數(shù)據(jù)源的隱私設(shè)置導(dǎo)致。解決如下：在power query中，選擇“文件——選擇和設(shè)置——選擇”找到“當(dāng)前文件——隱私”，選擇“忽略隱私級別并可能提升性能”，點擊確定。問題解決。

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MySQL安裝時卡在 starting the server報錯，怎么辦？

出現(xiàn)以上報錯，怎么辦？=====================================如果是第一次安裝，不存在之前刪除不干凈的問題。先根據(jù)英文說明查看“l(fā)og”TAB的報錯提示?？吹接小癳rror 1042”報錯。搜索后得到解決方案。1、windows端使用Win+R --> 運行 "services.msc" --> 打開service服務(wù)管理器，找到剛才安裝mysql的服務(wù)名稱或者右

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mysql導(dǎo)入數(shù)據(jù)時經(jīng)常會遇到的坑

經(jīng)常報錯的erroe code為：29或者1290。截圖如下：

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永洪科技

數(shù)據(jù)分析如何中看又中用？送你一套方案大大提升工作效率

相信大多數(shù)永洪BI的用戶都和我有著同一個苦惱，報告做得越來越復(fù)雜后，要找到某個組件變難了。只能點擊到該組件才能知道對應(yīng)組件名字，運氣好時一點即中，運氣不好時甚至找不到~對BI腳本熟悉的大佬，或許還能通過腳本定位到要找到的組件在哪里，但是如果有一個組件管理器，那不是更容易定位嗎？為了解決眾多使用用戶的“難題”，永洪BI在新版本的制作報告頁面新增了組件層級管理tab，對各組件的層級關(guān)系進行展示。在組件

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