
昨天友盟舉行了主題為“開發(fā)數(shù)據(jù)無線潛能”的發(fā)布會,推出了最新數(shù)據(jù)戰(zhàn)略“友盟數(shù)據(jù)工場”和數(shù)據(jù)產品“用戶評級”。這意味著,友盟平臺覆蓋的9億多終端設備,不再只是一些簡單的代碼,數(shù)據(jù)背后的海量用戶屬性也都成為。
“數(shù)據(jù)工場”能給開發(fā)者帶來的價值
“數(shù)據(jù)工場”通過設備識別、行為分析、設備評級等手段,持續(xù)對近十億移動設備數(shù)據(jù)進行挖掘和分析,產出包括用戶屬性標簽、用戶興趣標簽、用戶地理位置POI、移動設備標識體系在內的多個數(shù)據(jù)成果。
隨著此次“數(shù)據(jù)工場”的發(fā)布,友盟將開放更多的數(shù)據(jù)挖掘成果,提供對應的數(shù)據(jù)產品,并支持數(shù)據(jù)無縫接入到開發(fā)者App的業(yè)務邏輯和運營體系里,幫助開發(fā)者進行更精細化的運營。
“用戶評級”:終端設備價值的量化評估體系
友盟還發(fā)布了數(shù)據(jù)工場的第一款產品“用戶評級”。它實質上是一套設備信息預處理+設備價值的量化評估體系。對移動領域從業(yè)者來說,如何快速、全面的評估設備、用戶的價值一直是個難題。虛假設備和刷量行為不易評估、用戶行為不能跨APP進行交叉分析等等,很多業(yè)務由于沒有數(shù)據(jù)的深度參與而難以推進執(zhí)行。
友盟“用戶評級”結合了設備硬件信息、流量信息、App使用行為、用戶興趣標簽等數(shù)據(jù),加上貼合業(yè)務場景的特色算法設計,能夠以量化的方式,衡量設備的風險情況和對App的價值。
友盟稱目前的數(shù)據(jù)維度遍布移動互聯(lián)網(wǎng)各個維度,覆蓋20個垂直領域、400余個用戶興趣標簽,從消費能力、活躍程度、行為偏好、用戶屬性幾方面對終端用戶進行綜合評估,能夠幫助開發(fā)者了解用戶既往歷史和行為特征,從而在運營推廣過程中做出更正確的決策,譬如提升消息推送的精準度,或者是更準確的評估渠道推廣的效果。
“友盟微社區(qū)”:專屬App內的社區(qū)解決方案
除了數(shù)據(jù)層服務,友盟在App社交方向率先推出了App內社區(qū)產品“友盟微社區(qū)”?!坝衙宋⑸鐓^(qū)”類似于App內的社交渠道,在這個社區(qū)內,用戶通過關注自己感興趣的話題和人,擁有專屬于自己的信息流,用戶之間也可以圍繞各種話題進行在線交流,對感興趣的內容進行點贊、轉發(fā)或者評論。從App運營角度來說,開發(fā)者可以通過“微社區(qū)”來發(fā)布活動,也可以配合不同場景來進行消息推送,能夠顯著提升用戶的活躍度和留存率。
從產品形態(tài)來說,“友盟微社區(qū)” 既是一個SDK ,也是一款獨立的APP,沒有應用的開發(fā)者可以一鍵導出并生成獨立社區(qū) APP,直接上線運營。另外,“友盟微社區(qū)”的SDK開放源代碼,支持開發(fā)者根據(jù)自身需求進行深度定制,該產品在發(fā)布會當天開放內測申請。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11