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​社交属性维度是什么？
社交属性维度是什么？ 社交属性用于了解用户的家庭成员、社交关系、社交偏好、社交活跃程度等方面，通过这些信息可以更好地为用户提供个性化服务。 表2-5是常用的社交属性维度标签示例。在日常使用社交软件时，我们可以发现社交软件中的信息流广告会结合我们的社交特征进行个性化推送。如图2-2所示，结合我所在城 市、经常活跃地段及近期收藏的电脑相关文章，在微信朋友圈给我推送了相关电脑营销的广告。如图2-3所示，
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风险控制维度是什么？
风险控制维度是什么？ 互联网企业的用户可能会遇到薅羊毛、恶意刷单、借贷欺诈等行为的用户，为了防止这类用户给平台带来损失和风险，互联网公司需要在风险控制维度构建起相关的指标体系，有效监控平台的不良用户。结合公司业务方向，例如可从账号风险、设备风险、借贷风险等维度入手构建风控维度标签体系。下面详细介绍一些常见的风险控制 维度的标签示例，如表2-4所示。
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​用户消费维度如何建设?
用户消费维度如何建设?对于用户消费维度指标体系的建设，可从用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品对应的品类入手，品类越细越精确，给用户推荐或营销商品的准确性越高。如图2-1所示，根据用户相关行为对应商品品类建设指标体系，本案例精确到商品三级品类。 表2-3 用户消费维度标签示例这里通过一个场景来介绍构建用户消费维度的标签的应用。某女装大促活动期间，渠道运营人员需要筛选出平台上的优质用户，并通过短信、
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​用户行为维度是什么?
用户行为维度是什么?用户行为维度是另一种刻画用户的常见维度，通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见用户行为维度指标（见表2-2）包括：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。 表2-2 用户行为维度标签示例
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用户的​自然性别和购物性别分别是什么?
用户性别可细分为自然性别和购物性别两种。 自然性别是指用户的实际性别，一般可通过用户注册信息、填写 调查问卷表单等途径获得。该标签只需要从相应的表中抽取数据即 可，加工起来较为方便。 用户购物性别是指用户购买物品时的性别取向。例如，一位实际 性别为男性的用户，可能经常给妻子购买女性的衣物、包等商品，那 么这位用户的购物性别则是女性
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常见用户属性有哪些?
常见用户属性 用户属性是刻画用户的基础。常见用户属性指标包括：用户的年龄、性别、安装时间、注册状态、城市、省份、活跃登录地、历史购买状态、历史购买金额等。 用户属性维度的标签建成后可以提供客服电话服务，为运营人员 了解用户基本情况提供帮助。 用户属性标签包含统计类、规则类、机器学习挖掘类等类型。下图表 2-1给出了常用的用户属性维度标签。 表2-1 用户属性维度标签示例表2-1对于相同的一级标签类
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用户画像各阶段的任务排期和关键产出是什么?
用户画像各阶段的任务排 期和关键产出。画像体系的开发分为几个主要阶段，包括前期指标体 系梳理、用户标签开发、ETL调度开发、打通数据服务层、画像产品端 开发、面向业务方推广应用、为业务方提供营销策略的解决方案等， 如表1-1所示。 表1-1 用户画像项目各阶段关键产出·标签开发：根据业务需求和应用场景梳理标签指标体系，调研业 务上定义的数据口径，确认数据来源，开发相应的标签。标签开发在 整个画像项
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用户画像建设项目流程分哪些阶段?
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。 一般而言，用户画像的服务对象包括运营人员和数据分析人员。 不同业务方对用户画像的需求有不同的侧重点，就运营人员来说，他 们需要分析用户的特征、定位用户行为偏好，做商品或内容的个性化 推送以提高点击转化率，所以画像的侧重点就落在了用
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搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑哪些模块?
搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设，如图1- 5所示。 ·用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。 这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要·数据指标体系：根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用 户消费、风险控制等
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用户画像数仓架构图
图1-4所示是用户画像数仓架构图图1-4下方虚线框中为常见的数据仓库ETL加工流程，也就是将每日的业务数据、日志数据、埋点数据等经过ETL过程，加工到数据仓库 对应的ODS层、DW层、DM层中。中间的虚线框即为用户画像建模的主要环节，用户画像不是产生 数据的源头，而是对基于数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相 关数据的二次建模加工。在ETL过程中将用户标签计算结果写入 Hive，由于不同数据
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​用户画像是什么 ?
在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来 了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企 业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业 务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数 据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着 大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大 数据来为精细化运营
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按不同日期形式汇总求和
按不同日期形式汇总求和 - Jupyter Notebook.pdf1, 读取数据filepath_01 = r"C:\Users\Administrator\Desktop\Excel表格\测试数据.xlsx"df1=pd.read_excel(filepath_01,sheet_name = 'Sheet1')df12,转换数据类型import datetime#df['date'] = p
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转行数据分析师学习路线和资料
基础篇(适用于初级数据分析师)1）excel关键知识点：excel基本函数(sumif,countif,left,rand等)、lookup(vlookup/hlookup)，数据透视表学习资源：《Excel高效办公：数据处理与分析》2） sql关键知识点：增删改查，特别是条件查询(where, group by, order by等)学习资源：《SQL基础教程》3）python关键知识点：num
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VLOOKUP 函数出现 #N/A 错误的 4 种情况
Excel 中，当函数或公式中存在值不可用时，返回 #N/A 错误，意思是 Not Applicable（不适用，即值不可用）。本文将讨论 VLOOKUP 函数，在精确匹配模式下，为什么出现 #N/A 错误，以及如何解决。当 VLOOKUP 函数返回 #N/A 错误时，在精确匹配模式下（即第四个参数为 FALSE 或 0），说明在查找区域第一列没有找到查找值。通常，VLOOKUP 函数返回 #N/
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EXCEL页头功能区经常出现一些软件的插件如何去掉
如图所示，非常占用地方。导致数据分析常用的 条件格式相关菜单被压缩，操作不方便。还影响excel文件打开速度。解决方法如下：1、文件——更多——选项（点击）2、选择“加载项”标签，选择“COM加载项”，点击“转到”3、将不想加载的插件前边勾选项去掉，点击确认。4、成功去掉无关插件。
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关于信息熵
信息熵的公式先抛出信息熵公式如下：其中代表随机事件X为的概率，下面来逐步介绍信息熵的公式来源！信息量信息量是对信息的度量，就跟时间的度量是秒一样，当我们考虑一个离散的随机变量x的时候，当我们观察到的这个变量的一个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢？多少信息用信息量来衡量，我们接受到的信息量跟具体发生的事件有关。信息的大小跟随机事件的概率有关。越小概率的事情发生了产生的信息量越大，如湖南产生的地震
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DA弯道超车
EXCEL与PowerBI中，关于数据透视表的对比
exel数据透视表操作界面如下：power BI powerBI优势：可以选择多个不同数据来源，建立透视表。EXCEL只能在一个工作簿中选择数据进行透视。
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什么是北极星指标?
数千年来，北极星一直是导航的宝贵工具。坐落在北极的正上方，旅行者可以依靠它来了解 自己的视角，确定自己的定位，并有方向地朝着最终目的地持续前进。 有确定定位和目标引领作用的北极星指标（NSM，North Star Metric），又被称为唯一重要指标 （OMTM，One metric that matters）。 北极星指标是衡量产品、业务成功与否的关键指标，它体现了产品试图解决的“用户需求与企业
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power query追加查询时，表格记录无法合并。报错Formula.Firewall
报错提示Formula.Firewall: 查询“图书信息表”(步骤“追加的查询”) 将引用其他查询或步骤，因此可能不会直接访问数据源。请重新生成此数据组合。报错原因：数据源的隐私设置导致。解决如下：在power query中，选择“文件——选择和设置——选择”找到“当前文件——隐私”，选择“忽略隐私级别并可能提升性能”，点击确定。问题解决。
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DA弯道超车
MySQL安装时卡在 starting the server报错，怎么办？
出现以上报错，怎么办？=====================================如果是第一次安装，不存在之前删除不干净的问题。先根据英文说明查看“log”TAB的报错提示。看到有“error 1042”报错。搜索后得到解决方案。1、windows端使用Win+R --> 运行 "services.msc" --> 打开service服务管理器，找到刚才安装mysql的服务名称或者右
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