用户画像构建的大数据方法（25页PPT）

简介：
本PPT系统介绍了利用大数据技术进行用户画像构建的方法和策略，涵盖数据分析、模型建立及应用场景等关键内容。总计25页。 在大数据时代背景下，人类社会正经历第三次重大变革。随着云计算的普及与发展，大数据技术正在越来越多地应用于各个领域，并展现出强大的能力。 那么什么是“大数据”呢？它指的是大量的、高速流动且多样化的数据集合，具有显著的数据规模特征。“大”的具体表现可以是TB级的数据量，也可以扩展至PB（拍字节）、EB（艾字节）、ZB（泽字节）甚至更大的级别。这一概念最初由谷歌的“三驾马车”——即《Google文件系统》、《MapReduce》和《BigTable》这三篇论文所奠定。 大数据具备四大特征：数据体量庞大、深度挖掘能力强大、类型多样以及处理速度极快。数据分析过程包括分类、处理与分析，最终生成有价值的洞察信息。 在基于大数据构建用户画像的方法中，“用户画像是”一个核心概念，它描述了用户的属性、行为及期望等特征，并具有真实性、目标性、应用性和持久性的特点，在工业场景下常用于推荐模型的前期准备阶段。具体实施时，可以通过爬取上海大中型文体POI（兴趣点）信息并分析移动用户轨迹数据来细化用户标签。 在实际操作过程中，为了获取准确的数据，需要通过各种途径收集包括活动信息在内的大量POI资料，并利用经验性分析补充地图应用可能遗漏的信息。用户的基站和轨迹数据则来自中国移动数据库。接下来是建立数据关联模型、选择特征工程以及验证结果的真实性和多维度准确性等步骤。 总之，在构建用户画像的过程中，关键在于确保获取到的数据准确无误并能够全面反映实际情况，以便最终生成具有实际价值的分析结论。