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瘦蚂蚱: 消费关联度是什么含义?
汪尚: 这个关联度,可以是该会员消费对其他人的带动,也可以指消费产品品类数。
ィ鬼: 有什么比较量化的公式,或者比率来划分等级么?
瘦蚂蚱: 这个... 显示全部 »
瘦蚂蚱: 消费关联度是什么含义?
汪尚: 这个关联度,可以是该会员消费对其他人的带动,也可以指消费产品品类数。
ィ鬼: 有什么比较量化的公式,或者比率来划分等级么?
瘦蚂蚱: 这个就是从两个不同的维度来解释了
汪尚: 嗯,对,很多指标的定义都和自己的业务目标有关
C_: 如果需要几个维度确实活跃度,这几个维度的权重如何确定。业务人员打分还是有什么方法?
汪尚: 并不唯一,虽然很多有统一的标准,但是也该根据自己的业务特征建立更适合自己的计算规则。
汪尚: 挖掘分析的指标确定可以是多维的也可以是单一维度的。
第二个寒字: 频次、金额,也有时间范围,比如一个月,三个月... 显示全部 »
第二个寒字: 频次、金额,也有时间范围,比如一个月,三个月,十天,都有可能对结果产生差异,找寻特征是如果每个都考虑,将会是一个浩大的工程,您们是如何对这部分的处理进行优化的?
面包君: @ 第二个寒字 这些标签都需要建立用户标签库、行为基因库的。这些都是常用的特征指标。
10023
汪尚: 没有办法简化,我们其实针对百货会员派生了上百的字段,最终只是从这上百字段中找出了这几个重要的做的分析。
天善小编 回答了问题 • 2015-11-22 11:09 • 1 个回复
现在网购很多都是一个帐号,然后以家庭为单位,也就是说shopper和consumer很多时候不是一个人,这种情况下一般都怎么处理?
林桐: 面包君你们是怎么解决的,我也想听听。
面包君: 这个问题也是我们在实际数据处理会遇到的。就是多个账号,多个不同用户,怎么去区别的。我们有个数据挖掘团队专门做这个事情,就是做自然人模型研究,他们还申请了专利。
黄晓帆... 显示全部 »
林桐: 面包君你们是怎么解决的,我也想听听。
面包君: 这个问题也是我们在实际数据处理会遇到的。就是多个账号,多个不同用户,怎么去区别的。我们有个数据挖掘团队专门做这个事情,就是做自然人模型研究,他们还申请了专利。
黄晓帆: 决战大数据这本书有提过这个问题。
林桐: 也是同人模型啊。
Richie: 这个就回到了第二个话题 用户画像 通过指标来分析,分组分情况对客户打标签。
面包君: 我说的比较粗一些,通过媒介(常登陆手机、地点lbs、收货地址)、社会关系(给谁转账、给谁充值)、资金关系、手机通讯录等场景来做的同人模型。
悟: 不能作为一个整体考虑吗?毕竟这个账号的所有使用者基本稳定。
春宇: @悟 是的,我这种小白也是考虑整体考虑,不想那么细了。
林桐: 其实不关注是否是一个人。
春宇: 关注需求。
林桐: 对的,统一打标签。
春宇: 但标签就没法画了,既买女士用品,又买剃须刀。
林桐: 分业务场景也就是人群了。
面包君:
10024
这个在社交场景应用的比较多,就是把你老婆和你小三要区分出来。
林桐: 对于数据种类多样性大家都很重要,那么基于用户的数据打通成为关键,这个是阿里用户数据的核心技术。
林桐: 在此基础上,所谓的家庭关系,室友关系都可以基于此建立做用户连接及解决了。
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如何确定你的研究对象的特征呢?说说基本的方法和思路?比如说你要去挖掘分析一个你不熟悉的的行业。
现在网购很多都是一个帐号,然后以家庭为单位,也就是说shopper和consumer很多时候不是一个人,这种情况下一般都怎么处理?
数据采集的工作能否简化?
线下的数据质量肯定比线上要差,对于质量差的数据,有什么经验的处理方法呢?
请问怎么识别伪关联?
哪些指标可以衡量客户的活跃度?
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