日活家庭教育大数据
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简述信息一览：
大数据产品的层级架构——从数据底层到业务应用(大数据产品笔记二...
1、结构化与非结构化数据 结构化数据为二维表形式，存储和使用便捷，如关系型数据库中的数据。非结构化数据包含图片、***、音频及json格式，如矢量图和json数据。json数据轻量级，便于查找，但结构不明确，汇总计算较复杂。
2、进一步深入，数据分层是大数据处理的基石。从原始数据（ODS）、经过处理的数仓层（DW）到最终的应用报表（APP），这样的架构设计（数据分层策略）简化了复杂业务场景，提供了清晰的依赖关系，减少了重复工作，助力业务洞察（数据分层应用，如监控转化率、日活月活，以及指导业务决策）。
3、大数据应用的第二阶段：创造价值 在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗？是哪个协会吗？是哪个科研机构吗？都不是，是淘宝。
4、数据化，不是数字化。 前者，是指把现象转变为可制表分析的量化形式的过程；后者，指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码。在数字化时代来临之时，在脑海中对这两个概念有清晰概念十分重要。数据化的关注重点是在“I（信息）”上，而数字化则关注“T（技术）”。
苏宁罗盘基于大数据进行用户分类与处理有什么作用
1、作用如下：精准营销：当企业和商家掌握了用户的一定信息后，就可以构建出清晰的用户需要，这样一来就可以根据用户的偏好、收入等标签，推荐给他们会感兴趣的商品和服务。最典型的一个例子是，现在很多商家会分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销。
2、在战疫期间，苏宁罗盘基于大数据进行用户分类与处理，有助于精准营销在战疫期间，苏宁罗盘通过精准触达用户需求，助力精准营销，满足用户精细化、个性化的购物需求，全力保障用户在疫情期间的生活供应，提升生活品质。
3、苏宁金融的征信体系具有科学性和公正性。其评估模型是基于大量的数据样本和统计方法建立的，能够较为准确地反映个人或企业的信用状况和风险等级。同时，苏宁金融的征信体系也会不断地进行更新和优化，以适应市场变化和用户需求的变化。
4、并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。大数据金融的内容：基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。
5、它***用金属和橡胶外壳，不仅可以保持硬盘的散热，还能起到保护作用，不过价格相对较高110。 热门移动硬盘品牌排行 中关村在线（ZOL）排行榜：它基于强大的移动硬盘用户访问数据，提供了实时更新的移动硬盘关注排行榜，这个排行榜能够反映出当前市场上最受用户关注的移动硬盘品牌，是购买移动硬盘时一个很有价值的参考榜单。
6、作为目前互联网发展的两大趋势，区块链和大数据不仅仅对企业长足发展有强大的推动力，更是对社会的诚信体系重塑有着极大的积极作用。
如何利用大数据技术构建用户画像?
1、精准营销：当企业和商家掌握了用户的一定信息后，就可以构建出清晰的用户画像，这样一来就可以根据用户的偏好、收入等标签，推荐给他们会感兴趣的商品和服务。
2、用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
3、构建用户画像的核心方法是“标签体系”。标签强调与业务紧密联系，通过“化整为零”和“化零为整”的视角构建标签体系，形成知识图谱。数据标签化是基础，通过数据清洗、整合和分析建立用户画像。基础数据***集是构建用户画像的第一步，全面收集用户在站内站外的静态和动态数据。
4、建立用户画像和用户画像系统 在把用户数据标签化之后，通过相应的模型或工具，根据数据分析的结果，将用户的特征、兴趣和行为整合成用户画像的形式，可以是文字描述、标签或图表等形式，以便后续使用和分析。为了提高体验，我们更多的的时候是一个用画像系统。
5、- **热数据**：用户的定位数据，揭示用户当前使用场景，如上下班、旅游等特定活动。基于这些数据进行用户画像，可以更精准地洞察用户需求，抓住营销机会，实现个性化推荐。 **LBS在业务场景中的应用 - **旅行APP**：通过定位数据识别高端用户，推荐与之匹配的酒店和餐饮服务。
6、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和精准营销服务。
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