客戶畫像專題設計
支援rest-api
支援
參見資料結構定義
實體分普通實體（如：人、qq），關係實體（如：銷售訂單、案件）：
a、實體建模：要分析出實體的維度，並支援後來維度的追加
如：建模實體【人】，找到的維度有：
這樣，當乙個人有多個**號碼、多個qq時，也比較容易用結構化資料儲存。
b、實體維度建模：要記錄對實體統一主鍵的引用。
如：建模實體【人】的維度時，每個維度都要記錄實體主鍵【身份證號】
c、建模實體標籤：引入關注的維度屬性，計算標籤的落地，可以落地到乙個維度表。
實體標籤可以分類，以便統一收集展示。
如：人的性別、家庭住址、****、各種標籤
d、建模關係：描述實體中存在的關係，指明發起方、落地方、關係名稱。
關係可以分類，以便統一匯聚展示。
如：乙個人的資訊中有****qq號碼、**號碼、監護人身份證、註冊身份證。
再如：對於乙個關係實體銷售訂單，存在如下三個關係：
買方買了乙個商品，
賣方賣了乙個商品，
買方和賣方做了一筆交易
功能描述：根據實體型別和物件主鍵查詢實體畫像資訊
入口引數：
s、註冊tring 實體型別（實體主鍵）
string 物件主鍵
出口引數：
實體各個維度資訊彙總
支援邏輯：
系統根據【實體型別】找到實體的定義，
根據物件主鍵，遍歷各個維度對應資料來源，提取資料
彙總資料返回
功能描述：根據實體型別和物件主鍵查詢實體發起/落地的關係
入口引數：
string 實體型別（實體主鍵）
string 物件主鍵
出口引數：
實體發起的關係列表
支援邏輯：
根據實體型別，得到關係定義，得到關係的各個維度表。
根據物件主鍵，提取關係資訊
彙總關係資訊返回
實現乙個定時掃瞄機制，掃瞄執行打標籤任務，
支援配置任務名稱logic_name,
支援配置要更新的目標資料來源和標籤列
支援配置實現的邏輯型別
支援配置實現的邏輯定義
支援配置執行狀態，如：未執行、執行中、執行完畢
支援配置任務描述。
支援使用關係權重《？》
支援各類關係設定查詢權重
使用者畫像 聚類分析
本來我不打算說這個，但是覺得還是有必要提一句，收集到的資料很多都不能直接使用。需要對資料進行編碼和分類，還要去掉異常值和補全缺失值這些。我這裡將會用到的分析軟體是跟隨我五六年的spss 用了這麼多年依舊不是高手 我就假設這一步大家都做完了。知道了為什麼要因素分析，就談談因素分析的作用，因素分析就是把...
如何落地使用者畫像分析？
使用者persona的含義 p 代表基本性 primary research 指該使用者角色是否基於對真實使用者的情景訪談 e 代表移情性 empathy 指使用者角色中包含姓名 和產品相關的描述，該使用者角色是否引起同理心。r 代表真實性 realistic 指對那些每天與顧客打交道的人來說，使用...
如何落地使用者畫像分析？
舉個直觀的例子，通過使用者的行為資料，b使用者今天在蘋果官網購買了iphone6 反映出的使用者標籤可能是 果粉1 而 a使用者三天前在天貓收藏了iphone6 反映出的標籤可能只是 果粉0.448 這些可以給不同使用者打上不同的標籤和權重。有了標籤和權重後，這將在後續的營銷決策中發揮指導作用，比如...