业务场景 用户画像是对用户信息的标签化.用户画像系统通过对收集的各维度数据,进行深度的分析和挖掘,给不同的用户打上不同的标签,从而刻画出客户的全貌.通过用户画像系统,可以对各个用户进行精准定位,从而将其应用于个性化推荐.精准营销等业务场景中.用户画像系统已经被各个企业广泛采用,是大数据落地的重要方式之一. 在移动互联网时代,用户数量庞大,标签数量众多,用户标签的数据量巨大.用户画像系统中,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基

在产品精细化运营时代,经常会遇到产品增长问题:比如指标涨跌原因分析.版本迭代效果分析.运营活动效果分析等.这一类分析问题高频且具有较高时效性要求,然而在人力资源紧张情况,传统的数据分析模式难以满足.本文尝试从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP,以解决上述痛点问题. 文章作者:数据熊,腾讯云大数据技术专家. 一.背景及问题 在产品矩阵业务中,通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题.然而,如何快速洞悉问题背后的原因,是一个高频且复杂的数据分析诉求. 如果数据分析师通过人工计算分析,往往会占

导语 | 本文实践了对于千万级别的用户,操作总数达万级别,每日几十亿操作流水的留存分析工具秒级别查询的数据构建方案.同时,除了留存分析,对于用户群分析,事件分析等也可以尝试用此方案来解决. 文章作者:陈璐,腾讯高级数据分析师   背景 你可能听说过Growingio.神策等数据分析平台,本文主要介绍实现留存分析工具相关的内容.留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,可考查进行初始行为后的用户中,有多少人会进行后续行为,这是衡量产品对用户价值高低的重要指标.如,为评估产品更新效果或

摘要:在移动互联网时代,用户数量庞大,标签数量众多,用户标签的数据量巨大.用户画像系统中,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基于ElasticSearch构建用户画像平台,往往面临灵活性不足.资源开销大.无SQL接口开发不便等问题.为此,本文提供了一种基于华为MRS ClickHouse构建用户画像系统的方法. 本文分享自华为云社区<基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍>,作者:hourongqi .

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的解决方案--如何用MR计算框架来实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID

最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接. 首先先介绍一下KL散度是啥.KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离.一般情况下,P表示数据的真是分布,Q表示数据的理论分布,也可以理解为影响P分布的一种因素.计算公式为: DKL(P||Q) =ΣP

大数据是物理世界在网络世界的映射,是一场人类空前的网络画像运动.网络世界与物理世界不是孤立的,网络世界是物理世界层次的反映.数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA.发现数据DNA.重组数据DNA是人类不断认识.探索.实践大数据的持续过程. 图1 大数据发展路径 陈新河把网络画像分为行为画像.健康画像.企业信用画像.个人信用画像.静态产品画像.旋转设备画像.社会画像和经济画像等八类,并通过实践案例进行了阐释. 未来,人生的每个历程无时无刻不由数据驱动. 图2 数据驱动人生 未来,设备全生命周期也

ClickHouse 是什么 ClickHouse 是一个开源的面向联机分析处理(OLAP, On-Line Analytical Processing) 的列式存储数据库管理系统. 在一个 "常规" 的行式数据库管理系统中,数据按下面的顺序存储: id | name | age ---|---|--- 1| Zhangsan | 18 2| GlonHo | 20 3| Lisi | 22 ...|...|... 换言之,所有相关的值在一个行里面一个挨一个存储.行式存储的的数据库管理

Mirror产品概述 Mirror是专为金融行业设计的全面用户画像管理系统.该系统基于星环多年来为多个金融企业客户构建用户画像的经验,深入契合业务需求,实现对用户全方位全维度的刻画.Mirror内置银行业和证券业的用户画像模板,同时在技术上继承了Transwarp Data Hub大数据平台的优势,能够快速在全量数据上进行计算和提供查询.同时,Mirror采用了灵活的接口设计,可以方便地进行二次开发和对接其它应用. Mirror产品特点 构造金融客户的信息生态系统,支持跨业务,跨产品的精准客户群

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22165241 今天介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库:ClickHouse,它是今年6月开源,俄语社区为主,好酒不怕巷子深. 本文内容较长,分为三个部分:走马观花,死而后生,遥指杏花村:第一章,走马观花,初步了解一下基本特性:第二章,死而后生,介绍ClickHouse的技术架构演化的今生前世:第三章,遥指杏花村,介绍一些参考资料,包括一些俄文资料. 第一章,走马观花 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex,覆盖了俄语搜索超过68%的市

1.首先需要安装docker最新版,docker 目前自带swarm容器编排工具 2.选中一台机器作为master,执行命令sudo docker  swarm init [options] 3,再需要加入集群的集群上执行此命令 4.可以使用sudo docker node ls此命令来查询节点数 5编写docker-compose.yaml文件,目前我使用的是version 3版本,version2和3有区别,具体看官网介绍 贴一份完整的docker-compose.yaml供大家参考 ver

centos 安装clickhouse curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/altinity/clickhouse/script.rpm.sh | sudo bash sudo yum list 'clickhouse*' sudo yum -y install clickhouse* docker安装可以直接克隆 https://gitee.com/pyzy/cloudcompute clickhouse 数据类型 数据类型

clickhouse时区设置 sudo vim /etc/clickhouse-server/config.xml <timezone>Asia/Shanghai</timezone> 保存,重启服务 sudo service clickhouse-server restart 测试: bigdata@server01:~$ clickhouse-clientClickHouse client version 18.14.13.Connecting to localhost:900

简介 ClickHouse是"战斗民族"俄罗斯搜索巨头Yandex公司开源的一个极具"战斗力"的实时数据分析数据库,是面向 OLAP 的分布式列式DBMS,圈内人戏称为"喀秋莎数据库".ClickHouse有一个简称"CK",与Hadoop.Spark这些巨无霸组件相比,ClickHouse很轻量级,其特点: 列式存储数据库,数据压缩 关系型.支持SQL 分布式并行计算,把单机性能压榨到极限 高可用 数据量级在PB级别 实时数

doubleclick cookie https://mp.weixin.qq.com/s/vZUj-Z9FGSSWXOodGqbYkA 揭密Google的网络广告技术:基于互联网大数据视角 原创: 曾剑平 互联网大数据处理技术与应用 2018-04-11 相信每个人在上网时都被各种网络广告所困扰,不断地消耗着我们的流量.如果稍微细心观察,或许会发现不同网站推送过来的广告也比较适合自己的偏好,看来其中的技术手段并非简单之事.涉及到互联网大数据技术包括:cookie.动态脚本.用户画像.用户行为分

$ sudo apt-get install clustershell #输入你的管理员密码 $ cd /etc/clustershell $ sudo gedit groups #在文件中添加如下内容: all: clickhouse-node-[-] replica1:clickhouse-node-[,,] replica2:clickhouse-node-[,,] distributed:clickhouse-node-[,,] chproxy:clickhouse-node-[,,]

一直在慢慢的摸索clickhouse,之前是用rpm包安装的,没有发现clickhouse-local,最近在centos上面编译成功以后发现多了clickhouse-local,那么这个玩意是什么鬼呢?官方的说法: Application clickhouse-local can fast processing of local files that store tables without resorting to deployment and configuration clickhous

研究ClickHouse也有几周了,今天来和大家说说ClickHouse的访问权限是怎么做的,ClickHouse不像MySQL那样,直接创建用户,而是需要在配置文件里面添加用户,一个简单的例子如下: <dba> <password_sha256_hex>60cd41aedc4e47e8883682b416109e7b7e345e15decc63c2c98ecdab5e8e053a</password_sha256_hex> <networks incl=&quo

集群配置: 192.168.0.106 node3 192.168.0.101 node2 192.168.0.103 node1 zookeeper配置忽略,自行实践! node1配置: <?xml version="1.0"?> <yandex> <logger> <!-- Possible levels: https://github.com/pocoproject/poco/blob/develop/Foundation/include

安装包地址: https://packagecloud.io/Altinity/clickhouse 无需下载安装包,更新yum源即可!! 最后: yum install -y clickhouse-server clickhouse-client  即可完成安装!!! 配置之后如果使用DBevaver连接不上,原因是需要修改config.xml的listen,由127.0.0.1修改本地ip地址或者0.0.0.0 创建表报错:clickhouse  Can't create replicate