快速全面建立自己的大數(shù)據(jù)知識體系(編輯修改稿)
2025-09-13 12:38 本頁面
【文章內容簡介】 數(shù)據(jù)，同時可以鏈接到其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)頁面。由此可以推導出，以用戶為主線來建立數(shù)據(jù)采集指標維度：用戶身份信息、用戶社會生活信息、用戶資產信息、用戶行為偏好信息、用戶購物偏好、用戶價值、用戶反饋、用戶忠誠度等多個維度，依據(jù)建立的采集數(shù)據(jù)維度，可以細分到數(shù)據(jù)指標或數(shù)據(jù)屬性項。① 用戶身份信息維度性別，年齡，星座，居住城市，活躍區(qū)域，證件信息，學歷，收入，健康等。② 用戶社會生活信息維度行業(yè)，職業(yè)，是否有孩子，孩子年齡，車輛，住房性質，通信情況，流量使用情況……③ 用戶行為偏好信息是否有網購行為，風險敏感度，價格敏感度，品牌敏感度，收益敏感度，產品偏好，渠道偏好……④ 用戶購物偏好信息品類偏好，產品偏好，購物頻次，瀏覽偏好，營銷廣告喜好，購物時間偏好，單次購物最高金額……⑤ 用戶反饋信息維度用戶參與的活動，參與的討論，收藏的產品，購買過的商品，推薦過的產品，評論過的產品……基于采集回來的多維度數(shù)據(jù)，采用ETL對其各類數(shù)據(jù)進行結構化處理及加載 數(shù)據(jù)補缺：對空數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)補缺操作，無法處理的做標記。 數(shù)據(jù)替換：對無效數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的替換。 格式規(guī)范化：將源數(shù)據(jù)抽取的數(shù)據(jù)格式轉換成為便于進入倉
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