在互聯網逐漸步入大數據時代后，不可避免的為企業及消費者行為帶來一系列改變與重塑。其中最大的變化莫過于，消費者的一切行為在企業面前似乎都將是“可視化”的。隨著大數據技術的深入研究與應用，企業的專注點日益聚焦于怎樣利用大數據來為精準營銷服務，進而深入挖掘潛在的商業價值。于是，“用戶畫像”的概念也就應運而生。

用戶畫像是什么

用戶畫像，即用戶信息標簽化，就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之后，完美地抽象出一個用戶的商業全貌，可以看作是企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。

探碼大數據采集系統采集消費者大數據，勾畫用戶畫像

精準營銷的核心是用戶畫像，而用戶畫像的核心是標簽。為用戶畫像的焦點工作就是為用戶打“標簽”，而一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特征標識，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，最后將用戶的所有標簽綜合來看，基本就可以勾勒出該用戶的立體“畫像”了。構建用戶畫像，最重要的就是用戶數據采集，接下來，為大家展示探碼對用戶數據采集、處理、建模的過程：

• 收集用戶網上瀏覽的行為數據，包括用戶在門戶網站甚至其他電商網站上瀏覽的數據。主要包括用戶數據、行為數據、消費數據、商品數據、行為數據和客服數據等，任何跟用戶有關系的數據都可以作為數據源。數據源這部分可能會涉及到“數據交換”，即從其他網站等渠道通過一定方法拿到需要的數據。

• 然后是數據管理平臺，管理平臺的核心是做標簽的管理，包括定義、編輯、審核、查詢等等，及對應的分析工具。

• 在此基礎上再來建立各種模型，包括用戶購買力模型、群體畫像模型、購買興趣模型、促銷敏感度模型等。通過系列模型得出的結果就是用戶的標簽，包括用戶DNA、品類偏好、品牌偏好、促銷偏好、價格偏好等。

探碼科技營銷大數據采集系統以客戶為中央，依托強大的數據庫資源，通過對數據的剖析整合，對客戶進行準確的剖析定位，幫助企業做到適宜的時間、適宜的所在、適宜的價錢、通過適宜的營銷渠道，向精確的主顧提供需求的產物，實現企業效益的最大化。

探碼大數據采集系統為行業構建數據湖

探碼科技通過web（網頁）數據采集、和工廠設備數據采集通過這兩種數據采集的方式，從數據源中提取結構化和非結構化數據。通過數據標注/清洗、數據轉換、數據治理對提取的數據進行處理，最后快速輸出數據構建數據湖。

• 打破數據孤島模式，通過機器學習與人工智能技術實現商業智能加強內部數據的使用，促進協同化辦公。

• 有一個集中式的能存儲數據中心，數據信息追蹤與一致性保障，可跟蹤數據使用以支持敏捷數據生產過程，并且支持交互式大數據分析。

• 提供對最先進的大數據SQL引擎及其提供的擴展功能的訪問，幫助組織或企業做出更多靈活的關于企業增長的決策。

探碼數據湖構建流程

數據采集

• 明確數據需求：由于客戶所處行業不同，訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對于數據的最終用途，確定客戶需求。根據客戶所需搜集的數據信息與客戶溝通之后，總結需要收集的字段。

• 調研數據來源：根據客戶需求確定數據采集范圍。然后鎖定采集范圍和對采集的數據量進行預估。細化客戶需求，研究采集方向。

• 確定存儲的方式：根據采集量的大小對數據儲存的方式進行劃分。比較小的數據，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數據，選擇數據庫存儲；對于GB級別的數據，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數據存儲的方式使客戶對數據的使用與管理更加便捷。

數據處理&分析

數據處理：

通過數據清洗，數據合并，任務調度，搜索引擎系統和ETL構建對數據池中的數據進行處理數據清洗：實現Web前端展示，展示出爬蟲程序抓取到的數據，方便進行清洗。

• 數據合并：數據被清洗之后，數據合并系統會自動匹配大數據集群中的數據，通過相識度評分，關聯可能相識的數據。

• 任務調度：通過任務調度系統，可以動態開啟、關閉，定時啟動爬蟲程序。

• 搜索引擎系統：通過ElasticSearch集群，實現搜索引擎服務。搜索引擎是PC端檢索系統能夠從大數據集群中、快速地檢索數據。

• ETL：將數據從來源端經過萃取、轉置、加載至目的端將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據。

數據分析：

將采集的數據通過一系列分析選項發現復雜的連接并探索其數據中的各種關系，包括圖形可視化，全文多面搜索，動態直方圖，構建算法模型-實現大數據的智能化分析，準確挖掘出所需數據。

總結：

隨著互聯網不斷地推行和普及，大數據不僅在精準營銷中發揮重要作用，給各行業運營帶來的影響也不容小覷。在如今，獲取數據并發揮數據價值成為了行業發展的重要戰略。探碼大數據采集系統專業針對互聯網數據抓取、處理、分析，挖掘。并靈活迅速地抓取網頁上散亂分布的信息，通過智能數據中心提供存儲與計算，利用網頁應用服務器和開放平臺服務器進行大數據存儲、管理以及挖掘服務，平臺服務器居中調節，實現大數據的智能化分析，準確挖掘出所需數據。

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