電気の供給者と利用者プロファイリング技術プロセスの5.1建設
利用者の肖像画、データ収集、データの前処理、行動モデリング、利用者の肖像画を構築を含むデータソースの構築
一部のタグは、にデータマイニング分析で必要とされるいくつかのラベルに直接送信することができます！
5.2データ解析ソース
動的情報データ、静的情報データ：ユーザ・データは、2つのタイプに分けられます
静的な情報ソース：
Øユーザーが個人情報を記入し、または特定のアルゴリズムによって、計算結果データを
不確実性がある場合Ø、そのような登録に必要事項を記入していないユーザーの性別として、決定するためにモデル化することができ、ユーザーは、ユーザーの行動性別、またはその確率に基づいて内容を決定するためにモデル化することができます
動的な情報ソース：
Øユーザーの行動データが生成：登録を、その上、訪問をクリックし、購入、領収書、評価、収集と。
Øより重要なユーザー行動データ：ツアー商品、商品のコレクションは、カートに追加、ウォッチアイテム
これらの挙動は、特性に基づいて計算することができます。ユーザー登録時、初めてシングル、潮の母の家族、もつれた商品なので、上の最大の消費、注文数、返品数、インデックスを台無しに、ブランドの好みと。
ターゲットの5.3分析
ユーザー肖像目標は、ユーザーの行動を分析するために、そして最終的にはユーザーごとにタグ付けするだけでなく、再ラベルへの権利です。
例えば、赤ワイン0.8、0.6ライニング。
タグ：コンテンツのパフォーマンスは、コンテンツのユーザーはように、好みに興味がある、必要、と。
重さ：インデックスのパフォーマンスは、ユーザーの興味、嗜好インデックスは、ユーザーのニーズを示すかもしれない、それは単に確率の信頼性として理解することができます。
5.4モデル化5.4.1ユーザーの基本的な利用者の肖像画属性テーブル
ユーザーによると、[プロパティ]タブと外挿したラベルに記入します。人口の基本的な状況と異なる属性の次元に応じて利用者の統計的性質を理解するために。
役割：そのような市販後の80、優先牡牛座、誕生日のマーケティングなどの人口統計学的属性に基づいて、マーケティング。
ユーザー表、ユーザー調査、妊娠中の女性、モデル、テーブル、ベストモデルテーブル：データの主な情報源。
ユーザー表：ユーザーの基本属性のプロパティを記録。
ユーザー調査：他のユーザーの基本情報を補完します。
ユーザーは、基本的な情報を入力：ユーザーID、ユーザー名、パスワード、性別、電話番号、電子メール、年齢、世帯州、×××番号、登録年月日、配信アドレスなどを
によって得られた指数を計算満たしたユーザー情報：
誕生日、星座、都市レベル、いくつかの携帯電話、携帯電話事業者、メールのキャリアの前に
ユーザーがアンケートを得る：教育、収入、職業、配偶者の有無、あなたが子供を持っているかどうか、車が部屋、携帯電話のブランドの使用を持っているかどうか。
よるアルゴリズム：
身高、体重、性别模型、孩子性别概率、潜在汽车用户概率、是否孕妇、孩子年龄概率、手机品牌、更换手机频率、是否有小孩，是否有车，使用手机档次，疑似马甲标准、疑似马甲账号数、用户忠诚度、用户购物类型。
模型算法---性别模型
Ø 用户自己也填写了性别，但仍然要用算法算一次性别
Ø 性别验证方法
随机抽样几千条数据让客户打电话确认。
与用户自己填的性别做对比，确认百分比。
模型算法---用户汽车模型
模型算法---用户忠诚度模型
Ø 忠诚度越高的用户越多，对网站的发展越有利
模型算法---用户身高尺码模型
模型算法---用户马甲标志模型
Ø 马甲是指一个用户注册多个账号
Ø 多次访问地址相同的用户账号是同一个人所有
Ø 同一台手机登陆多次的用户是同一个人所有
Ø 收货手机号相同的账号同一个人所有
模型算法---手机相关标签模型
Ø 对于手机营销参考意义比较大
Ø 使用手机品牌: 最常用手机直接得到
Ø 使用手机品牌档次：根据档次维表
Ø 使用多少种不同的手机：手机登陆情况
Ø 更换手机频率（月份):按时间段看手机登陆情况
5.4.2 客户消费订单表
根据客户消费的情况提取的客户标签，用于了解用户的消费总体情况，
最终的目的根据用户消费习惯与消费能力做营销。
主要数据来源：订单表、退货表、用户表、购物车表
订单表可以得到相关标签：
退货表可以得到相关标签：
购物车表可以得到相关标签：
订单表和用户表可以得到相关标签：
5.4.3 客户购买类目表
根据客户购买类目的情况提取客户标签，用于了解类目的购买人群情况和针对某一类目的营销等。
主要数据来源：订单表、购物车表、类目维表
类目维表可以得到相关标签：
电商的三级类目：
京东商城：
淘宝：
受注テーブルとディメンション表には、カテゴリラベルに関連することができます。
：カートテーブルとディメンション表には、カテゴリラベルに関連させることができる
情報テーブルにアクセスするために5.4.4ユーザー
顧客訪問に応じて、関連する顧客のラベルを抽出します。
ユーザーの全体的なアクセスを理解し、簡単には、顧客の習慣ツアーに基づいてマーケティングを行うために
主な出典：クリックストリーム行動ログテーブル（PC / APP端）
クリックストリーム行動履歴テーブルには、タグを関連付けることができます。