だけでなく、企業内のデータの値を反映し、個人はまた、技術を使用して、データ、探索行動パスワードの魅力を体験することがあり、ビッグデータのアプローチは、誰もがすることができます、まっすぐ私の公共の番号を懸念して歓迎し、我々はデータを議論することができますこれらの面白いもの。
私の公衆番号：livandata
次のように1、データのライフサイクル分析は次のとおりです。
力のグリッドがある場合は2、質問をします：
一般的にシーンに基づいて、のような：
なぜ私のPVがドロップされます：直接依頼された場合の操作の場合には、多くの場合、PVドロップですか？これは、運用スタッフが彼らの活動の非常に明確な理解になるように、誰が何を我々の最近のオンライン活動で質問へのシナリオに基づいて、答えることはできないと推定、しかしなぜPVの減少となりましたか？
この時点で、アナリストは、データが活動を位置付ける、ユーザーの質から落下PV原因を分析することができます。
ユーザーによる操作の3、パーソナライズされた肖像画：
1）ラベリングシステムアプローチ：
どのように製品のシーンを使用して顧客を削減しながら、ユーザーにタグを付けます。
ユーザーの肖像画をビルドします。
ユーザーの絵を見た後、ユーザーの使用シナリオを削減します：
次に、どのようにユーザーをタグ付けします
クリックするたびに、ユーザーの閲覧行動は、ページを訪問し、どのように時間ブラウジングの長さ、アクセスを行動識別を生成します。
たとえば、次の登録が成功タグの設立：
ユーザーの行動を登録するデータのすべてを完了した、ユーザーはプロセスがラベル「登録成功」とマークされます完了しました。
4段階のユーザー肖像：
ユーザー肖像意義：
難易度のユーザー肖像：
利用者の肖像画の小宇宙例：
ユーザー肖像ラベルモデリング：
ユーザーのデータ構造の肖像：
ユーザーの肖像画操作をパーソナライズする方法：
第一段階は、数千人の千枚の顔、同じではない、売り手市場の時代であり、第二段階は、細分化ルールに基づいており、そして第三相は、個人的な勧告に基づいています。
パーソナライズ操作値：
ファイン勧告は、右の人々にロングテールのコンテンツをレンダリングすることです。
オンラインアプリケーションのパーソナライズの操作：
よるとパーソナライズされた購入データ操作：
検索用語に基づいてパーソナライズされた勧告に：
パーソナライズされたユーザーによると、複雑なデータ操作：
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