对个推累计的APP应用数据进行数据处理、人工打标等，对app资产进行分类分级，并依托 数据的汇报，结合数智营销场景的不同行业完成不同行业趋势的洞察，助力品牌方、APP运营者明晰行业趋势走向并提供app运营决策依据
在自研的每日治数平台上，结合自然语言平台打标和模型训练，完成APP维表构建以及APP日活、趋势等资产构建。 一、数据抽取、清理和处理 数据抽取：从数据源中抽取与APP相关的数据。 数据清理：去除重复、无效或错误的数据，处理缺失值，确保数据的准确性和一致性。 数据处理：对数据进行标准化、转换和聚合等操作，以便后续分析和建模。 二、数据仓库层建设 1.数据模型设计 2.ETL过程 3.数据仓库优化 三、自然语言平台打标和模型训练 自然语言平台打标：利用自然语言处理技术，对APP相关的文本数据进行打标，提取出有用的信息，如APP的名称、功能描述等。 模型训练：基于打标后的数据，训练机器学习模型，用于后续APP特征的提取和分类。 四、APP维表构建 特征提取：结合自然语言平台打标和模型训练的结果，提取APP的关键特征，如功能、类别等。 维表设计：根据提取的特征，设计APP维表的结构和字段，确保能够全面、准确地描述APP的信息。 维表填充：利用提取的特征数据，填充APP维表，构建完整的APP维度数据。 五、结合个推 数据能力完成APP日活、趋势等资产构建。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
企业内部设备统一标识符 |
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时间戳 |
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APP安装类别列表 |
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APP活跃类别列表 |
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APP活跃序列 |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 企业内部设备统一标识符 | 8916ad81f4fe49a6b4346edcd553230e |
| 时间戳 | 2024-05-31 15:01:10 |
| APP安装类别列表 | 直播类APP、影音制作APP、汽车类APP |
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