依托开发者服务积累的 数据，从用户属性、行为偏好、行业对比等多指标多维度进行全面的画像统计分析，帮助传统传统品牌方、APP运营者深层次挖掘用户需求，准确了解自身行业地位，从而更好地指导产品运营和推广决策。
在自研的每日治数平台上，利用用户线上线下行为偏好数据进行建模并推测画像标签数据，从而构建用户层面全面的画像统计分析。 一、数据抽取、处理 数据抽取：从数据库中抽取用户线上线下行为偏好数据（APP安装、活跃类别列表，线下到访类别）。 数据清理：去除重复、错误或无效的数据，处理缺失值和异常值，对数据进标准化和归一化等处理。 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、用户行为偏好数据建模 特征提取：从用户线上线下行为偏好数据中提取有意义的特征，如线下场景访问时间、次数等。 模型构建：基于提取的特征，构建用户行为偏好模型。可以采用logistic regression分类算法或深度学习模型等方法。 四、画像标签&统计分析 标签定义：根据业务需求，定义用户画像的标签体系，如性别、年龄、兴趣偏好等。 机器学习推测：利用训练好的模型，结合用户行为偏好数据，推测用户的线下场景、画像标签数据。 五、构建用户层面全面的画像统计分析 统计分析：对用户画像进行统计分析，包括标签分布、用户群体特征、行为趋势等，以揭示用户的行为特点和偏好。
| 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 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/37801