依托开发者服务积累的 数据，进行加工、萃取、挖掘建模生产用户画像标签和特征数据，丰富人群圈选维度、精细化人群策略，助力用户洞察与精细化运营，帮助APP开发者运营者建立和优化APP运营策略，实现APP精细化运营和拉新促活。
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,加工成开发者用户运营场景画像特征数据。 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、基于用户线上和线下行为偏好的用户运营场景画像特征 特征提取：从用户APP类、LBS类数据中提取关键特征，如APP类别、LBS类别、活跃天数、活跃频率等。 模型选择：选择合适的机器学习模型进行建模。对于用户兴趣偏好这类问题，可以考虑使用分类模型（如逻辑回归、决策树、随机森林等）或聚类模型（如K-means、层次聚类等）。 模型训练与评估：使用历史数据对模型进行训练，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。根据评估结果调整模型参数和结构，优化模型的预测能力。 生成用户运营场景画像特征：将训练好的模型应用于预测新用户或新数据，生成用户运营场景画像特征。
| 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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http://localhost:3001/api/v1/datasets/37814