第一类:人口属性、资产特征、营销特征、兴趣爱好、购物爱好、需求特征。市场上用户画像的方法很多，很多企业也提供用户画像服务，用户画像的升级非常困难。金融企业是最早开始用户画像的行业。因为拥有数据的财富，金融企业在很多纬度都无法从数据入手，总认为用户画像数据的纬度越多越好。
4、为什么迟迟没有出现 标签式的文件 管理系统?标签管理非常简单。我们还没有找到一个非常好的方法自动添加标签手动添加标签管理起来是一件非常痛苦的事情标签也是一件繁琐的工作。另外，我们可以看到。比如音乐，可以用标签包括专辑、歌手、歌名、文件名、曲目信息等等。但是你看你电脑上的MP3文件，肯定是标注的乱七八糟的~ ~说明这个标签的管理不可行~简单的分类信息，比如歌手，歌曲，基本都没有明确标注。
简单来说就是维护成本太高，远没有担心文件夹的问题。其实最重要的不是技术因素。最重要的是UI设计。世界上很多人都有一个乱七八糟的桌面，因为把文件保存在桌面上只需要三次点击:要保存桌面，确保你想象中的浏览器是这样的，需要多少次点击？3 标签，需要加多少次？(1 标签那和文件夹没什么区别~)假设目前有这样一个软件，或者windows Explorer的一个插件。
5、大 数据分析系统平台方案有哪些?目前常用的解决方案有以下几类:1。Hadoop。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC，高性能计算和通信的缩写。
第三，风暴。Storm是一个免费的开源软件，一个分布式和容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠地处理巨大的数据 stream，用于处理Hadoop 数据的批处理。Storm支持许多编程语言，使用起来非常有趣。Storm是来自Twitter的开源。第四，ApacheDrill。
6、下面哪个是风控大 数据 数据 标签产品提供的功能利用分布式文件系统，数据 warehouse，relationship数据library实现结构化、半结构化和非结构化海量的存储和管理数据是一个很大的风险控制。利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，对海量数据进行处理和分析，构建隐私数据保护体系和数据安全体系。有效保护个人隐私和数据安全地构建隐私数据保护系统和数据安全系统，有效保护个人隐私和数据安全不是大的风险控制数据123444。
7、大 数据治理平台——维度管理苏宁有八大产业。每个行业都有自己的数据 market，每个数据 market都有自己的维度表。没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支持)。业务痛点包括以下几个方面:建立统一的维度管理系统，实现维度信息的统一管控，为集团的数据产品提供统一的维度数据服务，包括维度开发管理、维度信息管理、维度数据。Dimension 数据如上图所示，收集的数据经过ETL清洗后存储在Dimension数据warehouse(rock)中，然后dimension系统存储Dimension 。
Dimension 数据同步方式:存储在HBASE 数据中的维度由BULKLOAD导入，存储在MYSQL 数据中的维度由SPARKSQL RDD编写。对于数据同步，通过在页面上配置任务，实现了一键同步，节省了人工。为什么要用这种存储方式？1.根据数据的大小采用不同的存储引擎，节省了存储资源，提高了维度服务的稳定性。
8、 数据 标签化王兴说我们已经进入了互联网的下半场。前半段，互联网时代初期，你永远不知道对面坐的是谁。那时候大部分人都是QQ的早期用户。到了下半年，互联网公司已经不新鲜了，大部分公司都已经互联网化了。他们已经在使用互联网来推广他们的产品，并使用电子商务来销售他们自己的商品。这两年引领下半场发展的是那些在说“大数据”和“赋能”的企业。他们有数据和用户。
通过消费分析数据，告诉企业什么时候生产什么产品，最大程度满足用户需求。通过生活大学数据，告诉我们餐饮企业，甚至是房地产企业，应该如何选址，如果互联网的前半段是粗糙的运营，那么就不需要考虑细节，因为有流量红利。那么下半年，精细化运营将是一个长期的主题，只有具备数据和数据分析能力，用户才能获得更好的体验。所以用户是根本，也是数据分析的出发点。
