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1. 匹配型用户标签

2. 统计型用户标签

3. 挖掘型用户标签

4. 流式型计算标签

注：此博文为根据 赵宏田 老师的 用户画像·方法论与工程化解决方案 一书读后笔记而来，仅供学习使用

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用户画像文章汇总

1. 匹配型用户标签

        匹配型用户标签是直接能通过数据进行特征匹配的标签，比如用户填写的国籍、住址、性别等，能直接进行一一匹配。

2. 统计型用户标签

        统计类标签是指统计用户相关数值、客观描述用户状态的标签， 如用户的年龄、体重、累计购买金额、累计购买次数、近30日登录次 数等。

3. 挖掘型用户标签

        挖掘类标签需要应用算法挖掘用户相关特征，一般用户相关的挖 掘类标签可以包括预测用户男女性别、预测用户点击下单、判断用户 已经流失或将要流失、判断用户购买品类偏好等。

4. 流式型计算标签

        在做实时订单分析，或 者给首次登录App的新人用户弹窗推送、发放红包，实时分析用户所处 场景并进行推送中有广泛的应用，这里使用Spark Streaming开发相关的实时数据。

注：再次声明，此博文为根据 赵宏田 老师的 用户画像·方法论与工程化解决方案 一书读后笔记而来，仅供学习使用

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