使用者畫像之ip批量解析
最近需要從公司的日誌資料中抽取使用者的ip位址對使用者進行地域分析，一開始的思路是迴圈遍歷ip請求**提供的介面（apiurl = 「 %ip），但是因為資料量太大（幾十萬個ip），請求太頻繁，會出現請求失敗的情況。經過在網上查詢資料，發現了python 有乙個很強大的ip解析庫geoip庫，能完美的解析出ip位址所在的國家、省、市。
wget
gunzip geolite2-country.mmdb.gz
wget
gunzip geolite2-city.mmdb.gz # 能解析出ip所在省份
import geoip2.database
def parse_ip(ip):
try:
reader = geoip2.database.reader('../tools/geolite2-city.mmdb')
data = reader.city(ip)
print("ip address: ", ip)
print("country:", data.country.name) # 獲取國家
print("subdivisions: ", data.subdivisions.most_specific.name) # 獲取省份
print("city: ", data.city.name) # 獲取城市
print("latitude: ", data.location.latitude) # 獲取經度
print("longitude: ", data.location.longitude) # 獲取緯度
except:
print(ip,'不存在')
parse_ip('183.30.218.23')
ip address: 183.30.218.23
country: china
subdivisions: guangdong
city: huizhou
latitude: 23.0833
longitude: 114.4
china_map =使用者畫像 使用者畫像之新使用者分類
使用者畫像的簡單介紹 使用者畫像是一種勾畫目標使用者 聯絡使用者訴求與設計方向的有效工具，利用使用者的基本屬性，訪問特徵，交易特徵，社交特徵及風險特徵等組合的資訊形成一些列的使用者標籤組合稱之為使用者畫像。構建使用者畫像的目的 使用者運營 活動運營過程中，制定策略，對使用者精準投放策略，促使平台引流...
使用者畫像標籤維度 使用者畫像之標籤權重演算法
感謝大家長期以來對專欄的關注，最近工作比較忙，好久沒更新了。接下來的幾篇文章想和大家分享下關於使用者畫像的一些東西。今天我們先從使用者畫像的標籤權重開始聊起吧。使用者畫像 即使用者資訊標籤化，通過收集使用者社會屬性 消費習慣 偏好特徵等各個維度資料，進而對使用者或者產品特徵屬性的刻畫，並對這些特徵分...
使用者畫像之線下訂單
bin sh 最常購買門店 orgsql use tmp drop table if exists member offline org prefer create table member offline org prefer as select from select a.row number ...