Данные оценки поведения пользователей
Поведение пользователей в экономике данных — ключевая область для маркетинга, e-commerce и соцсетей.
Вот как используют типы данных:
Структурированные данные
- Примеры: ID пользователя, возраст, пол, геолокация, история покупок, клики, время на сайте. - Использование: - Сегментация аудитории (молодежь, регионы). - Анализ корзин и предпочтений (что покупают вместе). - RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) для оценки лояльности. - Инструменты: SQL, BI-платформы (Tableau, Power BI).
Неструктурированные данные
- Примеры: тексты постов, комментариев, отзывы, фото, видео в соцсетях. - Использование: - NLP: анализ тональности (позитив/негатив), выявление трендов (популярные темы). - Компьютерное зрение: распознавание объектов на фото/видео (бренды, стиль). - Персонализация: рекомендации на основе интересов. - Инструменты: Python (NLTK, spaCy), TensorFlow.
Полуструктурированные данные
- Примеры: логи сайтов (URL, timestamp), JSON с API соцсетей, cookies. - Использование: - Отслеживание пути пользователя (Customer Journey): от клика до покупки. - Анализ сессий: где "отваливаются", что привлекает. - A/B-тестирование интерфейсов. - Инструменты: Hadoop, Spark, Google Analytics.
Данные реального времени
- Примеры: стримы кликов, просмотров, лайков, гео с мобильных устройств. - Использование: - Динамическая реклама: показ баннеров "здесь и сейчас". - Реакция на события: всплеск активности → мгновенные акции. - Чат-боты: ответы на основе текущего поведения. - Инструменты: Kafka, Flink, Redis.
Исторические данные
- Примеры: архивы покупок, поисковые запросы, старые кампании. - Использование: - Прогноз спроса: сезонность, тренды. - Когортный анализ: как меняется поведение групп со временем. - Обучение моделей: рекомендации, предсказание оттока. - Инструменты: ML-платформы (XGBoost, Scikit-learn).
Пример
Пользователь лайкает посты о спорте (неструктурированные) → логи показывают частые визиты на сайт кроссовок (полуструктурированные) → в реальном времени ему показывают рекламу Nike (стримы) → история покупок подтверждает интерес (структурированные). Итог: точный таргетинг.
