QQ大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用介紹課件

1、QQ大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用介紹QQ大數(shù)據(jù) 規(guī)模數(shù)據(jù)QQ月活躍用戶(hù)數(shù)超過(guò)QQ最高同時(shí)在線(xiàn)超過(guò)QQ空間月活躍用戶(hù)數(shù)超過(guò)QQ好友關(guān)系鏈對(duì)超過(guò)8.4億2.0億6.5億900億活躍數(shù)據(jù)一天QQ總發(fā)消息超過(guò)一天發(fā)空間說(shuō)說(shuō)、個(gè)簽超過(guò)100億1億大數(shù)據(jù)應(yīng)用一：好友/群推薦數(shù)據(jù)：社交+標(biāo)簽+LBS算法：識(shí)別并推薦適合的人與群應(yīng)用：在用戶(hù)主動(dòng)加好友/群時(shí)及時(shí)推薦數(shù)據(jù)：SNS+標(biāo)簽+LBS足球數(shù)據(jù)挖掘東北人攝影旅游當(dāng)前的活 動(dòng)地點(diǎn)過(guò)去的活 動(dòng)地點(diǎn)新加好友舊有的社交圈子即將加入的社交 圈子基于用戶(hù)標(biāo)簽基于活動(dòng)地點(diǎn)用戶(hù)狀態(tài)社交需求12感知 用戶(hù)通過(guò)社交行為、用戶(hù)標(biāo)簽以及活動(dòng)地點(diǎn)感知用戶(hù)狀態(tài)以及社交需求?；谏缃恍袨樗惴ǎ鹤R(shí)別并

2、推薦適合的人與群從新的社交圈子中挑選與用戶(hù)匹配的好友/群進(jìn)行推薦，幫助其快速融入。騰訊足球群新同事東北老鄉(xiāng)同好群體應(yīng)用：用戶(hù)主動(dòng)加好友/群時(shí)及時(shí)推薦群組推薦好友推薦大數(shù)據(jù)應(yīng)用二：廣點(diǎn)通廣點(diǎn)通助力長(zhǎng)尾廣告廣點(diǎn)通的大數(shù)據(jù)解決方案案例應(yīng)用：紅米手機(jī)促銷(xiāo)廣點(diǎn)通助力長(zhǎng)尾廣告優(yōu)質(zhì)資源億萬(wàn)活躍用戶(hù)潛在投放量，提供多方位廣告展現(xiàn)平臺(tái)高效傳播智能廣告競(jìng)價(jià)機(jī)制，高效提升廣告效益。實(shí)現(xiàn)通過(guò)實(shí)際帶來(lái)推廣效果付費(fèi)精準(zhǔn)聚焦細(xì)粒度挖掘用戶(hù)屬性，精選出適合廣告主推廣的目標(biāo)用戶(hù)群基于騰訊大社交平臺(tái)獨(dú)特基因，以海量用戶(hù)為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)洞察為核心， 以智能定向推廣為導(dǎo)向，廣點(diǎn)通提供一站式網(wǎng)絡(luò)推廣營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)。廣點(diǎn)通的大數(shù)據(jù)解決方案人

3、口 統(tǒng) 計(jì) 推 薦內(nèi) 容 推 薦協(xié) 同 過(guò) 濾增 強(qiáng) CF方 法基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)人口屬性年齡/性別地域/學(xué)歷職業(yè)/收入上網(wǎng)場(chǎng)景興趣屬性(400余種類(lèi)目)女裝女包行為屬性數(shù)據(jù)自定義標(biāo)簽(100萬(wàn)個(gè))指環(huán)王索尼安踏莫文蔚生活狀態(tài)職業(yè)狀態(tài)婚戀狀態(tài)廣點(diǎn)通應(yīng)用大數(shù)據(jù)去了解每一位用戶(hù)的喜好和需求，做到滿(mǎn)足各個(gè)業(yè)務(wù)的個(gè) 性化精準(zhǔn)推薦需求。數(shù)據(jù)：海量算法：精準(zhǔn)應(yīng)用：實(shí)時(shí)案例：紅米手機(jī)促銷(xiāo)對(duì)QQ空間用戶(hù)進(jìn)行紅 米手機(jī)促銷(xiāo)年輕上網(wǎng)用戶(hù)，同時(shí)小米用戶(hù)在 空間中的使用占比較高小米希望通過(guò)與QQ空間的合作 促進(jìn)紅米手機(jī)首發(fā)銷(xiāo)售，并擴(kuò)大 紅米手機(jī)在目標(biāo)客戶(hù)群中的品牌 影響力。推廣需求廣點(diǎn)通精準(zhǔn)用戶(hù)定位QQ空間活躍用戶(hù)Andr

4、oid手機(jī)用戶(hù)18-35歲執(zhí)行方案推廣效果90秒紅米全部售罄10W臺(tái)；首發(fā)第1秒超過(guò)15萬(wàn)用戶(hù)搶購(gòu)；10萬(wàn)15萬(wàn)745萬(wàn)在空間預(yù)約創(chuàng)下史上最瘋狂首發(fā)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用三：用戶(hù)行為研究QQ用戶(hù)行為的研究思路案例：春節(jié)人口遷徙報(bào)告QQ用戶(hù)行為的研究思路發(fā)揮QQ基數(shù)大、變量多的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，與社會(huì)熱點(diǎn)話(huà)題結(jié)合，通過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì) 算技術(shù)與呈展技術(shù)開(kāi)展全網(wǎng)用戶(hù)行為研究，傳播QQ大數(shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值。QQ號(hào)碼SNS行為數(shù)據(jù)關(guān)系鏈數(shù)據(jù)年齡/地域/性別等戶(hù)口數(shù)據(jù)LBS數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)/終端信息社會(huì)關(guān)系連接用戶(hù)社交行為用戶(hù)遷徙行為用戶(hù)上網(wǎng)習(xí)慣影響力傳播產(chǎn)品易用性數(shù)據(jù)記錄與收集行為分析案例：春節(jié)人口遷徙報(bào)告地域?qū)傩越煌ǚ绞匠鞘酗L(fēng)俗特征景

5、點(diǎn)分布名校分布遷徙人群特征基于QQ用戶(hù)位置變化軌跡，建立模型測(cè)算遷徙規(guī)模，分析人口遷徙方向及其影響因素。 該報(bào)告兩次登錄央視，并引來(lái)知乎日?qǐng)?bào)、鳳凰新聞等媒體主動(dòng)擴(kuò)散報(bào)導(dǎo)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備建模分析報(bào)告輸出全樣本：8億以上QQ使用記錄及LBS信息；唯一ID：QQ用戶(hù)身份ID具有 用戶(hù)跟蹤能力；多樣性：支持多維分析，包括QQ聊天對(duì)象屬性、位置屬性、 行為時(shí)間等交叉分析。遷徙規(guī)模測(cè)算模型人口遷徙因素分析大數(shù)據(jù)應(yīng)用四：客戶(hù)生命周期管理(CLM)數(shù)據(jù)：多指標(biāo)、多維度的海量數(shù)據(jù)采集模型：在用戶(hù)各生命周期進(jìn)行預(yù)測(cè)與預(yù)警應(yīng)用：搭建CLM自動(dòng)化系統(tǒng)數(shù)據(jù)：多指標(biāo)、多維度的海量數(shù)據(jù)采集每周計(jì)算3.5億的QQ用戶(hù)，500多個(gè)指

6、標(biāo)，全面覆蓋用戶(hù)的騰訊平臺(tái)數(shù)據(jù)模型：在用戶(hù)各生命周期進(jìn)行預(yù)測(cè)與預(yù)警建立預(yù)測(cè)、預(yù)警以及用戶(hù)群特征分析模型，涵蓋用戶(hù)各個(gè)生命周期階段喜歡漂亮的東西尤其是裝扮類(lèi)的例如花藤；興趣喜歡購(gòu)買(mǎi)新穎和年齡比較年輕，裝扮愛(ài)好者心理需求百分比(轉(zhuǎn)化率） 百分比作家QQ整體活躍來(lái)越高的，但是不 友頁(yè)面上分享、大使用Qzone基礎(chǔ) 發(fā)表，和在別人APP付費(fèi)非?；钴S的用戶(hù)， 總體活躍度低。 而且變的越來(lái)越基礎(chǔ)活躍最近8 活躍。幾乎活躍周呈下行趨勢(shì)； 于所有基礎(chǔ)功能； QQ賬戶(hù)里還有 也比較喜歡買(mǎi)紅余額。這部分人 鉆，對(duì)綠鉆，藍(lán)年齡較大。鉆和黑鉆等不感 興趣。 這個(gè)客戶(hù)很多QQ好友沉默用戶(hù)擁有3個(gè)鉆以上； 他們喜歡互動(dòng)娛

7、樂(lè)，喜歡在說(shuō)說(shuō)日志 喜歡在第三方游愿意為此花錢(qián)；上表達(dá)觀(guān)點(diǎn)，也戲或者應(yīng)用上花最近活躍次數(shù)是越 喜歡在自己和朋廣泛，比較博愛(ài)：錢(qián)，但對(duì)活動(dòng)有活躍于多種活動(dòng)；特別偏好：僅在裝扮和音樂(lè)盒等功能，對(duì)他們而言，的頁(yè)面上評(píng)論；有吸引力的東西。少數(shù)產(chǎn)品上活躍。有趣的游戲是關(guān)鍵。時(shí)刻都要跟朋友該人群男性比較他們往往比一般用 連在一起，手機(jī)鉆族收集群非常喜愛(ài)相冊(cè)， 尤其是上傳照片； 對(duì)游戲/應(yīng)用不感 興趣，對(duì)裝扮也 不感興趣。他們 有時(shí)候自己寫(xiě)寫(xiě) 日志，他們喜歡 作為客戶(hù)看別人朋友數(shù)量和大多數(shù)用戶(hù)相當(dāng)多戶(hù)年齡大，朋友較 少，男性居多功能活躍；不太 關(guān)心相冊(cè)。這個(gè) 人群有很多朋友的Qzone。這群 人一般Q齡較長(zhǎng)

8、， 朋友較多，相對(duì) 年齡較大群比較年輕，有細(xì)分規(guī)模15%2%27%18%7%5%26%轉(zhuǎn)化率是平4X7X3X2X3X8X1X均數(shù)的倍數(shù)0.4%0.7%0.3%0.2%0.3%0.8%0.1%價(jià)值22%5%28%15%8%12%10%相冊(cè)狂熱者應(yīng)用：搭建CLM自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)信息采集、數(shù)學(xué)模型部署、活動(dòng)精準(zhǔn)投放、活動(dòng)效果評(píng)估的全面自動(dòng) 化，為用戶(hù)提供及時(shí)準(zhǔn)確的個(gè)性化服務(wù)，同時(shí)提高生產(chǎn)效率用戶(hù)信息采集騰訊大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)5500臺(tái)服務(wù)器總存儲(chǔ)突破76PB日均計(jì)算超過(guò)5PB數(shù)學(xué)模型部署多樣化數(shù)學(xué)模型潛在用戶(hù)預(yù)測(cè)流失用戶(hù)預(yù)警用戶(hù)特征細(xì)分活動(dòng)精準(zhǔn)投放豐富的觸達(dá)渠道QQtips彈窗QQ郵件QQ空間廣告位活

9、動(dòng)效果監(jiān)控科學(xué)的試點(diǎn)和評(píng)估方案模型、渠道、活動(dòng)等，多維度評(píng)估對(duì)比自動(dòng)化報(bào)表監(jiān)控系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用暢想幸福指數(shù)與輿情監(jiān)控中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程研究個(gè)人征信大數(shù)據(jù)應(yīng)用暢想一：幸福指數(shù)關(guān)注QQ用戶(hù)幸福指數(shù)，做中國(guó)網(wǎng)民生活狀態(tài)和社會(huì)運(yùn)行狀態(tài)的“睛雨表”。從互聯(lián)網(wǎng)到現(xiàn)實(shí)世界積極情緒/消極情緒分析用戶(hù)發(fā)表文本內(nèi)容人際關(guān)系與社會(huì)形態(tài)分析用戶(hù)關(guān)系連接經(jīng)濟(jì)水平與生活狀態(tài)分析用戶(hù)消費(fèi)記錄大數(shù)據(jù)應(yīng)用暢想二：輿情監(jiān)控通過(guò)對(duì)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)系統(tǒng)性的收集與分析，可以全面了解民眾對(duì)民生問(wèn)題的 訴求，并能對(duì)突發(fā)事件進(jìn)行及時(shí)監(jiān)控與預(yù)警。XX市車(chē)牌要 要搖號(hào)了社會(huì)事件數(shù)據(jù) 采集反對(duì)搖號(hào)不支持搖號(hào)啊買(mǎi)車(chē)都要排隊(duì)了QQ空間狀態(tài)騰訊微博發(fā)言 門(mén)戶(hù)網(wǎng)站

10、評(píng)論觀(guān)點(diǎn) 匯總得出 結(jié)論60%的人對(duì)購(gòu)車(chē)限號(hào)持反 對(duì)意見(jiàn)，其中以18-25歲 的男性為主。 大數(shù)據(jù)應(yīng)用暢想三：中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程研究通過(guò)LBS計(jì)算人口常住地例行統(tǒng)計(jì)各地的常住人口建立模型推算城鎮(zhèn)化進(jìn)程通過(guò)QQ用戶(hù)LBS軌跡的變化跟蹤計(jì)算，從人口遷移的角度看評(píng)估城鎮(zhèn)化發(fā)展 的動(dòng)力包括鄉(xiāng)村的推力和城市的拉力。124跟蹤研究各時(shí)間切片變化32014年2024年大數(shù)據(jù)應(yīng)用暢想四：個(gè)人征信傳統(tǒng)型個(gè)人征信數(shù)據(jù)個(gè)人基礎(chǔ)信息：身份， 婚姻，居住，職業(yè)銀行信息：各個(gè)銀行 的所有貸款數(shù)據(jù)、信 用卡數(shù)據(jù)；公用事業(yè)費(fèi)用數(shù)據(jù)： 社保、住房公積金、 環(huán)保、養(yǎng)路費(fèi)；其他事業(yè)單位數(shù)據(jù)：工商局，交通局等。騰訊新型個(gè)人征信數(shù)據(jù)傳統(tǒng)型個(gè)人征信基礎(chǔ)數(shù)據(jù)騰訊網(wǎng)上消費(fèi)數(shù)據(jù)騰訊社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)個(gè)人征信的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)上，增加結(jié)合騰訊大數(shù)據(jù)，包含社交數(shù)據(jù)，消費(fèi) 數(shù)據(jù)，地理位置數(shù)據(jù)，