本文目录一览：
- 1、联想内部已经构建了全球统一的全量数据平台，这对今后联想的发展有着怎样的作用？
- 2、史上最全用户画像分析，附带案例讲解
- 3、TikTok2022年电商生态怎么样，有哪些运营工具能观测到TikTok的直播带货、爆品、同品类店铺的数据动态？
- 4、TikTok的核心技术是什么，竟让美国科技巨头无法复制？
- 5、中小创业者如何抓住视频风口新机会
联想内部已经构建了全球统一的全量数据平台，这对今后联想的发展有着怎样的作用？
5月16日,联想大数据重磅亮相第三届世界智能大会(简称智能大会),智能大会由国家发改委、科技部、工信部郑搜郑、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、天津市政府共同主办,以“漏清智能新时代:进展、策略和机遇”为主题,致力于推动世界智能领域的科技交流与合作、培育新兴智能科技产业、推动京津冀协同发展战略、服务经济社会发展。联想大数据以科学的方法论与丰富的案例实证为与会者分享了数据智能领域的“联想经验”,展示了联想大数据利用大数据、物联网、人工智能等新兴技术推动制造业转型变革的图景。
田日辉:联想数字化转型的方法论与产品解决方案已齐备
作为本届世界智能大会的重要专场,以“工业互联,融通发展——共建工业互联网产业生态”为主题的第二届工业互联网发展峰会于5月16日在天津成功举办。联想集团副总裁、首席研究员田日辉在峰会上发表了题为《数据智能推动工业企业转型升级》的演讲。
他表示,联想早在2011年就开始数据智能实践。历经8年探索实践,联想内部已经构建了全球统一的全量数据平台(Lenovo Unified Data Platform),覆盖了95%的业务和数据,形成了先进的技术和管理体系。同时,总结了全面的数字化转型方法论,包含制定数字化战略、构建技术赋能中心、实现业务智能运营、重塑业务模式、建设转型保障体系等五大方面,能够为企业提供覆盖全价值链的数字化转型咨询服务。目前,联想已全面完成以大数据平台LeapHD、人工智能平台LeapAI以及智能物联网平台LeapIOT为核心的产品与解决方案布局,结合完备的产业生态,打造端到端的数据智能产品与服务体系,助力行业智能化转型升级。
目前,联想大数据数据智能解决方案已在多行业取得了显著成效。以汽车行业为例,联想大数据为某大型车企实现了全集团数据系统互通,全国销量数据每30秒更新一次。不仅如此,通过建立存量用户画像进行精准营销,帮助客户节约了百万量级的营销费用,提升销量。
于辰涛:以数据智能关键技术赋能制造企业数字化转型
在同期由联想主办的智能行业变革高峰论坛上,联想集团副总裁、首席科学家(Fellow)于辰涛围绕数据智能赋能制造业的主题,进行了更深入的阐释。
于辰涛表示,企业在数字化转型中会面临三大挑战。一是难以实时处理产线设备及终端的数据,实现生产过程数字化;二是难于处理企业管理系统的海量异构数据,实现管理流程数字化;三是难于用人工智能技术发现数据的潜在价值,实现决策过程的智能化。
面对上述挑战,联想整合全量数据与AI技术,推动企业智能转型。在OT域,联想通过软硬件一体物联网解决方案与开发套件,获取全量产线数据和设备数据。基于完全自主知识产权的边缘计算整体解决方案以及Leez 物联硬件开发平台,帮助企业降低成本,灵活地解决边缘计算的接入问题。
在IT域,联想帮助企业构建全量数据湖,实现了亿级数据的秒级分析。同时,通过深度融合工业机理、大数据技术和人工智能技术,以工业智能升级“老专家经验”,实现生产过程数字化、治理过程精细化、决策过程智能化。
以光纤行业为例,联想大数据与某光纤制造企业成立联合实验室,以自身强大的研发与创新能力结合该企业的产品与行业优势,积极探索打造全光工业互联网平台应用,实现工业设备的互联互通与工艺的智能优化,帮助企业借助数字化技术实现产业升级。而一家世界500强医药公司,使用联想知识图谱助力分销渠道分析,提升分析效率90倍,准确度提升8%,释放200人的工作量,显著提升了运营效率。
联想大数据此番重磅亮相世界智能大会,为中国制造业的智能化变革输出了行之有效的“联想经验”,也刷新了与会者对于联想的传统认知。作为喊颂数据智能引领者和赋能者,联想大数据将围绕“智能,为每一个可能”的全新品牌愿景不断夯实自身在数据智能方面的核心竞争力,持续推进“智能+”应用,推动新一代信息技术和实体经济深度融合,为中国企业智能化转型贡献力量。
史上最全用户画像分析，附带案例讲解
对于互联网从业者基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析，经常会提到一个词——用户画像。作为一名刚主要做用户画像DMP的数据PM，工作中总是会被需求方问到——
我要查看XXX的用户画像 或是 能否能够XXXX类用户的画像。 抑或是有别的产品会问到：基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析你们是怎么做用户画像的？
然而在沟通的过程中，我发现，不同的人对用户画像的理解差异还是非常大的。有的人认为用户画像就是包含了用户的详细的信息，有的人认为用户画像是能够反映出一个群体的统计学特性，有的人认为用户画像可以做用户研究.....这些想法或多或少有一些片面的，本文就用户画像的基础知识进行说明，并结合一些DMP产品进行分析，同时对用户画像在K12产品中的应用做一说明。
1、当我们谈论DMP和用户画像时，我们在谈论什么？
此部分结合常见DMP用户画像定义和我工作中对DMP用户画像的定义进行说明
用户画像是DMP中非常重要的一个环节，因此将DMP和用户画像拆开进行说明
1.1DMP
1.1.1 DMP是什么？
DMP即 datamanagement system,数据管理平台，单从名称上来看，这个定义还是非常宽泛的，所以国内很多企业或者个人会将dmp的核心功能理解错。
结合我的理解，DMP其实是一个全面的数据收集，加工，整合的平台，吸收各种数据源的数据，以用户为基本单位，清洗，整理形成结构化的数据表，并进行用户标签的计算，以期能够精准的描述各种用户。
纯碎的DMP平台是指小型的、定制能力极强、中立性好的DMP技术服务商。美国DMP市场是极度细分的，中国市场是高整合的，往往DMP的需求是和DSP、SSP紧密联系在一起的，目前还很难有纯粹的DMP平台。
1.1.2 DMP可以做什么
精准营销，广告投放，个性化推荐，其他应用
1.1.3 DMP的基础架构及数据加工流程
DMP的基础架构：
DMP的数据加工流程：
1.1.5 DMP的实际应用（市面上能够看到的产品）
DMP广告平台：腾讯广点通、阿里妈妈达摩盘基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析；
独立第三方DMP：talkingdata、神策数据；
个性化推荐：今日头条、一点资讯、淘宝、京东等；
说明：个性化推荐的应用我们能够感受到，但是背后的逻辑我们是看不到的
其他应用
1.2用户画像
1.2.1 用户画像是什么
关于用户画像，有两类定义：User Persona 和User Profile
User Persona：是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户；
经典案例——《用户体验要素》中提到的用户画像
UserProfile：根据每个人在产品中的用户行为数据，产出描述用户的标签的集合。例如猜测这个用户是男是女，生活工作所在地，喜欢哪个明星，要买什么东羡清西等。
本文所提到的用户画像，指的是User Profile
1.2.2 用户画像怎么做
基础数据收集：收集用户在网站内外的静态数据和动态数据；
行为建模：基于用户的基础数据，通过技术手段进行行为建模；
构建画像：通过行为建模，可以输橘液出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合可以表示出这个用户的特点。
1.2.3 用户画像的常见应用
个性化推荐（电商、资讯类产品）、风控、预测等
1.2.4 用户画像与DMP的关系
DMP是数据管理平圆派物台，可以简单理解为，把数据提供到DMP平台，DMP平台输出一系列标签，或其他想要的结果。
用户画像是输入用户数据到DMP，DMP输出了用户标签。
DMP不只可以输出用户标签，也可以输出其他的标签，比如输入文章，输出文章标签。
因此，用户画像是DMP的一个应用方向。
2 相关产品介绍
由于用户画像主要是作为底层应用，因此它的很多应用都是能感知，但不可见。比如电商平台的个性化推荐页面，资讯类App首页的个性化推荐背后，就是用户画像在发挥着作用，用户标签和内容标签/商品标签进行智能组合。
由于本人从事K12教育行业，所以只选取了两类竞品：开放DMP平台、教育类产品，其中以开放DMP平台为主。
3 竞品分析
3.1 开放DMP平台
3.1.1 产品说明
3.1.2 功能对比
达摩盘
广点通
神策数据
说明：神策数据看起来更像是一个数据分析工具，但是其底层的搭建、对数据的管理与DMP有类似的地方，并且我们可见的部分即类似BI的功能，可看作DMP在应用层的表现，因此也把它列为竞品
3.1.3界面对比
说明：由于这三个产品均需付费才可体验全部产品功能，界面主要来自于说明文档，可能与真实节面有一定出入
达摩盘-标签
达摩盘-新建标签
达摩盘-人群报表
达摩盘-人群明细
达摩盘-整体报表
广点通操作界面
广点通-创建广告
广点通-创建广告2
神策数据-用户分析-事件分析
神策数据-用户分析-用户属性
3.1.4产品底层技术架构思考对比
说明：
1）此部分内容为通过产品体验和阅读说明文档，思考抽象出可能的底层架构，并非真实情况；
2）产品底层技术架构：我们所看到的功能模块，都是由不同的技术模块相互协作实现的。产品底层技术架构描述了产品对应的底层技术模块、以及模块之间的关系。
达摩盘
神策数据
3.1.5总结
总结来看，达摩盘和广点通是DMP在互联网广告中的典型应用。DMP是定向广告投放最核心的大脑，DMP提供的用户画像，是进行定向广告投放的最核心最关键的一步。达摩盘和广点通最重要的目标是，把对的广告在对的时机，展示给对的人。
而对于神策数据，这一类数据分析工具，DMP在数据分析、数据可视化的过程中也发挥着非常重要的作用，哪类用户的哪类行为比较突出，哪类用户在未来会产生什么样的行为。
3.2教育类产品
用户画像DMP在教育类产品中的应用——
（1） 洋葱数据个性化课程制定（类似自适应学习）；
用户在学习前，先进行测试，根据测试情况为用户制定个性化课程包，如下图1；
图1
用户完成学习，根据用户学习测试结果，展示可视化学习分析报告，如下图2
图2
4 用户画像怎么用？
用户画像是一个的底层产品，用户画像的应用通常难以看到。那么，用户画像该怎么用呢？结合对DMP产品和教育类产品的分析，用户画像的应用总结如下：
（1）用户标签可视化——
相关产品的功能：广点通和达摩盘将用户标签直接展示出来，用户可直接选择标签，并且对标签进行组合，选出目标用户，然后投放广告。
可借鉴场景举例：比如说，我想对今年刚报课程并且消费能力比较高且学习认真的这批学员发送一条推送消息，希望他们能够参加一场直播，促进其对知识的掌握。那么可以直接选中：新用户+消费能力高+学习认真这几个标签，然后对这部分用户发送短信。
好处：精细化运营，提高ROI；简化操作
（2）用户标签关联分析：
相关产品功能-广点通lookalike：（1）提供种子用户；（2）筛选种子用户特征；（3）将种子用户与腾讯用户进行匹配，进行人群扩展
可借鉴场景：一批用户购买了商品A，我想要找出与购买这一商品相似度比较高的用户。那么可以将这批用户的信息导入到DMP，计算出这批用户的标签，再通过关联分析，找到和这批用户相似度比较高的用户
（3）个性化推荐：
相关产品功能：个性化课程制定
可借鉴场景（以K12教育为例）：
（1）针对未注册用户，根据其访问行为，为其推荐个性化课程页面，提高购买转化率；如果是通过互联网广告进来的用户，则可以为其制定个性化落地页，提高注册和购买转化；
（2）针对注册未购课，根据其浏览行为，为其推荐个性化课程页面，提高购课率；
（3）根据用户学习行为（主要是做题情况），为其制定个性化试题和学习建议。
TikTok2022年电商生态怎么样，有哪些运营工具能观测到TikTok的直播带货、爆品、同品类店铺的数据动态？
TikTok2022电商生态可以用暴涨来形容了基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析，据一家数据平台FastData最近发布的一份白皮书报告显示22年12月TikTok月活用户已经突破13亿了基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析，广告收入预计超过100亿美金基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析，仅闭环生态电商GMV就高达44亿美金。
TikTok2022电商生态可以用暴涨来形容了，据一家数据平台FastData最近发布的一份白皮书报告显示22年12月TikTok月活用户已经突破13亿了，广告收入预计超过100亿美金，仅闭环生态电商GMV就高达44亿美金明塌。
这份报告包大槐知含了对TikTok用户画像、商业生态数据的解析还是很全面的，也包括了一些典型案滚消例的分享，可以说这个平台发布的这份报告对行业的解析是数一数二的了，感兴趣的话可以去看看，现在去这个平台的小程序（微信搜Fastdata数据分析）或者百度搜索FastData去官网能够获取。
最近也在用这个平台分析数据直播带货、商品、TikTok小店的数据也是相对行业其基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析他工具来说最全的，更新频率很快（对比官网数据时差很短）。
直播带货详情数据：
根据商品销量排行榜，看爆品（进入详情可查看商品近期推广动态数据、销量GMV趋势数据）：
观测各国家、品类小店排名（进入详情可查看店铺近期推广动态数据、商品销量GMV趋势数据）：
TikTok的核心技术是什么，竟让美国科技巨头无法复制？
TikTok的核心技术是什么基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析，竟让美国科技巨头无法复制？TikTok相信大旦纤家都不陌生，作为一款在国内开发的短视频APP。TikTok在今年的5月份全球下载量就已经突破基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析了20亿次。无论是在美国，还是在印度市场，TikTok都有着自己庞大的用户群体。通过对于用户所看视频的推荐机制调整，TikTok已经训练出了自己的推荐画像。针对不同的用户群体推送不同的内容，以此增加用户与APP之间的黏性。基于庞大用户的数据基础，TikTok目前已经拥有了成熟的短视频推荐机制。
近日，美国技术人员在接受Business Insider采访时表示“如果TikTok的推荐算法不包含在本次交易之中，那么购买TikTok的公司也很难复制其成功模式。”简而言之，TikTok基于美国用户进行短视频的推荐机制，已经成为了TikTok的最大底牌。收购TikTok的企业，如果没有相关的算法和数据模式，也很难做到“成功”。
TikTok如何为用户推送视频？不妨先说一说TikTok，是如何通过算法来“投其所爱”的。个性化推荐机制，决定了TikTok为每位用户推送不同的内容，根据TikTok公布的部分数据来看：主要通过：用户互动、视频信息、以及设备账户设置、国家设置和设备类型进行推送。个性化推荐其实在所有APP中都有自己的一套算法，在用户的实际使用过程中。
TikTok通过多个维度对用户使用的数据进行反馈、研究，直到塑造出一套完美的推荐模型，帮助用户发掘自己喜欢的视频。这也是很多人一旦打开APP，就要看使用很长一段时间的重要原因。连续推荐不同的内容，不仅能够让用户摆脱审美的疲劳，更能加深用户和APP的黏性。笔者认为 ，如果没有一套完善的算法，TikTok就无法成为全球最大的短视频平台之一。从其进入美国带厅市场占据的份额来看，无论是Face Book还是推特目前在短视频领域，在自己的推荐算法都无法赶超TikTok。
如果TikTok并不打算出售自己的算法，那么这笔收购的项目还会有人买吗？早在8月28日，商务部、科技部调整发布了《中国禁止出口限制出口技术目录》，目录中增加了“基于数据分析的个性化信息推送服务技术”条款，在这则新规出台之后，TikTok的收蠢迟隐购也被迫谈判陷入了僵局。买家难以复制其成功的模式，也就代表着这款APP的上升空间将会大不如之前。但即便如此，美国很多企业仍旧加入了竞购的名单之中，微软、沃尔玛、甲骨文等巨头公司也开始合作进行竞拍。
作为一个已经成型的APP而言，TikTok依旧有着非常大的潜力。业内人士指出，TikTok的交易会推迟到今年11月美国大选之后进行。如果算法技术无法进行交易，美国科技公司可能会开发全新的算法机制，以满足更多不同的用户进行使用。但笔者也有一个疑问，如果通过算法的授权，并在其基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析他国家收购相关的短视频公司。是不是依旧可以将市场掌握在自己手中呢？对此，你是怎么看的呢？欢迎大家留言讨论基于AI智能的用户画像，助力tiktok数据分析！
中小创业者如何抓住视频风口新机会
中小创业者如何抓住视频风口新机会
在多伦多学派的伊尼斯眼中，人类历史几乎是就一部媒介传播史，而事实也大概如此，人类文明的发展很大程度上是建立在文化的积累和传承之上。
从原始时代的指手画脚，到工业革命的文字传承，到时下的互联网时代。人与人、人与物、物与物之间都被连接纤判并建立了新的沟通方式，而在技术发展和市场变革之下，这种沟通方式的变革正在迎来一个新的阶段。
沟通返祖，论视频火爆的背后
过去几年中新概念不断涌现，新零售、新消费、大安全等概念，大多反应的都是用户在物质水平提升的基础下，所产生的消费升级。但从沟通传播的角度来看，从以往的文字、图片沟通，到时下的视频沟通，实则是一种深层需求下的返祖。
传播学者麦克卢汉曾将媒介根据信息丰富度等因素划分为冷媒介和热媒介，而如今的视频内容很明显应该被划入麦克卢汉眼中的热媒介。相较于图文，视频能够携带的内容丰富度和短时间内呈现内容的效果无疑都要优于图文内容。
在沟通的过程中，必然会出现编码与解码的过程，A将其表达的意思编码以文字、图片、语音或者视频的形式传递给B，B则对收到的内容进行解码解读，这是最基本的沟通模型。而在这些承载信息的方式中，视频无疑是原意还原度最高、沟通效果最好的一项。
只不过在过去，视频沟通受限制于传输技术、存储技术等客观条件，因此在很长一段时间中图文内容都是人们沟通使用和消费内容的主要形式。但随着网络的日渐成熟、资费的下降、实时传输和存储技术的.发展，视频行业也迎来了其爆发的客观基础。
在客观条件具备的情况下，人们就会很容易选择一个更加符合自己本性的毁握改沟通或内容消费方式，因此视频这一能够承载更多元信息，且更像当面交流的“返祖”沟通方式便迎来了爆发。
在百度高级副总裁、百度搜索公司总裁向海龙眼中，技术的发展让视频成为了最直接最高效的沟通方式，而面对这个视频大爆发的机会，拥有AI技术优势的百度或许早已等候多时。
在全新的“视频”时代，革新契机点在哪？
视频领域大爆发带来皮庆的表象是，用户对短视频App的使用时长的不断上升，根据Questmobile的数据统计，仅从2017年12月到2018年2月三个月期间，国内短视频行业月总使用时长在移动互联网的整体时长的占比就从5.5%增长至7.4%，活跃用户的日人均使用时长更是超过1小时。
这背后则是用户流量成本的下降，内容消费使用习惯的迁移，巨额资本的驱动，以及巨头的大量补贴。这些因素促使视频领域正在进入内容需求的下半场，用户需要更多的优质内容，而内容创作者则需要更多的平台赋能，无论是是从流量端还是制作端。
对于用户而言，优质内容永远是稀缺的，大多数的内容市场都是2%甚至0.2%的用户生产内容供其他用户消费。对于视频这一内容生产门槛较高的内容形式更是如此，能够具有生产优质内容能力的创作者十分有限，其产能也同样优先。
因此如果想要满足用户日益增长的优质视频内容需求，就必然需要更大的平台来赋能内容创业者、生产者，百度就一直努力希望用其成熟的AI技术赋能视频时代以开启更多的可能性。在过去视频中的高级效果大多需要专业的后期制作才能实现，而如今通过AI技术，普通用户也可以轻松地实现一些炫酷的后期编辑效果。
在2018百度联盟生态峰会上，向海龙向外界展示了基于百度的AI技术，百度能够帮助创作者实现“瘦身”、“分身术”、“变声”的特效，让原本复杂的视频内容生产过程变得更有趣，也让内容本身增加了很多不一样的东西。
而由于AI技术的成熟，利用语音识别、人脸识别、物体识别等技术完整分析视频中的内容，将视频背景、人物、语言等信息进行组合，就可以给这个视频生成一个独特的指纹基于语音快速检索视频内容也成为了可能，可以帮助用户更好地找到自己想要看的视频内容。
除此之外，视频+AI也有机会应用在教育、医疗等多个领域的多个场景，而较早布局AI，且拥有一定流量优势的百度也早已做好了准备。
全新时代背景下，创业者如何抓住机遇？
百度在这次2018百度联盟生态峰会上的展示重点便是在AI新时代下，百度如何帮助创业者抓住机遇。视频只是一种连接用户与信息、用户与用户之间的沟通方式，而百度所能够赋能创业者的或许不仅仅是在视频领域。
进入移动时代，对于众多创业者而言是机会和挑战并存的时代。百度所提出的“四新赋能”无疑是一大利好和机遇，模式的突破、生态升级及生态圈赋能，实则都是在新的时代趋势之下，“对症下药”的赋能解决之道。
对联盟而言，其中的生态升级，新连接、新平台、新广告、新能力这些是百度所能够提供给中小创业者的，同时也是中小创业者的机会所在。
互联网的本质是就是连接，”新连接“是指百度能够利用语音搜索、视觉搜索等AI技术实现内容、品牌、服务的高效连接，而这种连接规模达到一定程度，“新平台”便也自然形成。而基于这个“新平台”，信息流广告、开屏广告、聚屏广告组合成为了百度联盟的“新广告”，同时也让中小创业者在这个平台之上更好的找到了变现方式。
这些背后则都是百度的AI“新能力”，以百度AI开放平台作为基础，百度将向中小创业者全面开放AI能力，提供自然语言处理、知识图谱和用户画像技术，而包括数据分析、数据标注和采集等大数据技术，以及云计算、云存储都将通过百度智能云向百度联盟成员开放提供。
“经过多年的探索和发展，百度搜索联盟协同联盟伙伴已经成功打造出了集合PC搜索、无线搜索、厂商搜索、Hao123搜索等四大场景入口的搜索联盟生态。”百度联盟总经理李忠军这样评价如今百度联盟所能够提供的价值。
百度在这次百度联盟生态峰会上发布了大量基于人工智能赋能创业者的产品，例如“百度聚屏”能够基于百度AI的人脸识别能力，让传统的线下屏幕实时分析出用户性别、年龄等属性特征，并进行个性化的广告推送和内容交互。
而百度即将推出的百度智能小程序，则让用户有一个线上的屏幕，能够借助“搜索+推荐”、爱奇艺、地图、贴吧等全域流量与用户建立连接，作为国内目前最大的流量入口之一，在流量红利日渐枯竭的今天，百度智能小程序在流量端给创业者所能够提供的价值显然不小。
“孤举者难起，众行者易趋”，中小创业者在这样一个新的时代背景下，学会借助大平台所创造的价值和赋能或许才是关键。
“君子生非异也,善假于物也。”
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