ID-Mapping是大数据分析中非常基本但又关键的环节,ID-Mapping通俗的说就是把几份不同来源的数据,通过各种技术手段识别为同一个对象或主题,例如同一台设备(直接),同一个用户(间接),同一家企业(间接)等等,可以形象地理解为用户画像的“拼图”过程。 一个用户的行为信息、属性数据是分散在很多不同的数据来源的,因此...
ID-Mapping从字面理解就是ID之间的映射，即不同ID之间能够映射关联到一起。业界一般期望通过唯一的ID来表达用户实体，最终实现物理世界的实体在网络世界中有唯一的ID标识。很多公司使用ID-Mapping来打通ID体系，比如阿里巴巴每个业务可以通过淘宝账号打通，腾讯可以借助微信号或者QQ号打通各业务数据，神策数据支持ID-Maping...
ID-Mapping,即ID映射,是大数据分析领域中的一个基础关键环节。 ID-Mapping指的是将来自不同来源、不同格式的数据,通过技术手段识别并关联为同一个对象或主题的过程。 在大数据和用户画像构建中,用户的行为信息和属性数据往往分散在多个数据源中,如手机、PC、平板等设备上的日志数据。ID-Mapping的作用正是将这些碎片...
系统提供ID-Mapping运维与管理相关功能,主要包括:任务信息、血缘视图、数据探查分析,以及高级配置(如授权ID Mapping配置权限、管理ID Mapping在线服务配置等等。 2.使用限制 仅集团管理员(即admin账号)可以配置ID图谱。 3.操作指南 3.1 ID-Mapping任务信息
在实际生活场景中,我们可能会遇到很多无法获取用户设备号/手机号的场景或者更复杂的情况,基于这类情况,作者做出一个设想,并对相关方案和ID-Mapping做了详细阐述,一起来看。 一、大背景 中小企业的user_center_id(全域唯一id)是基于设备号/手机号生成,即需要获取用户的设备号/手机号才能生成用户在全域的唯一id,并且...
ID关联是ID Mapping的第二步,也是实现用户数据统一的关键。根据用户关联解决的不同问题,我们可以将用户关联分为三个层次:一对一关联、一对多关联和全域关联。 ID-Mapping的三个层次 一对一关联 一对一关联主要解决用户登录前后的身份关联问题。核心思路是将设备的匿名ID(如Cookie ID、设备ID等)与用户的登录ID进行关...
/** * 完整实现生成id映射字典 */ object TestIDMapping { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkUtil.getSparkSession(this.getClass.getSimpleName,master = "local[1]") // 读取今日日志文件 val log: Dataset[String] = spark.read.textFile("G:\\delta_logs\\2020-01-11...
基于Spark的ID Mapping——Spark实现离线不相交集计算 最近在开发一个ID Mapping业务系统——识别数据上报中社交账号的关联关系,找到系统中哪些社交账号属于现实世界中的同一个人。简单来讲,如果同一条上报数据中出现了两个社交账号(比如一个手机号和一个QQ号),就认为这两个社交账号在现实世界属于同一个人。那么,...
我们知道只有打破数据孤岛数据才能发挥更大的价值,可能很多人都知道数据仓库的数据集成环节其实就是为了打破数据孤岛,其实我们的ID Mapping 也是为了打破数据孤岛,其实ID Mapping 就两个使命 1. 多端数据的识别;2. 多源数据的打通,其他的都是基于ID Mapping 的应用。
而ID-Mapping能把这些碎片化的数据全部串联起来,消除数据孤岛,提供一个用户的完整信息视图。这样,某个领域的数据在其他领域也能发挥出巨大的价值。ID-Mapping的用途可多了: 跨屏跟踪和跨设备跟踪:把一个用户在手机、PC、平板等设备上的行为信息都串联起来。