一、数据采集与预处理方法
广电用户画像构建需通过多源数据整合实现，主要数据来源包括收视行为日志、订单交易记录、终端设备信息及用户注册资料。原始数据需经过清洗、去重、标准化等处理流程，其中关键步骤包括：
- 数据清洗：过滤无效记录（如时长小于30秒的收视行为）和异常值（如超出物理可能的终端使用时间）
- 特征工程：提取用户观看时段偏好、频道切换频率、点播回看比例等行为特征
- 数据关联：通过唯一标识符（如用户手机号）整合跨系统数据源
二、用户画像构建技术框架
基于Spark和Hive的分布式计算框架可有效处理广电海量数据，核心构建流程分为三个层次：
- 基础标签层：通过SQL窗口函数统计用户收视时长TOP3频道
- 行为分析层：运用K-means算法对收视时段分布进行聚类
- 预测模型层：建立SVM分类器预测用户套餐升级倾向
三、核心数据指标分析维度
广电用户画像需构建多维分析指标体系，主要包含：
- 人口属性指标：年龄分布、家庭结构、地域特征
- 行为偏好指标：黄金时段收视率、点播内容类型偏好、广告跳过率
- 价值评估指标：ARPU值、套餐续费概率、增值服务使用深度
四、广电收视场景应用实践
在杭州广电的试点项目中，通过用户画像实现了：
- 精准推荐系统：基于时段偏好的EPG界面动态调整
- 流失预警模型：提前30天识别高风险用户
- 广告定向投放：提升广告点击率42%
广电用户画像构建需融合大数据处理技术与业务场景理解，通过多维度数据指标体系的建立，能够有效支撑精准营销、内容优化和运营决策。实践表明，完善的用户画像可使收视用户留存率提升25%，套餐转化率提高18%。
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