《用户画像分析》专题分享
用户画像分析的心得体会
用户画像分析的心得体会用户画像分析的心得体会用户画像分析是一种通过数据收集和分析来了解目标用户的方法。
它的目标是描述用户的个人特征、消费习惯、需求和兴趣，以便企业能够更好地了解和满足用户的需求。
在我参与用户画像分析的项目中，我得出了一些重要的心得体会。
首先，用户画像分析需要多维度的数据。
为了得到准确的用户画像，我们需要收集不同方面的数据，包括个人信息、在线行为、消费记录等。
这些数据可以从多个渠道获取，例如调查问卷、用户注册信息、社交媒体等。
通过综合分析这些数据，我们可以更全面地了解用户的背景和行为。
其次，数据质量对用户画像分析至关重要。
无论是用户自己提供的信息还是通过其他途径获取的数据，都需要经过严格的筛选和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。
在数据收集的过程中，需要注意数据源的可信度，避免受到误导性的数据干扰。
同时，还需要及时更新和补充数据，以反映用户的变化和演变。
另外，用户画像分析应该是一个动态的过程。
用户的行为和需求是随时变化的，因此用户画像也需要不断更新和优化。
通过监测用户的行为和反馈，我们可以及时了解用户的变化和新的需求，并相应地调整用户画像。
这需要我们建立一个持续收集数据的机制，以便及时获取新的信息并进行分析。
此外，分析工具的选择和使用也是用户画像分析的关键。
目前市场上有很多用户画像分析工具和技术，例如人工智能、机器学习等。
选择合适的分析工具可以提高工作效率和准确度。
在使用工具时，我们需要熟悉其原理和操作方法，并根据具体情况进行合理的调整和优化。
最后，用户画像分析的结果需要在业务决策中得到充分的应用。
用户画像分析可以提供有价值的信息和见解，但如果不能转化为实际行动和决策，那么其意义就大打折扣了。
因此，在进行用户画像分析的同时，我们需要考虑如何将分析结果应用到实际业务中，以推动企业的发展和改进。
综上所述，用户画像分析是一项复杂而有价值的工作。
通过收集和分析多维度的数据，清洗和验证数据质量，持续更新和优化用户画像，并合理选择和使用分析工具，最终将分析结果应用到实际业务中，我们可以更好地了解和满足用户的需求，并取得更好的业绩。
用户画像分析报告
用户画像分析报告随着互联网的发展，用户数据已成为企业营销的重要组成部分。
通过对用户数据的分析，企业可以更好地了解用户需求、制定更加精准的营销策略还可以优化产品设计等诸多方面。
其中，用户画像是一种重要的分析手段，通过对用户群体进行深入细致的分析，可以从多个维度来了解用户的特征和需求，为企业提供决策支持。
一、什么是用户画像？用户画像是根据用户的属性、兴趣、习惯、行为等多维度数据来描述用户的特征和需求的一种方法。
对于企业而言，用户画像是一种很有价值的数据分析工具，它能够帮助企业更加全面地认识用户。
用户画像可以从以下几个方面来分析：1.人口统计学特征——用户的年龄、性别、职业、婚姻状况、教育水平等特征。
2.消费行为——用户在哪些方面花费最多，在何时、何地以及什么渠道进行消费等等。
3.社交行为——用户的社交圈子、互动方式、社交平台喜好等。
4.产品偏好——用户喜欢哪些产品、从哪些角度来看待产品。
通过上述多重维度提取出用户的相关信息，并对用户特征进行梳理，依次建立起关于用户的画像，企业可以更加清晰地了解自己的目标用户，制定更加有针对性的营销策略。
二、用户画像的作用1.帮助企业更好地了解用户需求用户画像能够帮助企业更加全面地了解用户需求，包括用户购买意愿、消费行为、偏好等，从而更好地为用户定制产品或服务，提高用户满意度。
2.优化产品设计通过对用户画像的分析，企业可以了解用户对产品的看法、使用习惯等，从而及时优化产品或服务，提高其市场竞争力。
3.制定更加精准的营销策略通过对用户画像的分析，企业能够了解用户需求、喜好等方面的情况，制定更加精准的营销策略，提高企业的市场营销效率。
三、用户画像的制作步骤1.收集用户数据企业可以通过多种途径收集用户数据，包括问卷调查、用户行为数据、社交媒体数据等等。
2.数据清洗处理收集到的数据，去除垃圾数据，从而得到高质量的数据标准结果。
3.数据挖掘运用数据挖掘技术，对数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为下一步的用户画像制作打下基础。
用户画像分析2篇
用户画像分析2篇用户画像分析是一种通过收集和分析用户数据来细分用户群体，从而帮助企业更好地理解和满足用户需求的方法。
本文将从两个角度来探讨用户画像分析的重要性和应用。
第一篇文章将从用户行为和兴趣方面进行分析，第二篇文章将从用户价值和需求方面进行分析。
第一篇：用户画像分析之用户行为与兴趣用户行为和兴趣是用户画像分析的重要组成部分，可以帮助企业了解用户在产品或服务上的使用和兴趣偏好。
通过对用户行为和兴趣进行分析，企业可以更好地理解用户需求，并提供更具针对性的产品和服务。
首先，用户行为分析是指收集和分析用户在使用产品或服务时的行为数据。
这些数据包括用户的点击、浏览、购买、留言等行为。
通过对这些行为数据进行分析，可以了解用户对产品或服务的喜好，从而为用户提供更加个性化的推荐和服务。
例如，电商平台可以通过用户的购买行为数据，向用户推荐符合其兴趣的商品，提高用户购买率。
其次，用户兴趣分析是指通过收集和分析用户在网络上的浏览历史、搜索记录等数据，来了解用户的兴趣偏好。
这些数据可以帮助企业了解用户对不同领域的兴趣，从而为用户提供更加相关和有针对性的内容。
例如，新闻网站可以通过分析用户的阅读历史和搜索记录，向用户推荐其感兴趣的新闻资讯，提高用户的阅读体验。
用户行为和兴趣分析对企业的发展至关重要。
通过了解用户行为和兴趣，企业可以更好地改进产品和服务，提高用户满意度。
同时，用户画像分析也可以帮助企业发现并拓展新的用户群体，增加销售和市场份额。
因此，用户行为和兴趣分析应成为企业提升竞争力的重要工具。
第二篇：用户画像分析之用户价值与需求用户价值和需求是用户画像分析的另一个重要方面，它可以帮助企业了解用户对产品或服务的认知和期望，从而更好地满足用户需求。
首先，用户价值分析是指通过收集和分析用户对产品或服务的评价和反馈，来了解用户对产品或服务的认知和价值感受。
这些数据可以帮助企业了解用户对产品或服务的满意度，以及用户对不同产品或服务的偏好。
如何进行有效的用户画像分析(二)
如何进行有效的用户画像分析在当今数字化时代，用户画像分析成为了企业决策的重要工具。
通过有效的用户画像分析，企业可以更好地了解其目标用户，把握用户需求，优化产品设计，并制定准确的市场营销策略。
本文将介绍如何进行有效的用户画像分析。
一、收集用户数据用户画像分析的第一步是收集用户数据。
企业可以通过多种途径收集数据，如用户注册、在线调查、个人偏好设置等。
此外，企业还可以充分利用社交媒体、数据挖掘工具等渠道，获取更多的用户行为和偏好信息。
对于大型企业来说，还可以采用大数据分析技术，挖掘用户的更多行为和兴趣信息。
二、整理和筛选数据收集到的用户数据通常是海量且杂乱的，需要经过整理和筛选才能进行分析。
企业可以根据需求，选择合适的指标和变量对数据进行分类整理，去除无用信息，保留有意义的数据。
这样可以使数据更加准确和具有可分析性，并为后续的用户画像分析打下基础。
三、建立用户画像模型建立用户画像模型是用户画像分析的核心环节。
用户画像模型可以通过用户数据中的共性和关联性，将用户划分为不同的群体，进而描述、分析和预测用户的行为和需求。
在建立用户画像模型时，企业可以运用聚类分析、因子分析、回归分析等方法，找出用户之间的共性，并为不同的用户群体构建具体的画像。
四、深度分析用户画像建立好用户画像模型后，企业可以进行深度分析。
深度分析包括对用户画像的细分和洞察，以及对用户需求和行为的理解。
通过深入分析用户画像，企业可以发现用户的关键诉求和痛点，为产品的优化和创新提供有力的依据。
同时，深度分析还可以帮助企业识别并利用潜在的商机，进一步提升企业的竞争力。
五、实时监测和更新用户画像用户画像是动态的，用户的需求和行为会随着时间和环境的变化而发生变化。
因此，企业应该进行实时监测和更新用户画像，确保画像的准确性和有效性。
通过实时监测，企业可以发现和把握市场变化，及时调整产品和市场策略，保持与用户的紧密联系。
六、保障用户数据安全用户数据是用户画像分析的重要资源，企业应当充分重视用户数据的安全保护。
用户画像情况分析报告范文
用户画像状况分析报告范文随着互联网的快速进步和智能手机的普及，越来越多的企业开始关注用户画像的建立和分析。
用户画像是通过对用户的基本信息、爱好爱好、行为习惯等方面进行综合分析，从而揭示用户的特征和需求，为企业提供精准的营销和服务。
本次报告旨在对某电商平台的用户画像进行分析，为企业提供决策参考。
通过对用户进行调查问卷和数据分析，我们得出以下结论。
起首，用户年龄分布呈现多样化。
调查结果显示，18-25岁的年轻人占比最高，达到40%，这与互联网普及和年轻人的消费习惯有关。
其次，25-35岁的用户占比为30%，这是一个重要的消费群体，他们在工作和生活中更加重视便捷和品质。
而35岁以上的用户占比为20%，他们更加重视产品的好用性和性价比。
其次，用户的爱好爱好各异。
通过分析用户的浏览和选购记录，我们发现用户对不同种类的商品表现出深厚的爱好，如服装、化妆品、家居用品等。
其中，女性用户对化妆品的关注度更高，男性用户对电子产品的需求更大。
此外，用户还对特定品牌和促销活动表现出较高的关注度。
再次，用户选购行为呈现出明显的节奏性。
数据分析显示，用户在促销活动期间的选购意愿更高，尤其是大型购物节日如双十一、年底大促等。
此外，用户还倾向于在周末进行购物，因为他们可以有更多的时间和精神进行商品筛选和比照。
最后，用户对服务质量的要求较高。
通过分析用户的评判和投诉数据，我们发现用户对物流速度、商品质量和售后服务等方面有一定的要求。
用户更倾向于选择有良好口碑的商家，他们对商品的质量和应用体验特殊关注。
综上所述，通过对用户画像的分析，我们可以得出以下结论：该电商平台的用户主要集中在年轻人群体，对不同种类的商品表现出深厚的爱好，选购行为呈现节奏性，对服务质量有较高的要求。
基于这些结论，企业可以制定相应的营销策略，提供个性化的推举和定制服务，以满足用户的需求，提升用户的满足度和忠诚度。
互联网大数据分析之《用户画像分析》
系统抽样 systematic sampling
• 等距抽样。将总体中的所有单位按一定顺序排列，在规定的范围内随 机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其他 样本单位。先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以 后依次取r+k、r+2k……等单位。这种方法操作简便，可提高估计的 精度。
这是他所不喜欢的，与他同龄的同事大都喜欢把上网作为娱乐。他 对电脑使用较为生疏。认为XX2009看上去不错，如果能把08的功能 都加上再稳定些就更好了。与2009相比，更习惯使用2008。 访谈发现：1.对于广大低端用户来说，易理解、简单、方便、快 捷是他们最需要的，也是他们不用MSN的原因之一；2.用户对XX依 赖性很大，这样的用户希望XX的功能更强大，真正实现一站式在线
用户画像方法与案例演示
用户画像概述
用户画像概述
数据挖掘 典型个体定性描述 群体定量分类统计
一、群体用户定量描述统计
群体定量分类统计——各类用户性别构成
群体定量分类统计——各类XX用户年龄构成
群体定量分类统计——各类XX用户年龄构成
年 龄 CC频道 XX频道 AA成交 XX成交 XX活跃用户 XX登录用户 0-10岁 11-15岁 16-18岁 19-22岁 23-25岁 26-30岁 31-40岁 4% 6% 1% 1% 5% 3% 4% 4% 1% 1% 7% 7% 5% 5% 5% 6% 11% 11% 20% 19% 30% 32% 28% 31% 22% 19% 27% 25% 16% 19% 24% 23% 22% 21% 16% 16% 16% 17% 10% 10% 12% 9% >40岁 6% 8% 3% 3% 5% 4%
人群——
用户画像分析报告
用户画像分析报告概述用户画像分析是一种通过收集和分析用户数据来了解用户特征和需求的方法。
通过深入了解用户，企业可以更加精准地推出产品和服务，提高用户体验，并实现更好的市场竞争力。
本报告将在不涉及具体用户个人信息的前提下，讨论用户画像分析的重要性和应用。
1. 用户画像的定义用户画像是一个综合性的描述，通过从不同维度收集、整理和分析用户行为数据、兴趣爱好、社交信息等多个维度的数据，来描述不同类型用户的特征和需求。
2. 用户画像分析的意义用户画像分析有助于企业了解用户的需求和习惯，从而提供更好的产品和服务。
具体而言，它可以帮助企业实现以下目标：- 精确定位目标用户：通过分析用户数据，企业可以准确地确定目标用户的属性和特征，从而在市场竞争中获得优势。
- 个性化推荐：用户画像分析可以帮助企业了解用户的兴趣爱好和需求，从而根据用户的个性化需求为其推荐相关产品和服务。
- 客户细分：用户画像分析可以将用户划分为不同的群体，根据不同群体的需求进行精确营销和服务，提高用户满意度。
- 数据驱动决策：用户画像分析通过数据支撑，可以帮助企业做出更科学和明智的决策，减少盲目性。
3. 用户画像分析的方法用户画像分析通常需要收集大量的用户数据，然后利用数据分析工具进行处理和分析。
以下是几种常用的用户画像分析方法：- 统计分析：通过统计用户的基本信息、行为数据、社交信息等，可以分析用户的特征和需求。
- 文本分析：通过对用户发表的文本、评论等进行文本挖掘，可以了解用户的情感倾向、关注点等。
- 社交网络分析：通过用户在社交网络上的关系和互动分析，可以了解用户的社交范围和影响力。
- 机器学习算法：通过机器学习算法处理用户数据，可以发现隐藏在数据中的模式和规律，进一步深入了解用户的特征和需求。
4. 用户画像分析的应用用户画像分析在各行业都有广泛的应用，下面以两个实例来说明：- 电商行业：通过用户画像分析，电商企业可以了解用户的购买偏好和消费习惯，从而为用户提供个性化的产品推荐和营销活动，提高用户购买转化率和粘性。
用户画像分析报告
用户画像分析报告一、引言在数字化时代，人们的日常生活已经与互联网紧密相连。
无论是购物、社交、学习还是娱乐，用户都在不断向数字平台迁移。
与此同时，用户行为数据不断积累，为企业和机构提供了丰富的信息。
为了更好地了解用户、满足用户需求，用户画像分析应运而生。
二、什么是用户画像分析用户画像分析是通过对所收集到的用户信息进行深度挖掘和分析，以了解用户的需求、兴趣、行为特征等，从而对用户进行分类和描述的一项技术。
通过用户画像分析，企业可以更好地进行个性化推荐、精准营销和产品优化等工作。
三、数据收集和处理用户画像分析的第一步是数据收集。
数据来源多种多样，可以是用户在平台上的行为数据，如浏览记录、购买记录、评论等，也可以是用户在社交网络上的信息，如个人简介、兴趣爱好等。
数据的多样性和全面性对于用户画像分析的准确性和可靠性至关重要。
数据处理是用户画像分析的核心环节。
首先，需要对数据进行清洗和预处理，消除冗余信息和异常数据，确保数据的质量。
然后，通过数据挖掘和机器学习等技术，对用户数据进行建模和分析，提取用户的特征和行为模式。
最后，根据分析结果，对用户进行分类和描述，形成用户画像。
四、用户画像的核心内容用户画像包括一系列核心内容，如用户基本信息、用户兴趣爱好、用户行为特征等。
1. 用户基本信息用户基本信息是用户画像的基础。
包括用户的姓名、性别、年龄、地域等。
这些信息可以帮助企业了解用户的背景和特征，为个性化推荐和定制化服务提供依据。
2. 用户兴趣爱好用户的兴趣爱好是用户画像的重要组成部分。
通过分析用户的浏览记录、搜索关键词等，可以了解用户对不同领域的兴趣偏好，如运动、音乐、电影等。
这些信息可以帮助企业进行产品推荐和广告投放。
3. 用户行为特征用户行为特征是用户画像的核心。
通过分析用户的浏览、点击、购买等行为，可以了解用户的消费习惯、购买偏好等。
这些信息可以帮助企业改进产品、优化服务流程，提高用户满意度和忠诚度。
五、用户画像的应用用户画像在各个领域都有广泛的应用。
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用户年龄分布图
二、个体用户定性描述
典型用户个体描述案例
男，22岁，中专或以下学历，保安，2年工作经验，月收入在 2000元以下，知识层次较低，理解表达能力较差。性格内向，不爱 说话，但是在网上却很活跃，是个很有代表性的用户。使用XX4年， 没有电脑，由于工作性质特殊（用户的职业为保安），所以用户每
成交笔数 均值 2.12 6.84 1.73 2.67 标准差 1.312 2.340 1.047 2.254
天使用手机登陆XX及手机XX网来打消无聊的时间，或下班去网吧上
网。他的同事大都年龄较大，一般都是把打牌和喝酒作为娱乐活动， 这是他所不喜欢的，与他同龄的同事大都喜欢把上网作为娱乐。他 对电脑使用较为生疏。认为XX2009看上去不错，如果能把08的功能
都加上再稳定些就更好了。与2009相比，更习惯使用2008。
数据检查
缺失值处理
数据分组
• 例如：年龄分段、选择处理等
数据检查——用户选择
用户年龄取值范围：9岁—41岁
用户年龄占比分布
16岁—34岁 占比合计： 91.83%
年龄 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 占比 0.07% 0.06% 0.05% 0.06% 0.12% 0.10% 0.10% 0.21% 0.34% 0.55% 年龄 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 占比 年龄 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 占比 年龄 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 占比 0.77% 0.73% 0.62% 0.56% 0.68% 0.41% 0.36% 0.21% 0.17% 0.16%
工作量，缺点是估计的精度较差
抽样效度与信度
分半信度
• 将同一批用户 随机分成两组， 计算关键指标 的占比、相关
复本信度
• 同一总体中随 机抽取多个样 本进行比较
内部一致系数 • 同质
系数。
一个教师的话
我不止一次给我的市场调研课学生说过，你们利用人 人网之类做问卷调查基本是无效的，当个作业也就算了。 你们心里要明白，所谓物以类聚人以群分，利用社交网络
• 从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，使得每一个容量 为样本都有相同的概率被抽中。特点是：每个样本单位被抽中的 概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和 排斥性。
• 等距抽样。将总体中的所有单位按一定顺序排列，在规定的范围
内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则 确定其他样本单位。先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初 始单位，以后依次取r+k、r+2k……等单位。这种方法操作简便， 可提高估计的精度。
的link做出来的问卷，没有随机性可言。包括你在msn、
XX之类上传问卷给朋友请他们帮忙。缺乏随机性的样本， 那就没有代表性。就好像小区的人，无法代表全体市民，
你的朋友，无法代表全体学生。
摘自：魏武辉的BLOG /
数据整理
数据整理
• 极端值处理；心理学研究把超 过2个标准差之外的值剔除。 • 没有观测到 • 有明显错误
0.89% 1.53% 2.56% 4.45% 7.37% 9.19% 9.59% 10.69% 9.52% 7.26%
6.20% 5.18% 4.90% 3.36% 2.89% 2.16% 1.78% 1.33% 0.99%
0.93%
用户画像数据挖掘实例演示
1. 对应分析 2. 聚类分析
用户画像方法
分层抽样 stratified sampling
• 将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同
的层中独立、随机地抽取样本。从而保证样本的结构与总体的结 构比较相近，从而提高估计的精度。
整群抽样
• 将总体中若干个单位合并为组，抽样时直接抽取群，然后对中选
cluster sampling
群中的所有单位全部实施调查。抽样时只需群的抽样框，可简化
——“对应分析”实例演示
对应分析数据格式整理
特征 男性 女性 学生 非学生 工作 其他职业 14岁以下 15-18岁 19-22岁 23-25岁 26-30岁 31岁以上 有网购AA经验 无网购AA经验 无网购 网购50元以下 50-100元 100-200元 200元以上 喜欢XX会买实物 不会喜欢XX会买实物 说不清喜欢XX会买实物 只看过 48 52 67 33 25 8 15 45 27 8 3 2 27 73 73 6 10 7 4 25 36 39 只关注 XX 36 64 65 35 26 9 14 41 26 11 5 4 33 67 67 5 13 10 5 29 31 40 关注实物未购 买 28 72 63 37 28 9 18 38 23 11 6 4 35 65 65 5 14 11 5 37 21 41 购买并 付款 10 90 22 78 61 17 2 23 23 13 5 100 9 24 24 5 31 15 18
高认同用户
低介入用户 新进用户
XX的核心用户的画像：
– 19-25岁男女 – 丰富使用XX各类业务/VIP 业务的TT龄较长的活跃用户 – 定期换装
可拉动、改变的用户
– 15-22岁男女 – TT龄(2-5年)和使用XX历史 较短 – 定期换装
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通过提升品牌满意度，增强其 付费使用的信心
较懒！”，最怕麻烦，MSN就是太麻烦才不用的。对于电脑游戏喜
欢互动性好，但是操作简单的，比如劲舞团、大话西游等。 访谈发现：1，很多女用户虽然使用电脑多年但是依然是个电脑白痴，
对她们来说所有操作如果超过两步就会晕！对于设置性操作她们基
本没有使用过，她们只使用初始化设置，希望在修改设置方面更简 单！2，该用户的另一个特点就是“懒”，稍微有点麻烦或困难，她 们就会懒得做，懒得想，如果有傻瓜式，全自动式操作就很适合她
访谈发现：1.对于广大低端用户来说，易理解、简单、方便、快 捷是他们最需要的，也是他们不用MSN的原因之一；2.用户对XX依
赖性很大，这样的用户希望XX的功能更强大，真正实现一站式在线
生活。
来源：一次XX2009 用户访谈用户画像
典型用户个体描述
女，19岁，高中，学生，理解表达能力较好，性格对陌生人内 敛对朋友外向活泼，不喜欢动脑，什么都喜欢方便的，最好只按一 下就全部搞定的。使用XX7年，现实的社交圈基本局限在同班同学， 但是网上却有很多不认识的好友，喜欢认识不同类型的人。虽然网 龄较高但是与很多女孩子一样依然是个电脑白痴女，她喜欢操作越 简单越方便越好。访谈过程中她说的最多的一句话就是“我个人比
46% 54%
48% 48% 49% 49% 49% 52% 52% 51% 51% 51%
52% 48% 59% 41% 67% 33% 69% 31%
72% 73% 28% 27%
群体定量分类统计——各类XX用户年龄构成
15岁以下 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 20 5 8 22 19 28 19 5 10 5 3 6 3 30 32 11 12 11 9 15 10 31 16-18岁 3 10 22 3 10 21 19-22岁 5 12 16 16 23-25岁 3 8 15 17 3 9 12 15 26-30岁 2 6 12 17 4 9 11 13 31-40岁 2 5 9 14 2 3 8 >40岁 1 2 5 10 1 1 3 8 1 2 3 6 30 35 27 33 40 28 24 44
组间差异
聚类分析的种类
层次聚类法
非层次聚类法
首 选 方 法
二阶聚类法
K-均值聚类法
连 续 变 量
样本量>1000
数据检查
样本选择： 年龄：17——31 （ 24+13 ， 24-13） 笔数：1——16 金额：1——900
SPSS 两步聚类分析
AA聚类分析结果
年龄 均值 23.42 26.47 23.52 23.91 标准差 4.773 12.232 4.774 6.527
抽样框
• 在抽样之前，总体应划分成抽样单位，抽样单位互 不重叠且能合成总体，总体中的每个个体只属于一 个单位。抽样框是一份包含所有抽样单元的名单。
抽样过程
定义总体（母体） 确定抽样框 确定抽样方法
抽样与数据收集
实施抽样计划
决定样本量
回顾抽样过程
抽样方法
简单随机抽样 simple random sampling 系统抽样 systematic sampling
用户画像流程
用户画像流程
研究 目的
确定目 标用户
用户 抽样
数据 整理
数据整 理统计 挖掘结Fra bibliotek 展示提取用户
抽样的几个概念 总体
Population
• 是所要研究的对象的全体。例如，考察XX农场用户
体验，目标总体就是所有的XX农场的用户。抽样总
体是用于从中抽取样本的总体。
抽样
Sample
• 从目标总体（Population，或称为母体）中抽取 一部分个体作为样本（Sample），通过观察样本 的某一或某些属性，依据所获得的数据对总体的 数量特征得出具有一定可靠性的估计判断，从而 达到对总体的认识。
加权个案
对应分析过程
对应分析——定义行范围（用户类别）
对应分析——定义列范围（用户特征）
对应分析结果图
减少用户特征
用户画像方法
——“聚类分析”实例演示
人群划分
矮
胖
胖
高
矮 瘦
瘦 高
聚类分析
概念
• 根据数据本身结构特征对 数据进行分类的方法—