互联网大数据分析之《用户画像分析》
基于大数据分析的用户画像建模研究
基于大数据分析的用户画像建模研究随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始意识到，只有了解用户的需求、喜好，并根据这些信息制定个性化的营销策略，才能真正获得用户的认可和忠诚度。
基于这一理念，用户画像概念应运而生，成为企业营销中的一项重要战略工具。
什么是用户画像？用户画像是基于大数据分析的一种模型，用于描述一个人或一组人的特点、成长经历、兴趣、家庭及社交网络、消费习惯等方面的信息。
通过建立用户画像，企业可以更好地了解目标用户，并根据这些信息制定个性化的营销策略，提高营销的精度和效率。
用户画像的建模方式主要有两种：1. 数据挖掘数据挖掘是一种非常流行的用户画像建模方式。
在大量的数据中，通过寻找潜在的关联规则、模式、分类以及异常值等，从而总结出用户的特征并建立用户画像。
这种方法主要是针对不同特征的数据进行分析，然后根据用户的特征、兴趣和消费行为等因素来进行分类。
这种方法既可以通过机器学习算法来处理，也可以通过人工提取特征来实现。
2. 社会网络分析社会网络分析是一种相对较新的用户画像建模方式。
通过对用户在社交媒体平台上的互动进行分析，可推测出用户的人际关系及其对他人的影响。
例如社交网络上的好友数量、评论数量、转发数量等信息可作为评估用户影响力和喜好的重要指标。
社交网络分析不仅可以用于用户画像的建模，还可以用于品牌营销、危机管理等方面。
用户画像的分析方法用户画像建模并非一次性的过程，而是需要不断地更新和优化。
通过对用户画像的深入分析，企业可以更好地了解用户的需求和行为模式，并根据这些信息来制定更为细致、全面的营销策略。
基于大数据的用户画像分析方法主要有以下几点：1. 应用物联网技术传感器收集用户数据助力用户画像分析物联网技术可以帮助用户采集关于他们的行为和个人设备的数据，并通过云算法进行分析来提供有用的见解。
例如，若有一家食品公司想要进行用户画像建模，可以使用物联网技术来追踪食品消费者对其食品的使用情况，收集有关消费者食品消费的数据，以便更好地了解他们的食品品味和偏好。
如何对用户画像进行分析
身处在互联网大数据时代的我们，总是会发现我们的信息在不经意就被“窃取”了。
当你打开短视频平台和购物软件的时候，发现出现的东西都是自己爱看的；某宝某东上一打算买某样商品，它就自动的跳到你面前，这往往就是大数据分类的结果。
而当你你拿起父母的手机，就会发现推送的内容和我们大大不同，这也体现了父母的世界我们所思所想的差别。
这就是大数据分析的作用。
利用这种分析功能不仅便利了我们的生活，更提升了我们的生活质量。
那么，APP是怎样捕捉人们思想并匹配流量的呢？企业主们称之为用户画像。
掌握了用户画像就掌握了用户的分类需求，如果再根据用户需求进行匹配和推荐，就可事半功倍。
这个过程就被称之为用户画像分析，可以说，没有比这个更高明的营销手段了。
至于用户画像怎么分析，我们可以从以下几个步骤着手：第一步：转化商业问题用户画像分析，本质上是从用户的角度思考问题。
举个简单的例子，比如新上市产品销售未达预期，我们既可以从产品管理的角度来思考问题，也能从用户角度来思考问题。
同样一个问题，会有两种思考方式（如下图所示）：因此，简单的列出一堆用户指标（性别，年龄，地域，购买产品，登录次数……）是没啥用处的。
用户画像只是分析的一个工具，和其他分析一样，也要先考虑：我要解决的实际问题到底是什么。
想清楚了，再把问题转化成用户相关的问题，就能继续使用用户画像分析方法了。
需要注意的是，商业问题是很复杂的。
往往一个问题，可能与若干用户群体、若干用户行为有关。
比如上边的例子，就至少和三个用户群体（潜在用户、流失用户、存量用户）涉及到用户态度、信息接收、购买流程、使用体验等多方面。
因此更得分门别类，把分析线索和分析逻辑理清楚，找到对应的数据。
不然一锅炖，光列性别，年龄，地域，也解释不了任何问题。
这就涉及下两部份工作。
第二步：宏观假设验证转化完问题后，先宏观上对假设进行检验非常重要，能有效避免无限拆解的错误。
如果大方向都不成立，细节更不用看了。
还是新产品卖不动的问题，如果要从大方向验证，可以简单如下进行：如果怀疑大环境不好，那应该全品类受影响。
如何利用大数据分析进行用户画像精细化(九)
在当今数字化时代，大数据分析成为了商业领域中的一个重要趋势。
通过收集、整理和分析海量的数据，企业能够更好地了解用户的需求和行为，从而进行精细化的用户画像定制，提高营销和服务的效率。
本文将从数据收集、数据处理和用户画像定制三个方面来探讨如何利用大数据分析进行用户画像精细化。
数据收集是进行大数据分析的第一步，而且也是最为关键的一步。
在数字化时代，用户在互联网上留下了大量的行为数据，如搜索记录、点击链接、购买记录等。
除此之外，社交媒体平台也是一个重要的数据来源，用户在社交网络上的点赞、评论、分享等行为都能够反映其兴趣和偏好。
此外，传感器技术的发展也为数据收集提供了更多的可能性，手机、智能穿戴设备、智能家居等都能够产生丰富的用户行为数据。
企业可以通过自有数据、第三方数据以及公开数据来进行收集，以建立完整的用户数据库。
数据处理是利用大数据进行用户画像精细化的关键环节。
海量的数据需要经过清洗、整合、挖掘等环节，才能够转化为有用的信息。
数据清洗是指对数据进行去重、纠错、填充等处理，以确保数据的准确性和完整性。
数据整合是将不同来源的数据进行结合，形成一个完整的用户画像。
数据挖掘则是利用各种算法和模型来发现数据中的规律和趋势，如用户的消费习惯、行为偏好、社交关系等。
通过数据处理，企业能够从海量的数据中提炼出有价值的信息，为用户画像的定制提供有力支持。
用户画像定制是将经过数据处理的信息转化为具体的用户画像。
用户画像是指对用户进行细致刻画的一种模型，通过对用户的基本信息、行为特征、偏好爱好等进行分析，从而把用户分为不同的群体，并对不同群体的用户进行个性化的服务和营销。
通过大数据分析，企业可以根据用户的地域、年龄、性别、消费行为、兴趣爱好等多维度数据对用户进行分类，进而推断用户的需求和行为。
例如，根据用户的购物记录和浏览历史，可以为用户推荐个性化的商品；根据用户的社交关系和兴趣爱好，可以为用户定制个性化的服务。
通过用户画像的定制，企业能够更加精准地把握用户的需求，提高用户的满意度和忠诚度。
基于大数据的网络用户画像技术研究
基于大数据的网络用户画像技术研究随着互联网和智能手机的普及，网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
我们可以通过网络来完成购物、社交、娱乐、学习等各种活动。
在这个数字时代，网络提供了海量的信息和数据，为营销、广告、推荐等领域提供了巨大的商机。
而对于这些领域来说，基于大数据的网络用户画像技术尤为重要。
一、什么是大数据的网络用户画像技术大数据的网络用户画像技术指的是利用大数据技术，对网络用户进行归纳整理，以达到了解网络用户的需求、喜好、习惯等信息的目的。
简单来说，就是将网络用户的信息进行分类、分析和整合，得出一个准确的用户画像。
二、大数据的网络用户画像技术的应用1. 营销在营销领域，用户画像技术是一种重要的工具。
通过分析用户喜好、购买习惯、兴趣爱好等信息，企业可以更准确地进行商品推广和广告投放。
同时，企业还可以通过用户数据分析，得出客户群体的分布、特点，制定针对性的市场营销策略，提高销售效率和利润。
2. 社交社交平台通过用户画像技术，可以更好地推荐朋友、内容等。
例如微信朋友推荐、微博关注列表推荐等功能，就是基于用户画像技术实现的。
3. 推荐系统电商和咨询类网站十分依赖于推荐系统。
推荐系统基于用户画像，可以提供给用户更多的相关信息和内容。
大数据技术的应用也将推荐系统的效果推向了更高的水平。
4. 科研大数据的网络用户画像技术对科研也有很大的帮助。
例如，研究人员可以通过网络用户画像来了解不同群体的阅读习惯和阅读内容。
这能够为文化、传播等研究领域提供支持和启发。
三、大数据的网络用户画像技术的实现要进行大数据的网络用户画像技术实现，需要进行以下几个步骤：1. 数据采集数据采集是其中最困难的一个环节。
收集到的数据应该是用户真实的行为数据，例如搜索记录、点击记录、浏览记录等。
2. 数据预处理数据预处理可以使得数据更加准确，也可以使得数据的效率更高。
对于收集到的数据，应该进行数据清洗、数据筛选、去重等处理。
此时，就可以将数据整合成为适合分析的数据。
新媒体时代的用户画像与数据分析
新媒体时代的用户画像与数据分析随着互联网的迅速发展，新媒体已经成为人们获取信息、交流和娱乐的重要渠道。
在这个数字化时代，用户画像和数据分析成为了新媒体运营的重要工具。
本文将探讨新媒体时代的用户画像与数据分析的意义和应用。
一、用户画像的定义与意义用户画像是指通过收集和分析用户的个人信息、行为数据等，对用户进行细分和描述的过程。
用户画像的目的是为了更好地了解用户的需求、喜好和行为习惯，从而为用户提供更加个性化和精准的服务。
在新媒体时代，用户画像的意义不可忽视。
首先，用户画像可以帮助企业进行精准营销。
通过了解用户的兴趣爱好和消费习惯，企业可以有针对性地推送广告和产品，提高广告的点击率和转化率。
其次，用户画像可以帮助企业进行产品优化。
通过分析用户的使用行为和反馈意见，企业可以了解用户对产品的满意度和需求，进而改进产品的设计和功能。
最后，用户画像可以帮助企业进行市场预测。
通过分析用户的购买行为和消费能力，企业可以预测市场的需求和趋势，从而做出更加准确的决策。
二、数据分析的方法与技术数据分析是指通过收集、整理和分析大量的数据，从中提取有用的信息和洞察，以支持决策和优化业务。
在新媒体时代，数据分析成为了新媒体运营的核心能力。
数据分析的方法和技术主要包括数据收集、数据清洗、数据建模和数据可视化等。
首先，数据收集是数据分析的基础，通过各种手段收集用户的个人信息、行为数据和社交网络数据等。
其次，数据清洗是为了去除噪声和错误数据，保证数据的准确性和完整性。
然后，数据建模是为了对数据进行分析和预测，常用的方法包括聚类分析、关联规则挖掘和决策树等。
最后，数据可视化是为了将分析结果以图表的形式展示出来，使人们更直观地理解和利用数据。
三、用户画像与数据分析的应用用户画像和数据分析在新媒体时代有着广泛的应用。
首先，在社交媒体上，用户画像和数据分析可以帮助企业了解用户的社交关系和兴趣爱好，从而推送更加个性化和有针对性的内容和广告。
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——
用户画像的构建及应用分析报告
…
…
劢 互 联
社 交 网 站 移
微 博 信 息
大 数 据
企 业 外 部
执行个性化精准营销
…
…
产用 品户 信画 息像
业 数务 据系
统
传统营销采用一对多方式，确通定目过标用群 户拉通与用户画像，对59万潜在 体消，针对群体执行营销，成本高、准确
要性点周实期现差（的个。Ne重性引x大化t入事的B大e件智数st（慧据AK营可ce销t以yio根Lni）f据e戒客Ev用击费户en户当率t）生者的前命，形需10成倍4个精准人群进行投放，是盲投
应用亍个性化推荐
某团购网站，应用百分点推荐引擎优化案例
解决方案
• 改进召回：使用用户画像中的品类偏好、商圈偏好、 消费能力等标签优化召回
• 去除用户反感：利用用户标签衰减、权重清零等机 制，进行品类过滤，避免给用户进行过力营销
• 利用百分点覆盖多行业多客户的全网数据特点，构 建用户全网的潜在需求标签：解决冷启劢问题
手机
手机
Cookie Cookie 微博ID
序列号
手机
标
微信ID 微信ID
固话
固话
微信ID 微信ID 微信ID
MAC
固话
识
序列号 序列号
IMEI
微信ID 微信ID
固话
会
序列号 序列号
员
标
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手机
识
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固话
手机
用户名 旺旺
固话
邮箱
邮箱
手机
手机
用户名 用户名
银行卡 支付宝
固话
固话
邮箱
邮箱
微信ID 手机 用户名 邮箱
包括主要营业地 址电话、联系地
基于大数据的用户画像分析系统设计与实现
基于大数据的用户画像分析系统设计与实现随着互联网技术的发展和用户数据的不断积累，基于大数据的用户画像分析系统的重要性日益凸显。
该系统通过对用户数据的深入分析，可以为企业精准推荐商品、提高销售额、增强用户黏性等提供有力支撑。
本文将对基于大数据的用户画像分析系统的设计与实现进行探讨。
一、用户画像的概念及意义用户画像简单来说，就是根据用户的行为、兴趣、性别、年龄等特征对用户进行的一种行为预测和特征分析。
同时，通过用户画像，我们可以深入了解用户特点，提出有力的解决方案，以满足用户的需求。
在商业领域中，用户画像更是扮演着重要的角色。
基于用户画像，企业可以快速找到目标人群，准确推荐商品，提高销售额，并增加用户忠诚度。
二、基于大数据的用户画像分析系统的设计1、数据采集与存储在设计基于大数据的用户画像分析系统时，首先要考虑数据采集和存储。
为了保证采集到的数据质量和数量，我们需要通过不同的渠道来获取数据。
可以通过用户日志、社交网络信息、用户行为跟踪等方式，对用户数据进行收集。
收集到的数据要进行初步的筛选和整理，消除因数据源不同而带来的冗余信息和重复内容。
数据收集完毕，我们还需要对其进行存储。
可以通过分布式数据库等技术，建立起高效、稳定、可靠的用户画像数据库。
2、数据清洗和分析在实现用户画像的过程中，数据清洗和分析是至关重要的环节。
因为数据量很大，数据过滤和分析非常繁琐。
为了更好地发现用户特点，我们需要对数据进行深入挖掘。
首先，我们需要将用户数据进行过滤和清洗，排除因数据源异质性带来的噪声和干扰。
其次，我们需要将数据进行分类，将用户数据根据性别、年龄、地区、兴趣和行为进行分类。
最后，我们可以借助数据挖掘算法等技术，对数据进行数据分析和模型建立，以期发现用户特征和偏好。
3、用户画像的构建在数据清洗和分析之后，用户画像的构建才算是真正开始。
在用户画像的构建过程中，我们需要将用户画像的不同层次进行划分，以便对不同阶段的用户行为进行分析并作出相应的解决方案。
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用户画像分析专题分享
内部资料， 请勿外传
统计学基础
集中量：求和、平均数、中位数、众数、 差异量：全距、标准差、方差、最小值、最大 值、标准误 分布：正态分布、峰度系数、偏度系数、正偏态、 负偏态、高狭峰、低阔峰、离散变量、连续变量
内部资料， 请勿外传
目录
用户画像研究概述 用户画像研究流程 用户画像方法与案例演示
丰富使用各类业务业务的龄较 长的活跃用户
定期换装
可拉动、改变的用户 岁男女 龄(年)和使用历史较短 定期换装
通过提升品牌满意度，增强其 付费使用的信心
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
结论 展示
提取用户
20
抽样的几个概念
总体
Population
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 cluster sampling
• 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，可简化工作量， 缺点是估计的精度较差
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
访谈发现：.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，也是他们不用的原因之一；.用户对依赖性很大， 这样的用户希望的功能更强大，真正实现一站式在线生活。
来源：一次 用户访谈用户画像
典型用户个体描述
来源：一次 用户访谈用户画像
女，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“我个人比较懒！”，最怕 麻烦，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。
• 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。
抽样效度与信度
分半信度
复本信度
• 将同一批用户 随机分成两组， 计算关键指标 的占比、相关 系数。
• 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
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 的做出来的问卷，没有随机性可言。包括你在、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。
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——各类用户年龄构成
群体定量分类统计——各类用户年龄构成
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，岁，中专或以下学历，保安，年工作经验，月收入在元以 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），所以用户每天使用手机登陆及 手机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 看上去不错，如果能把的功能都加上再稳定些就更取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。
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。
摘自：魏武辉的
数据整理
数据整理
数据检查
• 极端值处理；心理学研究把超过 2个标准差之外的值剔除。
缺失值处理
• 没有观测到 • 有明显错误
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：岁—岁
三、用户画像数据挖掘
数据挖掘——付款用户【对应分析】
用户【聚类分析】
用户【聚类分析】特征得到的启发
高认同用户
低介入用户 新进用户
令这些用户改变(即令其从不付 费使用到付费使用)的可能性较 低：
龄长，使用历史较长，但仍不 付费使用
亦较少使用其它业务
换装频率不固定
的核心用户的画像：
岁男女