用户画像
浅谈用户画像方法论文(1)
浅谈用户画像方法论文(1)一、用户画像的定义与意义1.1 用户画像的定义用户画像是指通过各种手段，从用户的基本信息、兴趣爱好、消费行为等方面，综合挖掘用户的需求和特征，并对其进行分析和描述，从而生成一个具体人物形象或图像，以此来描述和分析一个公司或品牌的潜在、现有客户群体的一种技术、工具、方法和框架体系。
1.2 用户画像的意义用户画像有很多价值的意义，它可以帮助企业做出更合理的判断、更好的决策，以及更有助于提升企业的用户体验和品牌价值。
它包括以下几个方面：帮助企业了解用户、抓住用户的特点与需求，提高用户黏着度和转化率。
为企业调整产品和服务方案提供参考和依据，具有极大的实践价值。
可以辅助企业制定商业管理策略、销售策略等。
通过对用户的画像深入剖析，使企业能够更好的完成市场营销，提高市场的竞争力。
二、用户画像的方法论2.1 用户画像的调研方法用户画像的调研方法包括深度访谈、问卷调查、数据分析等。
深度访谈是一种较为常见的研究用户画像的方法，主要是通过面对面的沟通，探询用户的需求、旅程以及特征，了解用户生活中的情况和其他相关信息。
问卷调查是一种较为普遍的方法，通过大数据搜集和分析，结合统计分析和挖掘模型，进一步挖掘用户的需求、习惯和反馈。
数据分析方法，包括基于行为分析、网络分析、文本分析等方法，以便更好地挖掘用户的需求特征与行为数据。
2.2 用户画像分析的过程用户画像分析的过程一般包括以下几个方面：数据的采集与收集：在深入了解用户的基本信息和消费行为的基础上，收集大量的数据，并进行分类整理。
数据的处理与加工：将采集到的数据进行清洗、筛选、整理、合并等多种技术手段加工处理，以便更好地进行可视化分析。
数据的分析与挖掘：通过各种算法和模型工具对数据进行挖掘，并形成多个层面的分析指标和视图。
单一视角和多维分析：将各种指标和视图进行整合点缀，同时综合考虑时间序列、不同省份和不同年龄段等多维变量因素，进行系统地多角度分析和研究。
用户画像的名词解释
用户画像的名词解释用户画像是指通过对用户的大数据分析和挖掘，对用户进行精细化刻画和描述的过程。
它通过收集和整理用户的基本信息、偏好、行为习惯等数据，以此为依据，为企业和组织提供更加准确和个性化的服务。
用户画像在市场营销、产品研发、用户体验等方面扮演着重要的角色。
用户画像是通过对用户数据的分析和建模来揭示用户特征的。
首先，在数据收集方面，企业可以通过多种方式获取用户的基本信息，如年龄、性别、地域、职业等。
此外，还可以通过用户在网站、移动应用上的行为轨迹，如页面浏览、购买记录、搜索关键词等，来获取用户的行为信息。
通过这些数据的收集，企业可以得到大量的原始数据用于后续的画像建模。
其次，在数据分析方面，企业需要对原始数据进行清洗、整理和加工，以便得到准确、可用的用户特征。
数据清洗可以去除错误、冗余、缺失的数据，将数据进行统一和规范化处理。
数据整理是将不同来源的数据进行整合，从而形成一个完整的用户画像文件。
数据加工是通过对数据进行计算、分析和建模来揭示用户特征。
例如，企业可以根据用户的购买记录和浏览行为，推测用户的购买倾向和偏好，从而为用户提供个性化推荐和营销方案。
最后，在画像建模方面，企业需要利用机器学习、数据挖掘等技术来对用户数据进行分析和建模。
通过建立合适的数学模型，将用户的特征和行为进行量化和预测。
例如，可以通过聚类分析将用户划分为不同的群体，从而识别出不同的用户类型和行为模式。
基于这些模型和算法，企业可以为不同用户提供个性化的产品、服务和推荐。
用户画像在市场营销中起到了重要的作用。
通过分析用户的特征和行为，企业可以更好地了解用户的需求和偏好，从而制定更加精准和有针对性的市场策略。
例如，企业可以通过用户购买记录和浏览行为，对用户进行分类和分群，从而针对不同的用户群体制定不同的推广活动和营销方案。
这样不仅可以提高营销效果，还可以减少成本和资源的浪费。
除了市场营销，用户画像对于产品研发和用户体验也具有重要意义。
大数据下的用户画像分析报告
大数据下的用户画像分析报告在当今数字化的时代，大数据已经成为企业和组织获取洞察、制定策略以及优化运营的重要资源。
而用户画像分析作为大数据应用的关键领域之一，能够帮助我们更深入地理解用户的需求、行为和偏好，从而实现精准营销、个性化服务以及提升用户体验等目标。
用户画像是什么呢？简单来说，用户画像就是对用户特征的一种数字化描绘。
它通过收集和分析大量的用户数据，包括用户的基本信息、消费行为、兴趣爱好、社交活动等，将用户抽象为一个个具有鲜明特征的虚拟个体。
这些画像不仅仅是一些数据的堆砌，而是能够反映用户真实需求和行为模式的综合模型。
那么，大数据在用户画像分析中起到了怎样的作用呢？首先，大数据为用户画像提供了丰富的数据来源。
以前，我们可能只能通过有限的渠道获取用户的少量信息，比如问卷调查、用户注册信息等。
但现在，随着互联网和移动设备的普及，用户在各种平台上的活动都会产生大量的数据，比如浏览记录、购买记录、评论、分享等等。
这些海量的数据为我们描绘用户画像提供了更加全面和细致的素材。
其次，大数据的处理能力使得我们能够快速有效地分析和挖掘这些数据。
利用先进的数据分析技术和工具，我们可以从复杂的数据中提取出有价值的信息，发现用户的潜在需求和行为规律。
例如，通过分析用户的购买历史和浏览行为，我们可以预测用户未来可能感兴趣的产品或服务；通过分析用户在社交媒体上的互动，我们可以了解用户的兴趣爱好和社交圈子，从而为个性化推荐提供依据。
在进行用户画像分析时，我们通常会从多个维度来刻画用户。
基本信息维度包括用户的年龄、性别、地域、职业等。
这些信息能够帮助我们初步了解用户的背景和社会属性。
消费行为维度则涵盖了用户的购买频率、购买金额、购买渠道、支付方式等。
通过分析这些数据，我们可以了解用户的消费能力和消费习惯。
兴趣爱好维度可以通过用户对各类内容的关注、收藏、点赞等行为来获取，比如用户喜欢的音乐、电影、书籍、运动等。
社交行为维度则关注用户在社交平台上的好友关系、互动频率、参与的群组等，这有助于我们了解用户的社交影响力和社交偏好。
用户画像 PDF
用户画像 PDF用户画像是基于一个用户的真实记录、评价、总结的一个综合反映用户行为、偏好、目标的数据分析和建模。
用户画像根据用户所关注行为、所关注问题和所关注行业，把用户特征转化为行为特征。
行为特征可以用来预测用户行为和习惯，从而对用户做出更合理、更有针对性的判断。
用户画像基于用户的行为特性为用户提供一个清晰、全面、详细、易操作的用户画像表现。
本报告基于真实、准确、完整用户画像数据分析出用户画像 PDF报告（PDF版）与普通用户习惯报告（普通版）之间的区别，并根据用户使用场景和特征进行具体分析。
一、主要区别1、数据维度：用户画像 PDF报告（PDF版）采用全面的时间维度，根据时间维度对用户画像数据进行收集分析；普通用户习惯报告（普通版）采用全面时间维度汇总用户行为特征；2、数据描述：普通用户习惯报表数据描述更直观、完整；普通用户画像报表数据描述更具体、精准；3、计算方式：普通用户习惯报表主要通过行为特征对用户行为进行预测。
二、用户使用场景分析以用户画像 PDF报告（普通版）与普通用户习惯报告（普通版）的统计结果来看，普通用户习惯报告（普通版）一般用户使用场景集中在线上购物、移动支付、打车出行、外卖订餐等领域。
而用户画像 PDF报告（普通版）则侧重于关注用户移动消费领域习惯。
从数据分析结果来看，“在社交平台购物”以33.8%的用户使用频率最高，其次为“在京东平台购物”和“在美团平台购物”；“外卖订餐”则以33.2%的用户使用频率最高；“打车出行”以32.2%用户使用频率最低。
从用户使用场景来看，用户主要使用线上购物、移动支付、打车出行三大场景为主；“外卖订餐”以30.2%用户使用频率最高；“打车出行”以22.2%用户使用频率最低；“外卖订餐”以21.6%用户使用频率最高；“外卖订餐”以20.4%用户使用频率最低。
三、用户行为特征用户有5个特征，即关注行为、关注用户数量，即根据用户的浏览内容及偏好，对用户行为特征进行分类及提取特征值（如行为频率、使用时长、关注量、偏好、行业等）。
什么是用户画像,一般用户画像的作用是什么？
什么是用户画像？用户画像是指对目标用户进行深入分析、归纳、总结，从而得出一个具有代表性的用户形象。
它不仅包括用户的基本信息，还包括用户的兴趣爱好、行为习惯、需求特征等，是一种对用户进行全方位、多角度、深入挖掘的手段。
一般用户画像的作用是什么？1.产品设计和优化通过用户画像，产品团队可以更好地了解用户需求，从而进行产品设计和优化。
比如，如果用户画像显示用户更喜欢简单易用的产品，那么产品团队就可以将产品设计得更加简洁易用，以提高用户体验和满意度。
2.营销策略制定用户画像可以帮助企业更好地了解目标用户的特点和需求，从而制定更有针对性的营销策略。
比如，如果用户画像显示用户更喜欢看视频，那么企业可以选择在视频平台上进行推广，以吸引更多的目标用户。
3.产品定位用户画像可以帮助企业更好地了解目标用户的特点和需求，从而确定产品的定位。
比如，如果用户画像显示用户更喜欢高端产品，那么企业就可以将产品定位为高端产品，以吸引更多的目标用户。
4.用户体验优化用户画像可以帮助企业更好地了解用户的需求和行为习惯，从而进行用户体验优化。
比如，如果用户画像显示用户更喜欢简单易用的产品，那么企业就可以将产品设计得更加简洁易用，以提高用户体验和满意度。
5.用户粘性提升用户画像可以帮助企业更好地了解用户的需求和行为习惯，从而提高用户粘性。
比如，如果用户画像显示用户更喜欢看视频，那么企业可以在产品中增加视频功能，以提高用户粘性。
用户画像是一种对用户进行全方位、多角度、深入挖掘的手段，可以帮助企业更好地了解目标用户的特点和需求，从而制定更有针对性的营销策略、进行产品设计和优化、确定产品的定位、进行用户体验优化和提高用户粘性。
通过用户画像，企业可以更好地满足用户需求，提高用户体验和满意度，从而获得更好的业绩和发展。
用户画像(参考版)课件
根据数据来源，用户画像可以分为定量画像和定性画像；根据使用目的，用户画像可以分为基础画像、运营画像 和商业画像；根据用户规模，用户画像可以分为个体画像和群体画像。不同类型的用户画像具有不同的特点和用 途，应根据实际需求选择合适的类型进行构建和应用。
02
用户画像的构建方法
数领域的合作将进一步推动用户画像的发展和应用。
THANK YOU
用户画像可视化
通过数据可视化工具，将用户画像进 行可视化展示，以便于更直观地了解 和分析用户群体。
根据模板，为每个用户群体创建具体 的画像实例，以便于理解和应用。
03
用户画像的应用场景
产品设计
用户需求洞察
通过用户画像，产品设计者可以 更深入地了解目标用户的需求、 偏好和痛点，从而设计出更符合
用户期望的产品。
用户需求分析
他们需要的是方便、快捷、安全的购物体验，同时希望得 到个性化的推荐和优惠。
案例二：某社交平台的用户画像
用户画像描述
该社交平台的主要用户是年轻人，特别是大学生和年轻白领，他 们追求新鲜、刺激和个性化，乐于分享自己的生活和想法。
用户行为特征
这些用户通常在白天和晚上使用社交平台，他们喜欢通过关注和互 动来建立自己的社交圈，并经常发表状态和评论。
果和转化率。
品牌定位
基于用户画像的特征，明确品牌 的目标受众和定位，塑造独特的
品牌形象。
用户服务
个性化服务
根据用户画像提供个性化的服务，满足不同用户 的特定需求，提高用户满意度。
用户关系管理
通过用户画像建立用户关系管理系统，更好地了 解用户需求和行为，提高用户留存率。
用户反馈分析
利用用户画像分析用户反馈信息，识别出用户的 痛点和期望，优化产品和服务。
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。
社交媒体用户画像与分析
未来社交媒体平台将构建更加全面的用户画像，包括用户的兴趣、行为 、位置、设备等多个维度，以便更好地了解用户需求和行为特征。
03
实时动态更新
随着社交媒体的快速发展，用户画像需要实时动态更新，以适应用户需
求的变化和市场的变化。同时，实时动态更新的用户画像也将提高社交
媒体平台的运营效率和用户体验。
点赞行为
用户对其他用户发布的内容进行点赞的行为 。
转发行为
用户将其他用户发布的内容转发到自己的社 交媒体的行为。
04
社交媒体用户兴趣偏好分析
内容偏好分析
娱乐类内容
用户对娱乐类内容如搞笑视 频、音乐、电影等有较高的 兴趣。
知识类内容
用户对知识类内容如教程、 科普、读书等也表现出一定 的兴趣。
生活方式类内容
社交媒体的定义
社交媒体是一种基于互联 网的计算方式，它使用户 能够创建、共享和交换内 容。
社交媒体的特点
社交媒体具有互动性、即 时性、个性化等特点，它 使用户能够与他人建立联 系、分享信息和观点。
用户画像定义与重要性
用户画像定义
用户画像是通过对用户行为、兴趣、偏好等方面的数据进行收集和分析，从而构建出的一个虚拟人物形象。
地理位置
用户的地理位置信息可以揭示其所在地区的社会文化背景，为精准 营销提供依据。
联系方式
用户的联系方式可用于建立与用户的联系，进行后续的互动和营销 。
用户行为特征分析
浏览行为
分析用户浏览的网页、文章、视频等，了解其兴趣和 关注点。
发布行为
分析用户发布的内容，如文字、图片、视频等，了解 其表达方式和社交风格。
隐私。
数据泄露风险
随着社交媒体的发展，用户 数据泄露事件屡见不鲜，如 何加强数据保护，降低数据 泄露风险是亟待解决的问题
用户画像评价指标
用户画像评价指标
用户画像评价指标是指用于评估用户画像质量的一系列指标，通常包括以下几个方面：
1.用户基本信息：用户的性别、年龄、地域、职业等基本信息的准确性和完整性。
2.用户行为数据：用户在平台上的行为数据，如浏览记录、购买记录、评论记录等，用于评估用户的兴趣爱好、消费习惯等。
3.用户反馈数据：用户对平台、产品或服务的反馈数据，如满意度、投诉率等，用于评估用户的需求和痛点。
4.用户画像匹配度：将用户画像与实际用户进行匹配，评估用户画像的匹配度和精准度。
5.用户画像更新频率：评估用户画像的更新频率，以确保用户画像能够及时反映用户的最新行为和需求。
6.数据来源可靠性：评估数据来源的可靠性和准确性，以确保用户画像的质量和准确性。
7.用户画像应用效果：评估用户画像在平台营销、产品设计、服务优化等方面的应用效果，以评估用户画像的实用性和价值。
以上指标仅供参考，具体评价应根据实际情况进行调整和优化。
用户画像行业分析报告
用户画像行业分析报告根据用户画像行业的分析报告，我们可以了解到用户画像是指通过对用户的基本信息、兴趣爱好、行为习惯等方面进行分析，以了解用户的需求、行为和特点，从而为企业提供精准的服务和推荐。
1. 行业现状和发展趋势：- 当今数字化时代，用户数据的蓬勃增长和智能化技术的快速发展促进了用户画像行业的迅猛发展。
- 传统的用户画像主要基于统计和分析方法，现在越来越多的企业开始采用机器学习、人工智能等技术来提高用户画像的精确度和预测能力。
- 用户画像行业已经逐渐向跨行业应用、个性化推荐、精细化营销等方向发展，为企业提供了更多商业机会和增长空间。
2. 用户画像的重要性：- 用户画像能够帮助企业深入了解目标用户群体，从而提供更加符合用户需求的产品和服务，增强用户粘性，提高用户满意度。
- 通过用户画像，企业可以进行精准的推荐和个性化营销，提高用户转化率和销售额。
- 用户画像能够帮助企业发现用户的潜在需求和趋势，提前做出战略调整和决策，增强企业的市场竞争力。
3. 用户画像的构建方法：- 数据收集：通过用户访问数据、社交媒体数据、购买行为数据等多种渠道收集用户数据。
- 数据清洗和整合：对收集到的数据进行清洗和整合，去除噪音和冗余数据，使数据更加准确和完整。
- 数据分析和建模：使用统计分析、机器学习等方法对用户数据进行分析和建模，提取用户的特征和行为规律。
- 用户画像展示和应用：将分析得到的用户画像以可视化的方式展示给企业决策者和商业团队，并将用户画像应用于业务运营和决策中。
4. 实际应用场景：- 在电子商务行业，用户画像可以用于个性化推荐、精准营销和精细化运营，提高用户体验和购买转化率。
- 在互联网广告行业，用户画像可以用于精准定向广告投放，提高广告的点击率和转化率。
- 在金融行业，用户画像可以用于风险评估、信用评分和个人财富管理等方面，为金融机构提供更加个性化的服务。
5. 面临的挑战和未来发展：- 用户画像行业在数据隐私、数据安全等方面面临诸多挑战，需要建立合规的数据使用和保护机制。
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用户画像应用场景（九）
移动电信集中监管系统画像
移动电信集中监管系统画像是对用户的通信 数据等各种指标进行画像分析
用户画像应用场景（十）
供销存画像 传感器数据分析画像
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式， 使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型 能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、 推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度， 提高信息获取的效率。
用户画像打标签
一个标签通常是人为规定的高度精炼的特 征标识：
用户画像应用场景（八）
用户金融信誉等级画像
互联网金融大数据，需要对用户信用等级做 评估，就需要对用户信用画像 恶意贷款负债画像 用户固有资产画像（车、房产、企业信誉） 用户经济能力画像（工资、纳税额） 用户消费能力画像（购买消费） 用户关系圈画像（职称、朋友信用等级） 用户互联网画像（微博、微信、） 标准用户画像（用户信用区间等级评定）
搜索关键词（热点关键词画像）
广告营销（通过广告进入） 移动APP（移动数据入口）
广告营销画像
广告分析（普通广告来源分析）
SEM分析（竞价搜索来源分析） EDM分析（邮件来源分析） 有效性价值画像（有效广告，转化率） 免费搜索（ＳＥＯ关键词优化） 付费搜索（ＳＥＯ关键词优化） 推荐链接（友情连接。。。） 微博类媒介（浏览量传播效果评估） 论坛评论、软文画像（浏览量） 用户点击区域分布画像(地理区域分布)
年龄段标签：25~35岁 地域标签：北京
标签特性：
语义化：能很方便的理解每个标签含义！ 短文本：每个标签只代表一种含义！
如何创建用户画像（一）
数据收集
基础用户注册信息
性别，年龄，地区
用户行为数据
浏览，关注，活跃度
用户评价
喜好，期望
历史数据
日志
如何创建用户画像（二）
亲和图、确定类型
把大量收集到的事实、意见或构思等定性资 料，按其相近性进行归纳整理的一种方法。 手动列出大标签，品类或者数据聚类的过程 eg:
概况画像
订单转化率画像
各个来源客户的访问和最终购买的比例
概况画像
访客画像群体画像 实时打标签 实时订单种类
项目构架
在线模块 离线模块
用户画像-性别画像
用户画像-年龄画像
用户画像-地域画像
用户画像-职业画像
流量趋势画像
访客趋势（访客每日的访问量）
浏览趋势（浏览量每日趋势） 新访客趋势（新访客每日访问趋势） 活跃访客趋势（活跃访客每日访问趋势） 访问量（每日、每周、每月）
如何创建用户画像（五）
完善用户画像
（1）结合真实的数据，选择典型特征加入到用户画 像中 （2）加入描述性的元素和场景描述，让用户画像更 加丰满和真实 （3）将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化 （4）让用户画像容易记忆，比如用名字、标志性语 言、几条简单的关键特征描述，都可以减轻读者的记 忆负担
用户画像应用场景（七）
视频类推荐
视频网站有大量的视频，怎样让用户找到用户 感兴趣的视频，需要对用户喜欢做精确的画像 ，提高用户的体验！ 基础画像（对用户注册信息画像） 用户播放历史画像（用户关键词，影片画像） 播放指标画像（最新的，最热的，播放量） 视频质量画像（用户观看质量，观看时间） 视频相关度画像（每个视频相关视频TOP N） 推荐营销视频画像 用户热点画像
跳出率（访问行为评估）
忠诚度（访问质量评估） 活跃度（活跃度、流失分析） 用户关联度聚类画像（用户与用户之间的关系） 新用户画像（吸引新用户注册因素画像） 访客浏览路径热点画像（用户浏览习惯调研）
访客画像
地域分析（访客地域位置的分布）
速度分析（访客访问网站的速度分析） 客户端环境（访问客户端分析） 设备属性画像（使用硬件信息） 移动终端（访客上网设备分析） 网络连接画像（不同网络的连接方式运营商）
为什么使用用户画像
企业发展最重要的是什么？
管理？ 渠道？ 营销？
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为 了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢 红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜 欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情 况？
商品的品类数量画像（不同品类数量及占比） 单品关联度画像（同类热门产品） 点击量、收藏量
购买量、退货量
品牌以及活动组画像（活动产品的浏览购买） 品类热门产品画像（品类的topN）
订单画像
订单趋势（订单每日、每星期、每月）
订单集中度（支付方式、价格区间、退单 率） 商家占比折扣
单价比
利润值
用户画像应用场景（一）
屌丝、IT男、java、hadoop、技术宅
好友影响
如何创建用户画像（三）
用户画像模型框架
画像的模板 用户画像有很多特征，哪些必须包含，哪些 可以包含？需要一个用户画像的框架，依托 框架让流程标准化！
如何创建用户画像（四）
用户画像的优先级排序
确定用户画像优先级
（1）使用频率 （2）市场大小 （3）收益的潜力 （4）竞争优势/策略等
社交用户画像
有很多社交的注册用户，为了增加用户之间 的社交文化，对每一个用户进行画像，根据 画像做好友推荐！ 所在地： 故乡： 性别： 年龄： 在线： 附近距离：
用户画像应用场景（二）
网站指标画像
网站的指标画像，对网站性能负载进行综合 调整、评估、优化！ PV（Page View，浏览量） UV（unique visitor，独立访客） IP（独立ip） PR(即Page Rank)，网页的级别重要程度 响应时间、各级页面平均停留时间 浏览量、跳出率、跳转次数、回头率
会员画像
性别画像（性格的占比）
年龄分布画像（按标准年龄段的正态分布）
教育背景画像（教育背景）
职业分布画像（职业背景）
特征分布画像（多标签特征库，购物狂，游戏迷）
会员游客画像（详细信息画像）
匿名用户画像（会员不详细用户画像）
用户来源画像
来源分类（直接输入、搜索引擎、本域来路、外域来路）
来源网站（网站统计） 来源页面（网站链接） 直接访问（浏览器直接进去） 搜索引擎（具体的搜索引擎画像）
用户画像应用场景（五）
电商类推荐
根据用户喜好推荐相关用户喜欢的产品 关键字（根据关键字匹配用户想找的物品） 浏览量（关键词品类浏览热点） 销量（关键词品类销量画像） 价格（关键词商品的价格排序） 用户购买喜好（用户购买聚类画像） 活动推广商品画像（广告指标画像）
用户画像应用场景（六）
资讯类推荐 根据用户主动订阅或者浏览次数频率，对 用户喜欢画像，进行资讯推荐 订阅： 热门推荐： 最新推荐： 浏览品类次数统计： 浏览的频率推荐： 关键词推荐：
页面画像
受访画像（各品类页面访问量统计）
进入画像（访客从哪些页面进入网站） 离开画像（访客从哪些页面离开网站） 页面热点图（优化网页设计） 访问标记（访客在页面上点击哪些内容或者id元素）
主机域名（网站子域名访问量）
访问目录（网站子目录访问量） 外链网站（访客点击哪些站外链接离开网站）
行为分析画像
APP画像
应用属性画像（名字、版本、设备信息、（核心软件、系统））
基础指标（累积启动次数、启动用户、新增用户、人均启动次数、 平均使用时长） 在线分析（流量消耗、活跃用户） 内容分析（页面，菜单使用热度） 使用时段画像（均匀负载）
使用间隔画像（用户使用频率）
错误画像（程序错误自动报告系统）
商品画像
为什么要做用户画像？
数据为王的时代已经到来 怎样从海量的数据中挖掘出有价值的信息 越来越发重要
概况画像
用户来源画像 我们需要有一个来源分类，并对不同分类 打标签
直接访问 搜索引擎 广告营销 移动APP
概况画像
用户浏览行为画像
行为标签，分析用户热点区域连接
概况画像
实时订单画像
不同来源用户的订单画像
用户画像应用场景（三）
用户群体画像
对不同职业，不同技术的不同背景的用户群 体分析画像 所在地 年龄阶段分类 职业岗位分类 消费群体分类 薪资分类 目标客户细分
用户画像应用场景（四）
广告推荐
广告推荐核心技术是推荐引擎，角色(用户)画 像是广告推荐引擎分一部分！ 物品信息画像（对于内容的识别、关键字） 用户对物品的偏好（评分、查看、购买等） 协同过滤相似度推荐(画像标签相似度推荐) 总量性指标（包括广告的费用与频次） 趋势性指标（企业投放力度的变化情况） 转化率指标（消费者对广告的投放点击率） 访问者成本（总的广告费用除以独立访问者数量） 进入页面的跳出率（进入广告直接退出）
用户画像
课程安排
初步用户画像 如何创建用户像 推荐引擎的项目架构设计 对采集数据清洗 对数据字段打标签 用户画像指标统计分析 用户画像的十种应用场景
什么是用户画像？
用户画像：通过各个维度对用户或者产品特征属 性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值 信息！完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以 看作企业应用大数据的根基。
分析的维度：
可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析；
人口属性：
地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯 等；
产品行为：
产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品 消费等；
用户画像的本质
专业术语：人物角色 企业使用术语：用户画像 技术原理：
数据清理 分析 统计 打标签 用户信息标签化
用户画像分类
精确用户属性标签画像
用户基础属性画像 用户的喜好偏向 用户拓展信息画像份分析：北京市 城市分析：北京市 地址：移动 操作系统: Windows 7 浏览器版本: Chrome 屏幕分辨率: 1920*1080,(1400*600) 色彩深度: 24 bit 访客语言: 中文 (中华人民共和国) 访客时区: GMT+08:00(北京，重庆，广州，上 海，香港，乌鲁木齐，台北，新加坡，佩思)