互联网大数据分析之《用户画像分析》概要
互联网大数据分析之用户画像分析概要共63页
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
பைடு நூலகம்
大数据分析中的用户画像挖掘技术介绍
大数据分析中的用户画像挖掘技术介绍随着互联网时代的到来，大数据的应用变得越来越广泛。
在大数据时代，大量的数据积累为企业提供了一个宝贵的机会，即通过分析用户数据，了解用户的需求和行为，进而实现精准营销和个性化服务。
为了更好地挖掘用户数据，用户画像成为了一种重要的大数据分析技术。
本文将介绍大数据分析中的用户画像挖掘技术。
一、什么是用户画像用户画像是根据用户的个人信息、行为习惯、消费习惯等多维度数据，通过数据挖掘和分析等技术手段，描绘出用户的基本特征和典型行为，从而对用户进行分类和划分，形成用户的“画像”。
在大数据时代，用户画像的概念不再局限于传统的基本信息，还包括了用户的兴趣爱好、社交关系、心理特征等方面的信息。
通过深入挖掘这些信息，可以更好地了解用户的需求和行为，进而实现精准营销和个性化服务。
二、用户画像挖掘的技术手段用户画像挖掘是一项复杂的任务，需要借助多种技术手段来实现。
下面介绍几种常用的用户画像挖掘技术：1.数据收集与清洗在进行用户画像挖掘之前，首先需要收集用户的相关数据。
这些数据可以来自于网站、APP、社交媒体等多个渠道。
然后对数据进行清洗，去除噪声和异常值，确保数据的质量和准确性。
2.特征提取与选择在用户数据中，不同的特征对于用户画像的建立具有不同的重要性。
特征提取与选择是用户画像挖掘的关键步骤。
可以通过统计学方法、机器学习算法等手段，从海量数据中提取出与用户画像相关的特征。
3.数据分析与建模通过数据分析和建模，可以对用户数据进行更深入的挖掘和分析。
常用的分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树算法等。
这些方法可以帮助发现用户之间的相似性和差异性，进而形成用户群体和用户画像。
4.用户行为分析用户的行为数据对于用户画像的建立至关重要。
通过分析用户的点击、浏览、购买等行为数据，可以了解用户的兴趣爱好、购买倾向等，并形成用户画像的一部分。
5.模型评估与优化用户画像挖掘是一个迭代的过程，需要不断优化和完善。
大数据对互联网行业的用户画像分析
大数据对互联网行业的用户画像分析互联网的快速发展使得用户数据的积累和应用变得更为重要。
随着大数据技术的成熟和应用，互联网行业开始利用大数据技术进行用户画像分析，以更好地满足用户需求并提供个性化的服务。
一、大数据在互联网行业的应用1.1 数据积累：互联网行业通过各种手段积累用户数据，包括用户在平台上的浏览数据、搜索数据、购买数据等，这些数据的积累为用户画像分析提供了基础。
1.2 数据存储和处理：互联网行业利用大数据技术建立起庞大的数据存储和处理系统，能够高效地存储和处理大规模的用户数据。
1.3 数据挖掘和分析：互联网行业利用大数据挖掘和分析技术，对用户数据进行深入的挖掘和分析，提取出有价值的信息，为用户画像分析提供支持。
二、用户画像的概念和作用2.1 用户画像的概念：用户画像是对用户进行特征描述和刻画的过程，通过对用户的个人信息、行为特征、兴趣爱好等进行分析，形成用户的全面和准确的描述。
2.2 用户画像的作用：用户画像可以帮助互联网企业更好地了解用户需求和特点，通过提供个性化的服务和精准的推荐，提升用户体验，增加用户黏性和忠诚度，进而提高企业的市场竞争力和盈利能力。
三、大数据对用户画像分析的影响3.1 数据源的多样化：大数据技术使得互联网行业可以更好地利用多样化的数据源进行用户画像分析，包括社交网络数据、移动设备数据、在线购物数据等，从而更全面和准确地了解用户。
3.2 数据量的增大：大数据技术能够处理大规模的用户数据，使得用户画像分析可以基于更大的数据量进行，从而提高分析结果的准确性和可靠性。
3.3 算法的优化：大数据技术的应用使得用户画像分析算法得以优化，能够更好地挖掘和分析用户数据，提取出有意义的信息和特征。
3.4 用户画像的精细化：通过大数据技术，互联网企业可以更准确地对用户进行细分，了解用户的个性化需求和特征，从而可以提供更精准的服务和推荐。
四、大数据在互联网行业用户画像分析中的应用案例4.1 广告推荐：通过对用户兴趣和行为特征进行分析，互联网企业可以为用户提供个性化的广告推荐，提高广告转化率和用户满意度。
移动互联网下基于大数据技术的用户画像分析
移动互联网下基于大数据技术的用户画像分析现在，人们所处的生活周围慢慢被移动互联网所包围。
随着互联网技术的不断发展和进步，基于大数据技术的用户画像分析也在此基础上快速发展，成为企业利用数据和人工智能的一个重要的方向。
本文将从以下几个方面来论述移动互联网下基于大数据技术的用户画像分析。
一、用户画像介绍用户画像简单来说是一种对人群属性、行为习惯及偏好等维度的描述和分析，即对人们的个体行为进行分析和挖掘，以便企业从中找到自己的用户。
所以说，用户画像对于企业而言非常重要，因为企业可以通过它来了解消费者的需求和偏好，为消费者提供符合他们需求的产品和服务，提高企业的知名度和口碑。
而基于大数据技术的用户画像分析，将极大地扩展用户画像的维度和广度，使得我们可以更加清晰和具体地了解用户，更好的为企业提供精准服务。
二、移动互联网时代的用户画像随着移动互联网的崛起，我们的手机已经成为了生活中必不可少的陪伴，随着用户使用手机越多、社交媒体企业的崛起、电商平台的普及、社交网络的发展等，移动互联网时代的用户画像已经成为了一个四维的立体体系。
在这个体系中，基于大数据技术的用户画像分析从四个维度来构建一个完整的用户画像：人口属性、行为习惯、消费习惯、情感偏好。
1、人口属性人口属性是指基于大数据技术对人们的性别、年龄、职业、收入、教育程度等条件的分析。
这些因素与人们的生活方式和消费行为息息相关，企业可以通过这些因素来判断消费者的消费能力和消费需求，从而提供符合人们需求的服务和更好的体验。
2、行为习惯人们的行为习惯指的是人们在日常生活中的行为举止，包括人们使用手机的时间、地点、频次等等，通过大数据技术的分析、体验，企业可以更好地掌握用户需求、提升用户体验。
例如，在移动游戏时，通过了解玩家的习惯，不仅能够为玩家提供更好的游戏体验，还能够精准地推荐玩家喜欢的游戏类型和场景。
3、消费习惯消费习惯是人们在购买商品或服务时的行为表现，包括购买的商品类型、消费频次、消费规模等。
利用大数据分析进行用户画像研究
利用大数据分析进行用户画像研究一、引言随着互联网技术的快速发展，人们在生产和生活中获取的数据量呈现爆发式增长，社会中出现了大量数据，如何对海量数据进行处理，透过数据挖掘，发现其中的信息和规律，已经成为研究的重要领域。
其中，大数据分析技术无疑已经成为数据挖掘和分析的主要工具。
在此背景下，利用大数据分析进行用户画像研究的需求也日益增多。
二、用户画像的定义和作用用户画像是通过对用户数据进行分析和挖掘，描绘出某一类用户的共性、特点，即构建出这类用户的个性化描述。
一个有效的用户画像能够在一定程度上反映不同用户群体的需求、偏好、行为和习惯，为企业提供营销推广的参考依据，同时也为企业的产品优化和服务升级提供了指导。
三、应用大数据分析技术研究用户画像的原因1. 精准的数据分析利用大数据分析技术可以对用户进行更精准的数据分析。
在传统的用户研究中，通常采用问卷调查的方式获取用户信息，而这种方式由于受到问卷设计和被试者自身的原因，所得到的数据会有很大的误差和偏差。
而通过大数据分析技术，我们可以获取到更加真实和准确的用户行为数据，从而更好地了解用户的想法和需求。
2. 数据规模和处理速度大数据分析技术可以帮助企业处理海量的数据。
由于当前互联网用户数量的爆发式增长，用户产生的数据量也在飞速增长，传统的数据处理方式已经无法满足数据量大和处理速度快的要求。
而利用大数据分析技术，可以大大减少处理时间和成本，同时也可以更快地获取到数据的价值。
3. 更好的数据展示方式通过大数据分析技术，我们可以通过可视化的方式更好地展示数据。
传统的数据分析方式往往是通过繁琐的表格或图表来呈现数据，这种方式会给用户带来很大的压力和认知负担。
而利用大数据分析技术，我们可以采用更加直观且更容易理解的可视化方式来展现数据，如热力图、散点图等，让用户更好地了解和掌握数据。
四、大数据分析在用户画像研究中的应用1. 数据采集将社交、生活、健康、工作等方面的数据进行收集，如用户的年龄、性别、地点、购买偏好、浏览偏好、网站活跃度、用户行为轨迹等，将其进行编码和标签化。
互联网产业中的大数据用户画像分析
互联网产业中的大数据用户画像分析大数据用户画像分析在互联网产业中扮演着至关重要的角色。
通过深入了解用户的行为、兴趣和偏好，企业能够更好地把握市场需求，精准推送个性化的产品和服务，从而提升用户体验并实现盈利增长。
本文将从数据收集、数据处理、用户画像构建以及应用场景等方面，对互联网产业中的大数据用户画像分析进行探讨。
一、数据收集在构建用户画像之前，首先需要收集海量的用户数据。
互联网企业可以通过多种渠道获取数据，包括但不限于用户注册信息、用户行为数据、用户评论和评分、社交网络数据等。
其中，用户行为数据是构建用户画像的核心数据来源，它包括用户的浏览记录、购买记录、搜索记录、点击行为等。
通过对这些数据的分析，可以挖掘出用户的兴趣偏好、消费习惯、社交关系等信息。
二、数据处理大规模的用户数据需要经过一系列的数据处理步骤，以提取有价值的信息。
常用的数据处理技术包括数据清洗、数据归一化、特征提取等。
数据清洗能够去除重复、冗余、错误的数据，确保数据的准确性和一致性；数据归一化可以将不同类型、不同尺度的数据转化为统一的格式，便于后续的数据分析；特征提取可以从原始数据中提取出对用户特征有用的信息。
通过这些数据处理步骤，可以为后续的用户画像构建奠定基础。
三、用户画像构建用户画像是对用户的全面描述和概括，它是根据用户数据进行分析和挖掘得出的用户特征的集合。
根据用户画像的精细程度，可以分为粗粒度用户画像和细粒度用户画像。
粗粒度用户画像一般包括用户的基本信息、兴趣爱好、地域等；而细粒度用户画像则会更加详细，包括用户的购买力、消费偏好、社交影响力等。
对于不同的互联网企业而言，用户画像的内容和精细程度可能会有所不同，但都旨在能够更好地了解用户的需求和行为习惯。
四、应用场景大数据用户画像在互联网产业中有着广泛的应用场景。
首先，用户画像可以帮助企业实现个性化推荐。
通过分析用户的历史行为和偏好，企业可以给用户推送符合其兴趣和需求的产品和服务，提高用户的购买转化率和满意度。
互联网行业的用户画像分析
互联网行业的用户画像分析随着互联网技术的迅猛发展，互联网行业已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
不论是购物、社交、娱乐还是学习，我们几乎都离不开互联网。
而互联网行业如此繁荣的背后，离不开对用户的深入了解。
本文将从用户的年龄、性别、地域等多个方面展开，分析互联网行业的用户画像。
1. 年龄互联网的普及使得各个年龄段的人都成为了互联网用户。
首先，年轻人是互联网的主力军，他们活跃在社交媒体平台，喜欢追求时尚潮流，对新兴科技充满好奇。
其次，中年人也是互联网的重要用户群体，他们关注新闻资讯、电商购物，并从互联网中获得更多的生活便利。
最后，老年人也开始渐渐融入到互联网社会中，他们通过互联网与子女保持联系，获取养老信息和进行在线医疗服务。
2. 性别在互联网行业中，男女用户的比例大体相当。
然而，不同性别对于互联网的使用方式和偏好有所不同。
男性用户更倾向于追求信息的快速获取和实用性，他们喜欢关注新闻、科技、体育等领域的内容。
而女性用户则更注重社交和娱乐，在社交媒体平台上分享生活照片、购物心得、美妆技巧等，也更喜欢关注健康、美容、家庭、育儿等相关内容。
3. 地域互联网的普及使得各个地区的人们都能够享受到互联网带来的便利。
在中国，一、二线城市的互联网普及率较高，人们在购物、出行、社交等方面都离不开互联网，而这些城市的用户更注重品牌、时尚和个性化服务。
相比之下，三、四线城市和农村地区的用户虽然相对较少，但占比正在不断增加。
这些地区的用户更注重价格和实用性，通过互联网平台购买日用品、了解农产品行情等。
4. 兴趣爱好互联网行业通过用户的兴趣爱好进行精准推送，满足用户不同需求。
根据用户的浏览历史、购物记录和关注内容等，互联网平台能够为用户提供个性化的推荐和定制化的服务。
例如，喜欢旅游的用户可以收到相关目的地的旅游攻略和特价航班信息；喜欢阅读的用户可以获取相关书籍推荐和文学评论等。
这种个性化服务也提高了用户的满意度和忠诚度。
基于大数据分析的某网上商城的用户画像
基于大数据分析的某网上商城的用户画像随着互联网的快速发展，电商行业已经成为了我们生活中不可或缺的一部分，如今人们越来越倾向于在网上购物，这种趋势也促使着各大电商企业纷纷投入大量人力物力去推广和优化自己的电商平台，以掌握更多的市场份额。
而在其中，大数据分析则成为了企业获取客户数据的重要手段。
本文将以某网上商城为例，分析一下基于大数据分析的用户画像。
一、用户画像的概念在讲解用户画像之前，先对大数据和数据分析做一下简单的说明。
大数据，往简单说，就是指那些极大、高速、多样等特点难以用一般的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
在这样一个信息时代，各个行业都会产生大量的数据，包括照片、视频、文本、音频、交通工具轨迹等各种类型的数据，而这些数据都可以沉淀成有价值的数据资产，成为帮助企业分析和决策的重要工具和手段。
而数据分析，是指企业把大量的数据视为企业管理中的重要组成部分，通过对数据的收集、处理、分析等方式，深入发掘数据中的信息，从而为企业战略决策提供支持。
用户画像，则是大数据分析的应用之一，它是指通过对用户数据的收集、分析，对用户的个性化需求和行为进行分类，从而更好地了解用户兴趣、偏好、消费行为等信息，为企业提供更精确的市场导向。
所以，用户画像是企业获取用户数据的重要途径，也是企业为更好地满足用户需求提供服务的重要工具之一。
二、某网上商城的用户画像在大数据分析的帮助下，某网上商城的用户画像可以被分为以下几个方面：1. 年龄与性别通过大数据分析可以知道，该电商平台的年龄分布范围较广，涵盖从18岁到65岁的全部年龄段；其中，男性用户和女性用户人数相近，但年龄范围和兴趣爱好有明显差别。
男性用户喜欢科技、电子器具等产品，而女性用户则更倾向于美妆、服装等相关产品。
2. 地域分布从大数据分析中可以得知，该电商平台的用户多数来自一些一线和二线城市，如上海、北京、广州、深圳等，其中上海是该电商平台的重要用户来源地之一。
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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
• 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。
• 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。
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%
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
成交金额 均值 104.69 412.18 97.12 147.06 标准差 76.87 308.48 73.01 176.03
聚类
1 2 3 组合
用户画像在工作中的实际应用
抽样依据
产品优化
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
AA
XX BB XX商城用户 AA AA
2%
4% 2% 4% 2% 5%
8%
11% 9% 16% 14% 11%
15%
15% 17% 16% 20% 17%
32%
31% 35% 27% 33% 40%
17%
15% 17% 13% 14% 15%
15%
12% 12% 11% 9% 8%
8%
9% 6% 9% 5% 3%
Page 17
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
ห้องสมุดไป่ตู้Population
• 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
人群——
人群——
GOOGLE人群——
星座与气质用户画像
品牌画像——颜色维度
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
——“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 关注实物未购 买 36 28 64 72 65 63 35 37 26 28 9 9 14 18 41 38 26 23 11 11 5 6 4 4 33 35 67 65 67 65 5 5 13 14 10 11 5 5 29 37 31 21 40 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
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— —聚类分析，通过聚类 分析，可以把数据分成若 干个类别，使得类别内部 的差异尽可能的小，类别 外部差异尽可能大。
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
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。
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 们。
来源：一次XX2009 用户访谈用户画像
三、用户画像数据挖掘
数据挖掘——付款用户【对应分析】
XX用户【聚类分析】
XX用户【聚类分析】特征得到的启发
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： – TT龄长，使用XX历史较长， 但仍不付费使用 – 亦较少使用其它XXVIP业 务 – 换装频率不固定
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，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
数据检查 缺失值处理 数据分组
• 没有观测到 • 有明显错误
• 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 0.89% 1.53% 2.56% 4.45% 7.37% 9.19% 9.59% 10.69% 9.52% 7.26% 年龄 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 占比 6.20% 5.18% 4.90% 3.36% 2.89% 2.16% 1.78% 1.33% 0.99% 0.93% 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%
组内差异
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
47
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
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
低介入用户 高认同用户 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