0x00 前言 视频号分享中【什么是用户画像】的文案，文字版分享给大家～内容虽然短，但是能锻炼在1分钟讲一个概念的能力，如果以后有朋友问你用户画像是什么，你可以用下面1分钟左右的文稿告诉他。...今天要和大家分享的话题是：用户画像。 0x01 画像 那么，什么是用户画像呢？我来举个例子说明： 假设你有一位朋友：他是一名35岁左右的男性，周六日喜欢宅在家里，而且每天点外卖。...那么他可能被打上的标签是：中年，不爱运动，宅男 然后，他还喜欢在深夜的时候偷偷刷一些小电影，并且每个月都花很多钱上网购物，并且从来不关注什么促销活动。...那把上面这些标签和在一起，就形成了你朋友的用户画像，看一下，熟悉吗？ 0x02 应用 那么有了这些画像之后，有什么用呢？...这里用途可就大了，比如说，根据你的不爱运动这个标签，是不是可以猜测，你大概率是个胖子？那是不是就可以给你推这个减肥药的广告和商品？ 比如，根据你这个小电影爱好者的标签，是不是可以给你推植发的广告？
很多用户看了表示这完全是自己啊！不过也有不少人吐槽：我也是微信重度用户，但这个典型的一天跟我的怎么完全不符合？ 为什么会出现如此截然相反的反馈？...这样的后果往往是：我们精心设计的服务，用户并不买账，甚至觉得很糟糕。 而另一个单词，叫：Profile，是利用已经获得的数据，用来勾勒用户需求，用户偏好的数据分析方法。...这两个词，都可以翻译成【用户画像】，但是第一种，用于产品调研与交互设计，第二种，用于运营与数据分析。...更重要的是，Persona把抽象的用户变成了一个个具体的人，当我们纠结于产品的某个功能点时，尤其是在做一些感性的判断的时候，Persona也会提醒我们谁是产品背后的人，他们的日常生活如何、锁边对的挑战是什么...Persona是一种有效的设计工具，可以用来客服项目成员在产品开发过程中的若干问题： 需求分析阶段：确定产品功能以及用户行为的优先级，辅助场景设计，让产品更为聚焦。
下面就分别展开进行解释和分析。 1、信用信息和人口属性为主 描述一个用户的信息很多，信用信息是用户画像中重要的信息，信用信息是描述一个人在社会中的消费能力信息。...用户其他的信息，例如用户的身高、体重、姓名、星座等信息，很难从概率上分析出其对消费能力的影响，这些弱相关信息，这些信息就不应该放到用户画像中进行分析，对用户的信用消费能力影响很小，不具有较大的商业价值。...用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。...证券公司可以利用用户画像数据来进行产品设计，下面举几个例子，看看用户画像和用户分析来帮助证券公司创造商业价值。 ?...社交数据的打通是一个挑战，如果能够客户的授权最好，金融企业就可以将社交数据纳入到用户画像之中。社交数据具有实时和反映内心需要的特点，富国银行已经将社交数据作为分析客户需求的一个重要数据纬度。
下面就分别展开进行解释和分析。 1、信用信息和人口属性为主 描述一个用户的信息很多，信用信息是用户画像中重要的信息，信用信息是描述一个人在社会中的消费能力信息。...用户其他的信息，例如用户的身高、体重、姓名、星座等信息，很难从概率上分析出其对消费能力的影响，这些弱相关信息，这些信息就不应该放到用户画像中进行分析，对用户的信用消费能力影响很小，不具有较大的商业价值。...用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。...证券公司可以利用用户画像数据来进行产品设计，下面举几个例子，看看用户画像和用户分析来帮助证券公司创造商业价值。...社交数据的打通是一个挑战，如果能够客户的授权最好，金融企业就可以将社交数据纳入到用户画像之中。社交数据具有实时和反映内心需要的特点，富国银行已经将社交数据作为分析客户需求的一个重要数据纬度。
建立用户画像和精准化分析是关键。 用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注。...这只是用户画像在电商领域的应用，事实上用户画像已经不知不觉的渗透到了各个领域，在当前最火的抖音，直播等领域，推荐系统在大数据时代到来以后，用户的一切行为都是可以追溯分析的。 步骤 什么是用户画像？...用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化，我们要明确要分析用户的各种维度，才能确定如何对用户进行画像。...总而言之，保证数据的丰富性、多样性、科学性，是建立精准用户画像的前提。 当用户画像基本成型后，接下来就可以对其进行形象化、精准化的分析。...本文介绍了用户画像的简介与实时用户画像的重要意义，但是用什么技术架构可以支撑这些想法的实现呢？ 下一章，我们将探讨项目整体架构的设计与实现，未完待续~ 参考文献 《用户画像：方法论与工程化解决方案》
用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。...下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...数据来源 用户画像的数据来源主要包括两个方面： 属性数据，这部分数据一般是用户的注册信息，也可以是从其他数据中分析得出的。...不过参考1的文章中是这样定义的： 定性画像，是指在小规模的数据中分析出的用户的画像，比如问卷调查，访谈等等 定量画像，是在大规模的数据中分析的，比如日志等 这一块的内容，理解的并不好....以后会多加补充...以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。 参考 1 什么是定性画像、什么是定量画像？
伴随着对人的了解逐步深入，用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像，能够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。 什么是用户画像？...为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标答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？...数据源分析 构建用户画像的数据来源于所有用户相关的数据。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。...每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户、在什么时间、在什么地点、做了什么事。 其中用户的属性识别关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。
作者：陈老师 来源：接地气学堂 有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。...像利用好用户画像，还得按分析套路一步步来。 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。...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。...另一方面，通过对核心用户画像，让业务更看清楚，真正爱买的人 来自哪个渠道 通过什么主题 需要什么样优惠 在什么时机下单 让业务更多的去抓这些核心用户，而且改善后续表现。
有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。...像利用好用户画像，还得按分析套路一步步来。 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。...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。...另一方面，通过对核心用户画像，让业务更看清楚，真正爱买的人 来自哪个渠道 通过什么主题 需要什么样优惠 在什么时机下单 让业务更多的去抓这些核心用户，而且改善后续表现。
推荐阅读时间：5min~8min 文章内容：什么是用户画像 做推荐系统的时，我们需要了解我们的用户，也就是说需要对用户的基本情况、基本喜好有个了解。 ?...什么是用户画像 用户画像，英文又叫 User Profile，我们经常看到在 PPT 中展现出高大上的用户画像，展现的方式是采用标签云的方式绘制一个人的形状，或者在一个人物形象旁边列出若干人口统计学属性...所以，构建用户画像就要以这两个阶段为目的。 用户画像关键因素 建立用户画像有两个关键点，一个是维度，另一个是量化。这里举个简单的例子来说明下。...这几个维度有以下几个特点： 维度名称都是可解释的 维度的数量是拍脑袋拍出来的 选择什么维度也是拍脑袋拍出来的 在实际生产环境中，维度名称并不一定需要由可解释性，维度数量以及选择什么维度也不应该都以主观意愿来决定...所以用户画像的量化是和第三个关键元素“效果”息息相关的。前面已经说过，不要为了用户画像而用户画像，它只是推荐系统的一个副产品，所以要根据使用效果（排序好坏、召回覆盖等指标）来指导用户画像的量化。
什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。...，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...还得一提的是，储存用户行为数据时最好同时储存下发生该行为的场景，以便更好地进行数据分析。...数据可视化分析 这是把用户画像真正利用起来的一步，在此步骤中一般是针对群体的分析，比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以作出针对性的运营。 如图：
什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。...，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...还得一提的是，储存用户行为数据时最好同时储存下发生该行为的场景，以便更好地进行数据分析。...数据可视化分析 这是把用户画像真正利用起来的一步，在此步骤中一般是针对群体的分析，比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以作出针对性的运营。
想要服务用户首先要了解用户，今天96新媒体就来为大家介绍一下如何通过用户画像来了解用户。...一、基础数据 用户的基础数据包括用户的一些基本的信息，例如年龄、性别、收入、教育情况等等，这些是最底层的数据，通过这些数据可以对用户有一个基本的了解，然后再深入去探索用户关注我的原因是什么，用户所需求的点是什么...二、兴趣爱好 在对用户有一个基本的了解以后，后续才能对用户数据进行深入挖掘，分析用户究竟喜欢什么然后对症下药，这里可以通过以下两点来进行分析： 1、用户还关注了什么 去了解除了我以外，用户都还关注了哪些人...，这些人的共性是什么，如果大多数用户在关注了我的同时还关注了许多娱乐类的栏目，那么这里的共性就是娱乐，那么做好娱乐方面的内容就是用户所需要的，如果大多数用户关注的是干货技能类的栏目，那么用户可能更希望看到更多的干货介绍...，去分析排行榜上的视频的用户评论，去从中了解现在用户愿意评论什么样的内容，去分析自己的视频的评论，从中找出自己不足的地方加以完善。
1.什么是用户画像 市面上不少公司都在做用户画像的相关工作，无论是电商行业、金融行业、视频行业等等，都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢？...用户画像，即：用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑，有些公司称之为”用户画像“，有一些公司称之为”用户特征“，其实是一个意思。...：(1)事实类(比如说：设备信息等，基本上都是事实类，只是将采集上报的数据接入进来即可)(2)规则类、统计类(RFM——最近一次消费时间、消费频率、消费金额)(3)算法模型类(居住地址、工作地址)3.用户画像有什么作用...这其实是用户画像其中的一个应用，根据用户查询用户的标签数据，来进行推荐用户感兴趣的内容(2)营销圈选(短信营销、PUSH营销)相信不少用户收到过类似的营销短信，或者一些app 弹窗，这个也是用户画像常见的应用场景...从上面画像的几类应用来看，其实画像在整个公司应用范围涉及到广告、推荐、营销、增长、策略，整体来说在公司使用范围是相当广的。博客: http://www.zgzf.online
人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析，目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。...人群分布分析偏重人群画像标签值的占比分析，比如人群中男女占比分别为60%和40%；人群指标分析主要针对可量化的标签进行分析，比如人群的平均在线时长、平均点赞次数等；人群下钻分析是在某一画像分析维度的基础上再次基于其他画像维度进行分析...，比如在人群男女分布的基础上，针对其中男性用户再次下钻分析其常住省分布；人群交叉分析是使用多个维度交叉计算其人群数据指标，比如通过性别和常住省交叉分析其在线时长；人群对比分析是对已经完成画像分析的多个人群进行分析结果对比...人群分布分析只能对人群进行最直观的画像分析，比如性别和常住省的占比分布。如果业务需要查看该人群中所有男性用户的常住省分布情况，那么需要深入到男性用户中进行更深层的画像分析。...通过下钻分析功能用户可以更深入和细致地了解人群特点，比如某人群男女占比各50%，在男女用户基础上进行常住省下钻，其中男性下钻后占比最高的省份是山东省，女性下钻后占比最高的省份是河南省。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们经常在淘宝网购物，作为淘宝方，他们想知道用户是什么样的，年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等，这样的一个用户描述就是用户画像分析...在实际工作中，用户画像分析是一个重要的数据分析手段，帮助产品策划人员对产品功能进行迭代，帮助产品运营人员做用户增长。...作为产品策划人员，需要策划一个好的功能，获得用户最大的可见价值与隐形价值、必须价值与增值价值，那么了解用户并做用户画像分析，是数据分析师帮助产品策划做更好的产品设计重要的一个环节。...图4 （5）产品设计 互联网的产品价值离不开用户、需求、场景这三大元素，所以在做产品设计时，要知道用户到底是怎样的一群人，他们的具体情况是什么，他们有什么特别需求，这样才可以设计出对应解决他们需求和痛点的产品功能...功能画像分析：可以利用用户画像平台快速进行某个功能的用户画像描述分析，比如，音乐类APP中的每日推荐功能，我们想要知道使用每日推荐的用户是哪些用户群体，以及使用每日推荐不同时长的用户特征分别是怎样的。
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