“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心，然而要真正了解用户懂得用户，就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用，借助用户画像，企业或APP可以深入挖掘用户需求，从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像，用户画像的构建流程以及应用场景。
移动互联网时代，精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
用户画像最初的意义，在于帮助企业找寻目标用户，明确出他们的喜好与厌恶，从而优化产品功能与服务，最终创造出更多的商业与社会价值。
<数据猿导读> 对于大众来说，进入移动互联网时代以后，自然已无法离开WIFI和APP。殊不知，专家表示，这些工具正在“暴露”你的身份。别慌。对于企业来说，正是基于你的手机数据信息，才能了解你，从而为你
【导读】2017年 11月4日，大数据系统与应用研讨会在中科院计算所举行。会议邀请了中科院计算所程学旗老师和其他来自联想、京东、美团点评、小米等一线互联网公司大数据领域的专家，通过主题演讲，分享并深度探讨了大数据技术在业界一线的最佳实践和创新应用。 小米大数据总监司马云瑞为大会带来了题为《小米用户画像的演进及应用》的分享报告，循序渐进地分享了小米用户画像系统的建设和应用。小米公司经过7年的发展，积累了海量的日志和用户行为数据。基于全生态、多维度的数据资产，构建了丰富的用户画像体系，在业务运营、广告、互联网
什么是用户画像？ 用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数
用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 用户
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。
有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方, 他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析。
文|鲍忠铁（微信号：daxiakanke），TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。鲍忠铁同时也是36大数据的专栏作者。 进入移动互联网时代
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。 进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要的消费者，但是他们的金融消费习惯正
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。 所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。 一、用户画像背后的原因 1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户 80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要的消费者，但是他们的金融消费习惯正
首先，我们为什么要去做用户分析？面临繁琐的数据之中，需要做什么分析？怎么去提取数据？在建立用户画像模型的过程中，区分用户特征的关键点是什么？应该从哪些方面去寻找用户的特征？其实这个问题扩大化以后需要解决的本质问题就是在拿到用户数据之后，如何去经营分析。
写在前面 本篇内容来源于网络，因为工作需要，所以就去网上查找资料，顺便整理一下分享给大家，小红自己也是在学习阶段， 做这个公众号的目的也是为了输出自己学习的内容，一方面是为了自己更好的学习，另一方面希
首先这是一个挂羊皮卖狗肉的黑产APP,它通过文字和图片展示几个主流游戏和各种游戏皮肤可以实现作弊功能的APP，还有每次抽奖必中一箱茅台或一百元的话费福利。这一系列的钓鱼手法下来总有人愿意为这些诱惑买单。
在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。
随着线下场景布局的不断发展，以及线上技术的持续推进，一个真正属于新零售的时代已经来临。
hi，这是系列文章：App之xxx的第4篇，前3篇我总结了 App之“文字”的设计技巧 App之底部导航栏的设计 App之可点击元素的设计 直接点击可以查阅以上3篇文章。 同时，我也开始了：技能之xxx的系列写作，点击标题可以查阅： 技能之用iMovie制作预告片 我为什么写这些系列的文章。因为我正在做一款app，我在团队中主抓产品设计、UX/UI设计、部分前端开发，少量运营。在工作之余，我决定把所研究的内容写成关于app之xxx、技能之xxx的系列文章，文章选择的题材会往“小而精”这个方向努力，范围在
大家好，我今天分享的题目是腾讯移动分析与产品运营。首先是自我介绍，我是来自腾讯大数据，2011年加入腾讯，先后负责过腾讯大数据的海量应用画像，腾讯移动分析、腾讯移动推送等各个产品的设计和研发工作，主要专注于产品的价值挖掘、系统架构优化。
这篇文章搞头条号、运营知乎等流量的兄弟们可以看看，可以让你了解到你的文章是怎么被推荐的、通过很好的配合头条、知乎等的技术架构、机制可以增加你文章的曝光。 今日头条以前进入各大app的流量
用户量级是评估一款产品商业价值高低的核心指标，用户增长业务的主要目标就是提高产品有效用户量。增长的主要思路是“开源节流”，开源即找到更多的新用户源头，借助拉新的方法吸引更多用户进入产品；节流即避免用户的流失，借助各类运营手段降低用户流失率。下面将详细介绍两个用户增长业务与画像平台合作的实际案例。
👆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
最近入手了一个用户画像的项目，这里面真的“坑”满多的，你肯定很想问，不就是用户画像嘛，会这么烦吗？现在可能就需要拆分成几个问题来做这个项目。
上一篇《用户行为分析之数据采集》我们说了用户行为分析的数据采集部分，同时也对用户行为分析做了简单的介绍，本篇我们来说一下用户行为分析的数据处理部分。
“本项目案例由 创略科技 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
背景 用户流量从搜索引擎为入口的增量时代到移动互联网普及人口红利不再的存量时代，这个变化对每个公司的获客成本，运营思路都产生了很大的影响，在流量日益枯竭，获客成本越来越高的时代，伴随着大数据、精细化运营、人工智能、机器学习等一大波新技术和概念的崛起、普及，它们之间有何关联？如今互联网产品又该如何运营、攻城略地？本文介绍的用户画像或许能带来一点思路。 1、用户画像的作用与意义 1.1 作用 用户画像承载了两个业务目标：一是如何准确的了解现有用户；二是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。比如在
一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议。因此，只有搭建完善的数据运营分析框架，才能全面的衡量移动应用产品运营情况。除此之外，完整的数据运营分析框架还可以让产品经理和开发者不仅知道产品运营的基本状况和使用状况，更了解用户到底是谁，深入发现用户的需求。
前言 作为国内知名的房地产开发商，绿城经过24年的发展，已为全国25万户、80万人营造了美丽家园，并将以“理想生活综合服务提供商”为目标，持续为客户营造高品质的房产品和生活服务。 2017年，绿城理想生活集团成立，围绕客户全生活链、房屋全生命周期，为客户提供从买房子到房屋的保养维护，再到业主全方位的生活服务。为此构建了绿城+App生活服务平台、房产营销数字化平台及房屋4S服务平台，这些系统的构建为业主购房及生活服务提供了极大的便利，部分系统不仅开放给绿城客户、业主使用，同时也服务于非绿城的客户。通过一整套垂
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段，不同生命周期的用户运营策略不同，画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式，然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点，并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。
画像数据对于画像平台无疑是非常重要的，按什么样的数据模型存储画像数据直接影响了上层画像平台所能支持的功能范围，本文内容主要介绍3种常见的画像数据模型及其适用的平台功能。
如果买卖或者租过房，你一定会对市场上五花八门的房产交易App有了解。市面上还有另一类和房产买卖有关的App，它们本身也许不是交易平台，却可以提供基于大数据的购房辅助指导，房产领域里什么数据最有价值？如何才能科学地预测房价？9月21日，房产服务App“兔博士”首席战略科研项目负责人谢明，在数据侠实验室的线上活动中分享了兔博士的实践干货，本文是其演讲实录。
如今，各行各业都已经意识到了数据的价值，开始沉淀数据资产，挖掘数据价值，但是数据本身其实是很难直观地看到其价值的。数据就是存储在计算机系统的“01”代码，如果你不去用它，能有什么价值？
过年时，闲来无聊,便想起年前和啊喔科技的的朋友聊到过“不写就出局”用户活跃度的话题，大家共同讲起了需要建立产品的用户画像。去年十月，雨花客厅程冲老师在产品课程上也讲过用户调研和分析方法。这两天想梳理出来所学所思：用户画像到底是什么？该如何创建用户画像？用户画像到底有什么作用？
导读：用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础，它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁，本文会介绍用户标签的构建方法，也就是用户画像技术。
信息流广告作为互联网App买量增长的核心手段之一，是当前趋势下获客增量的最佳选择。
<数据猿导读> 绿色网络副总经理毛俊在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“利用DPI技术支撑大数据应用”为主题的演讲。他在会上主要介绍了两部分，第一部分是DPI技术原理，第二部分是在实践中运用
导语 | We 分析是微信小程序官方推出的、面向小程序服务商的数据分析平台，其中画像洞察是一个非常重要的功能模块。微信开发工程师钟文波将描述 We 分析画像系统各模块是如何设计，在介绍基础标签模块之后，重点讲解用户分群模块设计。希望相关的技术实现思路，能够对你有所启发。 目录 1 背景介绍 1.1 画像系统简述 1.2 画像系统设计目标 2 画像系统整体概述 3 基础标签模块 3.1 功能描述 3.2 技术实现 4 用户分群模块 4.1 功能描述 4.2 人群包实时预估
原作者:王建军 前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程，连载二更进一步，以时尚杂志全媒体为业务原型，把抽象的文字描述实例化，从战略目的分析、如何建立用户画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程。梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作，后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。
智能数字时代，数据不论形态、格式和类型，已经迅速成为企业最有战略意义的资产；数据资产已经成为了可以形成业务洞察及优势的战略资源，数据的体量、多样性和复杂性也正以指数级增长。就像其他重要的企业资产，数据需要适当的管理和治理水平,以确保它的潜在价值得到认识和发挥作用。
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