在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
当下，我们都处于一个信息爆炸的时代，在我们熟知的互联网中每个人也留下了属于自己的影子。如果说网络是一面镜子，那么网络背后的我们每个人都有一副属于自己的面孔，今天就让我们通过用户画像来了解网络背后的“我”和“你”。
进行推送Push时如何做到精准？如何进行用户分组？ 依据是什么？什么样的分组才是科学合理的分组？其实基于4个层面的维度进行划分，基本就能满足绝大部分App对精细化运营的需求了。
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。
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识，表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备，可以说“万事俱备，欠东风”，而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
本文介绍CIKM20上微信发表的一篇文章《Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System》，主要介绍了微信看一看（"Top Stories"）中，如何进行用户对标签的兴趣建模，进而提升召回和推荐的效果。
不少线下门店都开发了自己的小程序，但由于线上运营与线下的方式不同，运营成了其中一项难题。其实，小程序商城的运营与其他电商的运营有很多相似之处，只要掌握其中的精髓，就能将小程序商城运营的更加好。
该文摘要总结如下：
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。
在这一个大数据的时代，在这一个产品经理爱拍脑袋的时代，数据的重要性不言而喻，好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道，做好数据分析的第一步就是做好数据埋点，那么怎么做好数据埋点呢，我将从以下几个方
互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致
随着互联网流量红利殆尽，C端市场产品已经触及迅猛增长的天花板，B端产品逐渐成为新风口，To B企业却受限于缺乏长期体系化的客户运营思维，在传统粗放型的营销运营体系中，有需求的用户线索才会得到销售人员的持续跟进，对于目前暂时没需求或者需求不匹配的用户往往被忽略，不会继续深挖客户可能存在的潜在需求，缺乏长期有效的用户资源整合运营管理方式，造成客户资源的无端浪费。
灰度测试对于大部分的技术童鞋都不陌生，是我们在做产品迭代时经常会出现的需求，具体来讲是一种在应用测试时常用的方法，它允许在生产环境中对新功能或更改进行控制从而实现有限的上线发布。这使得开发者和测试人员可以在真实世界的条件下测试新代码，而不会对所有用户造成影响。
我接触过很多设计小伙伴都一个共同的特点，如果说某个概念大家也都能讨论几句，但是落实到具体工作中就不知道如何去运用了，或许这个是教育体制下的一个通病。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。
导读：产品研发团队犯的常见错误之一是对用户没有足够的了解，就开始提需求或设计产品。在收集到大量用户信息后，产品研发团队需要通过这些信息创建目标用户的画像，以便更深入地了解用户，进而实现以用户为中心设计产品。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来，我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。
写在前面 对于战略制定和产品设计而言，收集各种各样的用户数据是非常有价值的，但有时候你会忽略统计数字背后所代表的真正人物。 因此，通过创建用户画像，你可以让你的用户变得更加真实。用户画像是能代表整个真实用户需求的虚构人物。通过赋予一张人物的面孔和名字，你将用户调查及用户细分过程中得到的分散资料重新关联起来，用户画像可以帮助你确保在整个设计过程期间把用户始终放在心里。 本文从用户画像的概念、建立画像的重要性、以及如何建立用户画像三大方面，和大家一起浅谈心得。类似的文章有很多，我按照一般人比较容易理解和接受
在产品研发过程中，确定明确的目标用户至关重要。不同类型的用户往往有不同甚至相冲突的需求，我们不可能做出一个满足所有用户的产品。 为了让团队成员在研发过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上，Alan Cooper提出了Persona这一概念。“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”，在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样，是真实用户的虚拟代表，是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。我们通过调研去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不
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。
用户画像，大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题，公司都在搞，文章满天飞，在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代，你不懂用户画像，不搞用户画像，你都不好意思跟别人聊（chui）业（niu）务（pi）。
用户画像说简单点就是要你虚构出一个产品的用户，设定用户性别、年龄、收入、家庭等基本情况进行场景模拟。通过用户画像，我们可以将产品用户具体化、形象化，从而更好地理解产品用户，设计出更加符合用户需求的产品。 那么用户画像怎么做？
作者：fionaqu 腾讯WXG程师 |导语 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常工作经验对用户画像的方案论及实施方法进行了体系化的整理。 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常
“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。
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。
用户画像作为“大数据”的核心组成部分，在众多互联网公司中一直有其独特的地位。 作为国内旅游OTA的领头羊，携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐，猜你喜欢等;针对旅游市场，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的，架构、组成等几方面，带你了解携程在该领域的实践。 1.携程为什么做用户画像 首先，先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说，推荐算法基于两个原理“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。而这两条都离不开用
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践，帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程，以及应有的功能模块；
1、用户画像：用户画像产生的原因、用户画像概述、用户画像构成原则、第一类用户画像、第二类用户画像 参考：什么是用户画像？如何构建用户画像？ 企业为什么要绘制用户画像？谈谈用户画像的真正作用 干货丨用户画像，没你想的那么简单！
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
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。
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，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。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
“用户画像”这个说法现在是在数据分析和数据挖掘领域是很流行的。 这个说法比较形象，它是指我们在数据库或数据仓库里使用用户信息的记录，对这些信息逐渐丰富以后完成对用户的描述。整个描述的过程就像给用户画像一样，因为我们平时在绘画中说的画肖像画一样，一笔一笔照着模特画，最后完成对模特样子的描述。 我们希望对用户做“画像”的目的也是比较明确的，就是我们希望通过某些手段对用户做甄别，把他们分成彼此相同或不同的人群或个体，进而区别化提供服务和进行观察分析——这通常是做用户画像的核心目的所在。 在数据库或者数据仓库里怎
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
作者 CDA 数据分析师 背景 刘路老师之前主要是做政府数据分析，目前主要服务企业。他认为政府和企业的数据分析没有本质区别，都是有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的过程，都是为
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，我提到了大数据的测试还有一类，即对大数据应用产品的测试。大数据应用产品常见的有BI报表、用户画像系统、数据挖掘平台等，今天就聊聊关于用户画像的那些事，希望对大家有所帮助。
最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）
上次我们以O2O产品为例讨论了用户画像的实践，这次我们将以OTA产品为例，进一步讨论如何依托数据，搭建用户画像系统。 思 考 用户画像是什么？ 简单来说，用户画像就是从不同的维度来表达一个人，这些维度可以是事实的，可以是抽象的；可以是自然属性，比如性别、年龄；可以是社会属性，比如职业、社交特征；可以是财富状况，比如是否高收入人群，是否有固定资产；可以是家庭情况，比如是否已经结婚，是 否有孩子；可以是购物习惯，比如喜欢网购还是喜欢逛商场；可以是位置特征，比如在哪个城市生活；可以是其他行为习惯。 总之，所有大家
前几天，有个搞运营的小伙伴向我吐槽，熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理，都躲不开“用户画像”，但经常听到伙伴们抱怨，这个词太大了，根本不知道从哪里下手。 老李给大家归纳了一套用户画像学习方法，从理论到实践，教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像？ 简单来说，用户画像=给用户打标签。举个例子，如果你关注老李的头条，每天看的都是数据分析类的内容，那你就会被打上“数据分析”、“职场”等标签，下次打开头条，给你推荐的就是“如何转行数据分析”、“数据分析必备工具”等文章
解决痛点：用户画像的作用是什么？要如何搭建？其中应涵盖哪些内容？对数分同学来说有什么作用？
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第十三篇专知主题荟萃-用户画像知识资料大全集荟萃 （入门/进阶/竞赛/论文/PPT等），请大家查看！专知访问www.zhuan
当前借助大数据技术，针对当前新冠肺炎疫情防控需要生成的健康码成为随身数字“通行证”，方便广大市民及进（返）各城市查询自身防疫相关健康状态的识别码，即便捷了防疫检查，也真正实现了大数据技术的价值应用，便捷服务市民。健康码的应用也让大数据更形象的普及推广，更深刻的理解了大数据的价值。
导读：阅文作为国内最大的网络文学公司，我们在实践过程中，总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论，及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像，以及如何做用户画像，并结合在阅文场景下所面临的问题，为大家分享下我们在用户画像上的探索与实践。
大家经常听到一个词，叫做“画像”，结合具体对象就是：“用户画像”、“商品画像”、“产品画像”、“资产画像”……特别是大数据时代下，在实际企业中，利用大数据进行“画像”建设是企业经营的基础，建设企业竞争
2019年，将针对数据化运营进行一系列的文章总结，期待能够形成一套科学、体系化的方法和指引，敬请大家期待。而过程中，随着思考和实践的深入，相关的方法论会有优化，甚至推翻，请独立思考，根据实际情况，借鉴使用。
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
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