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客户画像中的聚类分析

客户画像会用聚类分析 实际工作中,最常使用的当属回归类模型,其次便是客户画像。 即便是评分模型也会涉及到客户画像,由于首富客户的违约特征与普通百姓不同,故需进行区分,信用分池即为客户画像客户画像使用的技术为聚类分析,在营销场景中经常会逻辑回归模型与聚类分析一起配合构建模型。 聚类分析是什么? 例如: 对奶茶加盟店的经营业绩进行分类; 对来商场消费的客户进行分类; 评估一个产品的好坏时,将繁复的评价指标进行分类,从而简化评估体系。 ? 可见聚类分析是如此的不稳定,因此想做好聚类分析,必须要遵循完整的数据分析流程,才能够保证建模数据的稳定以及结果的可靠。 ? 聚类分析的流程?

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画像分析

关于用户画像的概念,数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛,比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。 用户画像分析核心一个是对用户建模打标签,关于这,之前宝器在内部交流群分享了一份个人学习的资料,大家都觉得真香,今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。 主要目录: 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例

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    【数据分析】用户画像分析

    举例而言,某位客户的特征描述为:男,31岁,收入一万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签画。 利用聚类算法分析,喜欢红酒的人年龄段分布情况? 换成运营商的例子则是这样:使用全球通品牌的人通常是什么职业?使用动感地带的客户收入情况怎么样? 制定标签规则,并能够通过标签快速读出其中的信息,机器方便做标答提取、聚合分析。所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 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。

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    用户画像,该怎么分析

    用户画像分析的错误姿势 1.限于数据,动不敢动。一提用户画像,很多人脑海里立刻蹦出了性别,年龄,地域,爱好等基础信息字段,然后大呼:我们好像没这个数据,于是放弃分析了。 以上问题,都是太过纠结于用户画像四个字,忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系,本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标,也起不到分析作用。 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。 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。 第五步:归纳分析结论 如果以上几步做好了,在最后推分析结论就是水到渠成的事,完全不费力气。实际上,用户画像分析最大的问题都是出在前五步的。

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    用户画像,该怎么分析

    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。 以上问题,都是太过纠结于用户画像四个字,忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系,本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标,也起不到分析作用。 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。 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。 第五步:归纳分析结论 如果以上几步做好了,在最后推分析结论就是水到渠成的事,完全不费力气。实际上,用户画像分析最大的问题都是出在前五步的。

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    用户画像行为分析流程

    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。 比如,某公司想推出一款面向5-10岁儿童的玩具,通过用户画像进行分析,发现形象=“喜羊羊”、价格区间=“中等”的偏好比重最大,那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。 业务经营分析以及竞争分析,影响企业发展战略 构建流程 数据收集 数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。 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。

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    用户画像,该怎么分析

    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。 以上问题,都是太过纠结于用户画像四个字,忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系,本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标,也起不到分析作用。 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。 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。 第五步:归纳分析结论 如果以上几步做好了,在最后推分析结论就是水到渠成的事,完全不费力气。实际上,用户画像分析最大的问题都是出在前五步的。

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    用户画像行为分析流程

    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。 比如,某公司想推出一款面向5-10岁儿童的玩具,通过用户画像进行分析,发现形象=“喜羊羊”、价格区间=“中等”的偏好比重最大,那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。 业务经营分析以及竞争分析,影响企业发展战略 构建流程 数据收集 数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。 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:

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    精准营销神器之客户画像,你值得拥有!

    为进一步精准、快速分析用户行为习惯、客户画像应运而生,本文就为大家阐述客户画像是如何生成的。 客户信息千千万,在生成客户画像前,需要了解业务方向与重心,例如,某行想知道零售客户群的分布情况,以及客户标签。故本文就以客户资产、投资偏好、风险承受能力三方面收集了近千条数据。 采用经典机器学习算法——聚类算法来生成客户画像,由于聚类算法是无监督模型,数据质量直接决定分群结果的好坏,这里收集到的数据大部分经过处理。 目标 1. 利用聚类算法,得到合理的分群客户。 2. https://www.kaggle.com/yuzijuan/customer-clust 开始 环境与工具 Rstudio、openxlsx、fpc、cluster、Nbclust 调库数据清洗 最后如果要给领导看,那么就要学会在解读结果方面下文章,给领导讲讲故事,一个好的客户画像不仅需要使结果具有可解读性,更要能够清晰展现客户特点,以便后续精准营销。 ? 结语 本案例不足之处在于: 1.

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    腾讯、网易、搜狐、头条等四大新闻客户端用户画像分析

    主要内容 中国移动新闻资讯应用市场发展现状 中国移动新闻资讯应用用户特征分析 新闻客户端用户特征差异分析 中国移动新闻资讯应用市场发展现状 新闻资讯领域表现突出,用户渗透率超过五成 从整体移动端各细分领域来看 新闻客户端用户特征差异分析 新闻资讯行业格局稳定 ? 从渗透率看,15年下半年新闻资讯行业格局稳定,腾讯新闻以其强大的用户覆盖率,位列第一,今日头条虽是后起之秀,但势头猛烈,网易新闻位列第四。 网易新闻用户在地级市以上城市集中度较高,大专以上的高学历用户占比亦较高 ? 网易新闻用户白领相对更多,中高收入占比亦更高 ? 今日头条在用户活跃度粘度表现较好 ? ? 研究范围研究内容 研究范围 本报告的主要研究对象网易新闻客户端,同时还研究了新闻资讯行业处于领先地位的几大客户端的用户情况:腾讯新闻、今日头条、搜狐新闻等。 研究内容 本报告的主要研究内容涉及中国新闻资讯市场现状、用户行为和特征分析,典型新闻客户端用户特征分析以及网易新闻客户端相关领域用户分析

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    如何做用户画像分析

    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。 总的来说,用户画像分析就是基于大量的数据,建立用户的属性标签体系,同时利用这种属性标签体系去描述用户。 01 用户画像分析的作用 用户画像分析的作用主要有以下几个方面(见图1)。 同时,还可以分析这部分转化率主要是在哪部分用户群体中低,假如发现高龄用户的转化率要比中青年的转化率低很多,则有可能是因为字体的设置按钮位置不显眼等,或者操作不方便。 图5 简单来说,用户画像分析可以帮助数据分析师更加清晰地刻画用户。 02 如何搭建用户画像 用户画像架构如图6所示。 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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    用户画像分析与场景应用

    例如上述基于最简单的用户数据可以分析出来的用户画像信息。 2、组成结构 用户画像的最核心工作是基于数据采集为用户贴上标签,随着标签的不断丰富用户的画像也会越来越清晰,最终达到了解甚至理解用户的能力。 3、画像的价值 在用户量大业务复杂的公司,都会花很高的成本构建用户画像体系,在各个业务线上采集数据做分析,不断深入的了解用户才能提供更加精准的服务和多样化的运营策略。 ? 上述就是典型的人群画像分析的非典型案例,实际上最近几年对90人群分析报告已经非常多而且准确,很多数据公司都会从:社会属性、消费能力、游戏爱好、宠物、网络应用等多个热门领域做深度分析分析人群画像可以在商业应用中产生非常高的价值。 三、深度应用 1、商圈分析 首先基于商圈区域圈用户群,这里很好理解用户在某个商圈内产生数据,依次获取用户相关标签做该商圈内用户画像分析。 2、行业分析 行业分析画像是非常复杂的一种报告,通常会考量:用户体量、人群特征、技术、营收规模、竞争力、竞争格局、行业政策、市场饱和度等多个要素。

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    用户画像技术方法论

    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。 既然用户体验非常重要,那如何去「度量」和「优化整个流程」呢,那就是站在「用户角度」收集其在各个模块的数据,并利用「统计」、「概率」思维「建模分析」;在产品运营、增长过程中找到「雪球效应」的「撬动点」施以影响 落地用户画像,对用户和企业来讲,可以实现双赢。用户在使用产品的时候,可以获得更好的购物体验,企业可以更好地为用户服务,从而实现赢利。 要结合业务场景去分析,然后去不要单看画像,而是要做一些对比,通过前后对比,跟竞品的对比,跟频道内与大盘的对比等手段去分析,发现不足和优势,做纠正和调整。 总结一下,做画像要「有目标要有数据」,「也不拘泥于技术细节」,「大胆的尝试」,然后「先粗粒度」,「后细粒度」。

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    用户画像技术方法论

    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。 既然用户体验非常重要,那如何去「度量」和「优化整个流程」呢,那就是站在「用户角度」收集其在各个模块的数据,并利用「统计」、「概率」思维「建模分析」;在产品运营、增长过程中找到「雪球效应」的「撬动点」施以影响 落地用户画像,对用户和企业来讲,可以实现双赢。用户在使用产品的时候,可以获得更好的购物体验,企业可以更好地为用户服务,从而实现赢利。 要结合业务场景去分析,然后去不要单看画像,而是要做一些对比,通过前后对比,跟竞品的对比,跟频道内与大盘的对比等手段去分析,发现不足和优势,做纠正和调整。 总结一下,做画像要「有目标要有数据」,「也不拘泥于技术细节」,「大胆的尝试」,然后「先粗粒度」,「后细粒度」。

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    看哈耶克如何论证基于行为事件的客户画像

    客户历史行为事件构建客户画像可以认为是”哈耶克将’自我’理解为能够统一表达全部意识事件的时空框架”[3]的一种应用。 “借助于意识事件的统一表达框架,行为主体得以‘想象’和‘预期’未来事件的样式后果”[3]. [3]所以我们可以认为,以过程的视角,通过个人历史行为事件数据去构建客户画像是与哈耶克基于事件的统一意识表达框架的相一致的 ◆ ◆ ◆ 理论:哈耶克基于事件的统一意识表达框架 虽然业界的客户画像基本上都是基于标签体系,但是就如前些日子的百度世界大会上大力的推荐其“千人千面”客户画像能力,给用户打了60多万个标签,庞大的标签体系更是证明了特征的随意性以及确认的困难性 [3]所以我们可以认为,以过程的视角,通过个人历史行为事件数据去构建客户画像是与哈耶克基于事件的统一意识表达框架的相一致的。 10年以上从事金融IT相关领域工作经验:国内银行间市场金融产品(包括衍生产品)的量化分析、市场风险管理以及相关系统实现。

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    【数据分析】创建定性用户画像

    当我们有多个用户画像时,我们需要考虑用户画像的优先级,在产品设计时,首先考虑满足首要用户画像的需求,然后在不冲突的情况下尽量满足次要用户画像的需求。 如何创建用户画像呢?下面以我所负责的一款企业产品为例,来讲述用户画像的创建过程,希望和大家一起交流经验。在这个项目中我们通过定性研究创建了用户画像。 然而,即使要创建定量用户画像,前期充分的定性调研也非常重要,在对聚类分析结果的解读或参数的调整中,对用户的充分理解可以帮助我们创建出有意义的用户画像。   用户画像的创建可分为以下几个步骤: ? 通过前面阶段的数据收集,我们收集到了大量数据,如何在数据分析的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉数据呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 当时的做法是按企业类型定义了三个企业用户画像,然后每个企业中再定义典型的个人用户画像

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    PowerBI 实现客户同期群分析可视化

    同期群,在用户(客户分析中是一个很重要的模式。通过在一段时间后逐渐递减的留存率只到稳定来判断两件事: 客户资产沉淀的效率,保有速度 客户资产最终的转化,保有数量 同期群矩阵 如图所示: ? 该图反应了在某年的任意月份新增的客户在随后每个月的留存率,它反应了一种流失后的存量客户,这里关心的并不是每个月新增的绝对数量,而是留存的性能。 可以看出: 1 月新增的客户在次月有最高的留存。 经过多个月的运营改进并没有显著改善。 随着时间的推移,各月是如何交错变化的。

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    【数据分析】创建定性用户画像

    当我们有多个用户画像时,我们需要考虑用户画像的优先级,在产品设计时,首先考虑满足首要用户画像的需求,然后在不冲突的情况下尽量满足次要用户画像的需求。 如何创建用户画像呢?下面以我所负责的一款企业产品为例,来讲述用户画像的创建过程,希望和大家一起交流经验。在这个项目中我们通过定性研究创建了用户画像。 然而,即使要创建定量用户画像,前期充分的定性调研也非常重要,在对聚类分析结果的解读或参数的调整中,对用户的充分理解可以帮助我们创建出有意义的用户画像。   用户画像的创建可分为以下几个步骤: ? 通过前面阶段的数据收集,我们收集到了大量数据,如何在数据分析的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉数据呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 当时的做法是按企业类型定义了三个企业用户画像,然后每个企业中再定义典型的个人用户画像

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