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；
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。
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。
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。
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。
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
在【rainbowzhou 面试13/101】技术提问--说说你了解的大数据应用产品？中，聊了聊用户画像是什么、如何用、前置条件以及它与大数据的关系。今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成，希望对大家有所帮助。
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。用户画像最初是在电商领域得到应用的，尤其在数字化营销范畴之内，核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。
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。
精准营销，如何构建一套完善的用户画像体系？
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。
👆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）
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。
各种各样的数据，如果只是躺在数仓里面，并不会发挥更大的业务价值，只有数据产品化之后才能便于业务方使用，这也是数据平台的价值，需要每一位数据平台的小伙伴为之努力。
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
数据化运营时代，运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠，不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时，认为画像即标签，标签就是画像，用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法，产品架构设计时，边界不清，功能交错。于是，觉得还是要回归到最基本的问题，把这几个概念厘清一下。
在百度百科上，用户画像的定义是用户角色，即勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。简单来说就是，通过描绘用户的属性、行为，结合企业的产品和服务构建出一个虚拟的想想，这个形象就是用户画像。
人群画像分析和行为明细分析都是针对群体用户的分析，但是在很多场景下，画像平台用户也希望通过全面详尽的画像分析深入了解单个用户。本节将介绍几种常见的单用户分析功能及其工程实现方案。
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。
作为世界最大的生活服务平台，我们同样也希望用户知道“58就在那儿！”。要做到这一点，我们首先就需要具有对用户洞若观火、明察秋毫的能力，而58用户画像的建设就是以此为目标的。
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，被全部互联网人熟知，用户画像的定义并不复杂，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。
用户画像，即用户信息标签化，是大数据精细化运营和精准营销服务的基础。设计从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
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
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！
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。
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）。
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。
“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。
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。
【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
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
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
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。
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
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
随着大数据与人工智能(AI)技术的发展与成熟，国家政策层面对大数据与人工智能技术、创新、创业层面的支持，企业越来越意识到数据和AI技术的价值，并逐步认可数据是企业的核心资产。怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值，提升公司的决策力和竞争力，是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。
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。
腾讯推荐 “腾讯推荐”是腾讯大数据近期大力打造的开放服务平台，旨在集业务接入、数据上报、算法计算、实时推荐和效果监控于一体，对外提供全自动实时精准推荐服务。 腾讯推荐官网: tuijian.qq.com 推荐是什么？文章中提到的推荐均是指在海量的物品中自动为用户选取到感兴趣或合适的信息。就腾讯新闻应用而言，全国各地每天产生的信息总数堪称海量，但屏幕尺寸有限，能给用户展示的新闻也不多，这就涉及到帮助用户在新闻海洋中万里挑一，找到吻合用户兴趣的信息。类似的场景不胜枚举，淘宝天猫，腾讯视频，图片社区，应用宝
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。
首先要介绍的是，什么是实时竞价广告？如图11-9所示 📷 图11-9 实时竞价广告模式 与广告业务相关的术语 首先介绍几个与广告业务相关的术语： RTB（RealTime Bidding）实时竞价：一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。它的核心是DSP平台（需求方平台），RTB对于媒体来说，可以带来更多的广告销量、实现销售过程自动化及减低各项费用的支出。而对于广告商和代理公司来说
之前开发过一个画像项目，并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节，例如PSM，RFE，USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验，尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好，理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料，所以，我又专门开了一个专题，打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标，每天第一时间收获技术干货！
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。
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