👆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
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
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
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。
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。
导读：用户画像就是给用户打标签，那么有哪些标签类型？用户画像的开发包括哪些阶段？每个阶段有哪些输出？用户画像系统有哪些数据结构？……你将在本文分享的PPT中找到这些问题的答案，这份干货将带你全面了解用户画像。
本文讨论了用户画像的重要性，认为只有依靠大数据，用户画像才更有说服力。同时指出，大数据本身不是为了总结，而是为了指导实践。在具体的应用场景中，通过用户画像对用户进行个性化处理，可以大大提高工作效率。
很多同学很郁闷：天天喊用户画像，可做了几千个用户标签，可都躺在数据库里吃灰，业务不咋用，咋整。今天拿个具体例子讲解一下，看用户画像这玩意到底咋发挥作用。
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。
比如说在你简历当中所涉及到的一些信息，你不需要完全去背诵它，你只要把关键词说清楚就好了。
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！
数据分析师近几年在国内互联网圈越来越火，很多开发都因为薪资和发展前景，希望转行到数据分析岗。今天，我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。 其实，数据分析能力是每个互联网人的必备技能，哪怕你没有转行数据分析师的计划，也推荐你看看这个专题，提升你的数据能力。
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。
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。
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。
讲一个很严重，很明显，但是很容易被新人们忽视的错误：把要求当需求。最最最典型的，某过于老板丢了句“做个用户画像看一下”于是数据专员吭哧吭哧跑数据，做词云，画图标，码PPT。忙得不亦乐乎。最后辛辛苦苦交了用户画像的报告。老板一句话劈头盖脸丢过来
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
在某种程度上，这是在线教育企业的挑战也是一个新机遇，作为以互联网为核心的在线职业教育平台，嗅到这个增长机会后，迅速反应，在各平台疯狂进行广告轰炸，比如手机APP的开屏宣传、各大搜索引擎的信息流广告等，无处不在的都能看到在线教育的身影。
如果你真的是一个2010年入行的老头子，听到这种新词冒出来，一定是菊花一紧。因为这些年在这些新概念上栽倒的人可以说太多太多了。甚至可以总结出新概念发展五部曲：
最近做了一个某个类型的用户特征分析，让我对用户画像这个领域有了新的看法。这篇文章是对之前整个特征分析过程的一次梳理和总结。
比如做用户运营，要关注我们到底满足了用户哪些需求，可以怎样调动用户活跃。做内容运营，要关注用户喜欢什么样的文案风格、传播渠道。做商品运营虽然看的是进销存，但背后隐藏的是用户消费习惯与品牌偏好。洞察用户是制定执行方案的必修课，但在具体怎么做洞察上，又曾经有两种方法的区别。
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。
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
曾经有一个笑话“隔着互联网，没有人知道对面是不是一条狗。”如今再看这个笑话却已是有几分老古董的味道，互联网不再是蒙住人们双眼的纱布，反而透过这个介质我们的生活习惯，兴趣偏好等等都会展露无遗。可以说，“隔着互联网，所有人都知道对面是条哈士奇。”这意味着随着信息技术的发展，数字化的虚拟世界逐步和现实世界进一步融合，虚拟世界的影响力会不断地渗透到现实，这样的未来有点像电影《黑客帝国》的场景，每个人都是由0，1这两个数字拟合的具象物，不论我们在网络上每一次购买，收藏，评论，还是在小说网站的搜索，放入书架都会在我们的
作为一个喜欢看书的“少年”，每次一到大型电商促销活动，总不会忘记去收藏夹看看，有哪些好书有打折优惠。往往这个时候，我总能收割一波价格实惠，质量又高的好书。但是，书可不是装饰品，买来还是需要静下心来去阅读的，所以我一般都会在平时下班回家或者周末抽出一部分时间去看书，毕竟“书籍是程序员进步的阶梯”~本期文章，我就来分享一下，最近在看的几本书，并附带一些自己的感想，希望对你们有所帮助！
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。
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。
有同学问：到处都看到吹用户画像的，可就是没见过真正例子。今天我们来一个：利用用户画像提升交易额的实战例子。而且这个例子就发生在我们身边。陈老师上周带娃的时候刚刚碰到的，还新鲜热乎着呢。
作者：丁伟 王题 刘新海 韩涵 感谢丁伟的投稿，大数据文摘对优质内容一向渴求，欢迎大家投稿。 内容提要：手机用户画像是电信运营商实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。首先，介绍了手机用户画像过程中对个人隐私保护的方法，然后分析手机用户画像的数据来源与大数据实现技术，最后，通过数据样本实例分析手机用户画像在个人征信中的应用。 ◆ ◆ ◆ 引言 随着计算机网络技术的不断发展，“数据即资源”的大数据时代已经来临。用户画像是电信运营商为了避免管道化风险，实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。用户画像与应用
随着互联网络技术的发展，网络直播受到越来越多人的关注，直播在经过几年前的喷涌式大爆发之后，近段时间热度有所降低。内容的同质化和变现困难是直播现在面临的主要问题，随着移动终端普及和网络的提速，短视频以短平快的大流量传播方式快速获得各大平台、粉丝和资本的青睐，所以众多直播软件开始接入短视频的功能。同时，一些以短视频为主发展起来的 app 也在软件中加入了直播功能，直播和短视频两者互相弥补不足，相辅相成，给用户带来了更好的使用体验，也给各大平台带来更多的流量，"直播 + 短视频"的模式已经也成为新的发展趋势。
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？
大家都知道，随着现在互联网的快速发展，电商行业也是与日俱增，而这又带来了大量数据需要分析，那么电商企业数据分类该怎么做呢？亿信华辰小编总结了这几点，希望对你有所帮助！
临近年底，很多同学在做2020的规划，其中有一项很让人挠头的任务：分析新业务可行性。因为过往每次做，不是数据太少压根没法分析，就是做实验被质疑：“有没有代表性？”“万一有其他可能怎么办？”好纠结。还有今天先用一个趣味小例子，看看基本思路。话不多说，直接上案例：
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。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
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。
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？
本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构，很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略，如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货，核心底层技术及架构设计，可以关注微信公众号：互联网金融干货，有时间就会和大家分
在快速发展的数字经济时代，BI已成为企业决策过程中不可或缺的工具。通过高效地收集、处理和分析海量数据，BI技术赋予企业洞察市场动态、优化运营策略、提升客户体验的能力。与人工智能、大数据和云计算的进一步融合，BI的应用范围和深度也在不断扩展，从而推动企业在竞争激烈的市场中保持领先。
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