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。
用户画像是指我们产品或服务的核心用户具有代表性的一些共性特征。它是一个虚拟的用户,画出这些特征的目的有两个
image.png 从本篇开始,介绍下敏捷工具和技术中常用工具和方法。 在产品的其实阶段,包中你的产品是被客户强烈需要的,那么你就迈向了产品成功的第一步,如何能准确的定位到
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?
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)。
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。
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
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。
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
用户画像已经是作为一个数据从业者来说家常便饭的内容,围绕自然人的年龄、性别、职业、收入、风险、兴趣等各个维度去建立和完善相关的标签体系,重复重复再重复的优化。
该文摘要总结如下:
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。
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。
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。
在《当推荐系统遇上用户画像:你的画像是怎么来的?》一文中,我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中,我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的?”。
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。
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!
导语 本文聚焦在如何做个性化推荐的流程,算法则采用常用的逻辑回归LR,这里主要介绍怎么用LR这个工具来做推荐,并不涉及算法本身的研究和细节;本文主要讨论4个问题,什么是个性化推荐?为什么做?什么时候做
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。
导读:设计产品有两种常见方式:一种是坐在办公室里拍脑袋设计;一种是先深入一线进行用户调研,然后基于调研结果来设计。
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。
导语 | 看点信息流每天为亿级用户提供海量实时推荐服务,除了大并发/低延迟/高性能等传统架构挑战以外,还有哪些推荐系统特有的架构挑战难题,又是如何解决的?本文是对腾讯看点独立端推荐研发中心总监——彭默在云+社区沙龙online的分享整理,希望与大家一同交流。
“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
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。
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。
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。
导语:作者在《基于内容的推荐算法》这篇文章中对基于内容的推荐算法做了比较详细的讲解,其中一类非常重要的内容推荐算法是基于标签的倒排索引算法,也是工业界用的比较多的算法,特别是新闻资讯类、短视频类产品大量采用该类算法。在本篇文章中作者会结合电视猫的业务场景及工程实践经验来详细讲解基于标签的倒排索引算法的原理及工程落地方案细节。
本篇要分享的,是一个非常基础的,估计人人都听过的,却经常弄混淆的概念:用户标签。虽然名字简单,但它确是用户画像、精准营销、个性推荐、智能投放等等各种系统的砖石。今天系统分享一下。
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
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期(拓扑社旗下的线上活动)采访嘉宾,以下正文为线上分享实录,由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文,博士,达观数据CEO;中国知名大数据技术专家,国际计算机学会(ACM)会员,中国计算机学会(CCF)高级会员,复旦大学计算机博士和杰出毕业生;在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文,多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉;曾担任盛大文学首席数据官(CDO),腾讯文学高级总监、数据中心负责人,百度核心技术研发工程师,在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
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
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。
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。
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。
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
乔巴:公司领导让我规划用户画像体系,我之前从没做过,现在感觉就像丈二和尚摸不着头脑。用户画像体系规划是怎样的?整个画像体系有哪些模块?在实施过程中先做哪些,后做哪些?需要哪些人来参与,协作流程是怎样的?有没有一些模板可以套用?
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据,包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动:无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像:根据用户浏览头条数据给用户打的一系列标签,标签采用Long型的数字进行标记,譬如娱乐285L,旅游1127L。 时效数据:和时间相关的数据,会随着时间的推移自动消失,譬如新闻、娱乐。 非时效数据:和时间不相关的数据,会长期存在,譬如养生。 定投
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。
首先看一下大数据与应用画像的关系,现在大数据是炙手可热,相信大家对大数据的四个V都非常了解,大数据应该说是 信息技术的自然延伸,意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史,在传统的IT
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)
用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像。
<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
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
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