以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...一图以敝之，这几个东西关系如下： 用户标签是基础 用数据描述一个用户，有标签和指标两种方式 指标：连续型数据，比如过往3个月消费 标签：分类型数据，比如用户性别、居住地 有了丰富的指标和标签，才能对用户进行描述...用户画像是底座 大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...明着分/暗着分 注意，用户分层有明分和暗分两种，明分，即向用户公开分群规则，比如1年内消费满1万成为金卡，金卡用户可以享受3888入会大礼包和9折购物优惠。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...一图以敝之，这几个东西关系如下： 用户标签是基础 用数据描述一个用户，有标签和指标两种方式 指标：连续型数据，比如过往3个月消费 标签：分类型数据，比如用户性别、居住地 有了丰富的指标和标签，才能对用户进行描述...用户画像是底座 大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...用户分群是方法 用户分群是用户画像运用的方法，即不把用户视为一个整体，而是从用户特征、行为等方面找差异，划分为不同群体。比如按性别、年龄、城市、消费多少、活跃程度进行划分，分为不同群体。...明着分/暗着分 注意，用户分层有明分和暗分两种，明分，即向用户公开分群规则，比如1年内消费满1万成为金卡，金卡用户可以享受3888入会大礼包和9折购物优惠。
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。...用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前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
INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...reduce.addSink(new CarrierAnalySink()); env.execute("portrait carrier"); } } 创建用户画像会员分类标签...()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。...创建用户画像商品类别偏好标签 创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private
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。...图9 用户自定义分群编辑 在自定义编辑用户分群时，对于有统计类标签，可以自定义筛选该标签的取值范围，如图9中“近30日购买次数”标签，业务人员可筛选该标签的数值。...图13 对比分析两个人群特征 本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口，业务人员熟知业务，但对数据不了解。...本文摘编于《用户画像：方法论与工程化解决方案》，经出版方授权发布。...关于作者 赵宏田，资深大数据技术专家，在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验，擅长Hadoop、Spark等大数据技术，以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。
用户画像是指用户的进行标签化、信息结构化。 构成用户画像的基本元素通常有：姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。...用来丰富用户画像的元素有：居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。...创建用户画像的方法 用户画像的作用 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统...，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况； 进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务...； 对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户； 业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略。
很多公司在大数据基础建设上投入很多，也做了不少报表，但业务部门觉得大数据和传统报表没什么区别，也没能体会大数据对业务有什么帮助和价值，究其原因，其实是“数据静止在数据仓库，是死的”。...在ETL过程中将用户标签计算结果写入Hive，由于不同数据库有不同的应用场景，后续需要进一步将数据同步到MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中。...不同业务方对用户画像的需求有不同的侧重点，就运营人员来说，他们需要分析用户的特征、定位用户行为偏好，做商品或内容的个性化推送以提高点击转化率，所以画像的侧重点就落在了用户个人行为偏好上；就数据分析人员来说...不同业务背景有不同的设计方式，这里提供两种设计思路：一是每日全量数据的表结构；二是每日增量数据的表结构。 Hive需要对输入进行全盘扫描来满足查询条件，通过使用分区可以优化查询。...初步介绍了画像系统的轮廓概貌，帮助读者对于如何设计画像系统、开发周期、画像的应用方式等有宏观的初步的了解。
前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。...在项目开展前，当然要先了解用户画像主要是干什么的，下面是我总结的两篇文章，大家可以先对大数据和用户画像有个基本的认识。...用户画像--《美团机器学习实践》笔记 如果刚接触用户画像，可以先通过以上两篇文章对用户画像挖掘和应用有初步了解。如果你读完以后是一脸懵的话，我知道你很急，但是你先别急。...使用pyspark实现RFM模型及应用（超详细） 利用用户的消费流水，对用户的消费水平打标签~实现简单的用户付费画像。..."的兴趣度是"0.5"~短期（天）兴趣画像就出来啦~ 以上内容阐述了如何通过最直观简洁的方式来构建用户画像，让大家对用户画像的概念有更深入的理解。
由于基于一个目标的画像，其标签是在动态扩展的，所以其标签体系也没有统一的模板，在大分类上，与自身的业务特征有很大的关联，在整体思路上可以从横纵两个维度展开思考：横向是产品内数据和产品外数据，纵向是线上数据和线下数据...即便你成功了建立用户画像的标签体系，也不意味着你就开启了用户画像的成功之路，因为有很大的可能是这些标签根本无法获得，或者说无法赋值。...标签无法赋值的原因有：数据无法采集（没有有效的渠道和方法采集到准确的数据，比如用户身份证号）、数据库不能打通、建模失败（预测指标无法获得赋值）等等。...模型标签层完成对用户的标签建模与用户标识。其主要可以采用的算法有回归，决策树，支持向量机等。通过建模分析，我们可以进一步挖掘出用户的群体特征和个性权重特征，从而完善用户的价值衡量，服务满意度衡量等。...实习对用户的流失预测，忠实度预测，兴趣程度预测等等，从而实现精准营销，个性化和定制化服务。 不同的标签层级会考虑使用对其适用的建模方法，对一些具体的问题，有专门的文章对其进行研究。
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的的方式，将文章系统地进行了整理，下面进入正文。...2 注意事项 a.用户画像要建立在真实的数据之上； b.当有多个用户画像的时候,需要考虑用户画像的优先级,通常建议不能为超过三个以上的用户画像设计产品,这样容易产生需求冲突； c.用户画像是处在不断修正中的...用户调研方法 3.举个栗子 以“百度云-企业版”为例，通过百度云用户的问卷调查发现，现有大多数用户对工作中文件共享的方式不是特别满意，有三分之一的用户有付费意愿去购买体验较好的云产品，因此在现有用户里存在机会...调研结果（部分） 步骤二：细分用户群 1.为什么要细分用户群？ 不同的用户群有不同的目标、行为和观点，细分用户群可将问题变的清晰，同时也作为用户画像优先级划分的依据。...丰富用户画像 4.注意事项 在用户画像的过程中有一个很重要的概念叫做颗粒度，就是我们的用户画像应该细化到哪种程度。
因此为了满足在激烈竞争中的优势，提前预测出用户是否会流失，采取保留措施成为一大挑战。 本文和你一起探索电信流失客户的画像，后续文章会对电信用户进行流失预测。...说明如果想增加用户留存，可以考虑给老年人一些优惠活动或采取一些激励措施来减少老用户的流失。...2 是否有伴侣 是否有伴侣指标不同值对应的客户流失率如下： 有伴侣和没有伴侣的客户数分别为3402和3641，在客户数上两者分布较为均匀。...3 是否有家属 是否有家属指标不同值对应的客户流失率如下： 有家属和没有家属的客户数分别为2110和4933，在客户数上有家属的少于没有家属的。...从bad_rate一列可以看出，总费用越低，客户流失率越高，可能和客户是新用户相关。 三、流失客户画像分析-总结 总结的流失客户画像如下： 至此，电信流失客户画像已讲解完毕。
伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？...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。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。...标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。 权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。...标签 权重 地点 矿泉水 1 超市 矿泉水 3 火车 矿泉水 5 景区 类似的，用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出对红酒喜好度也是有差异的。
image.png 在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了：在实际工作中，构建用户画像的方法有哪些？如何构建用户画像呢？...解释一下如何促进用户画像的构建： 对比“音效”和“美术”，玩家对该游戏音效的喜好度偏低；而在“自由度”相关问题下，明显有一部分玩家认为自主性受到一定影响。...用户归类 image.png 回顾用户画像的定义：用户画像是目标用户的代表性画像，其中包含了用户属性、场景、痛点和需求等。 实际构建过程中，我们往往无法用一个画像代表所有目标用户。...验证方法即：分析四个类别用户是否有差异化的游戏动机： 成就型人格者——动机主要对应八角中的成就、拥有和使命； 剧中人——对应未知； 外向型探索家——对应创造和社交； 客观型行业人员——对多个动机和游戏表现的理性要求...因此设定阈值为4，切割树状图： image.png 图中显示：黄色切割线与蓝色线条有三个交点，代表样本有三个簇。 引入层级凝聚聚类算法（HAC），输出结果包含0，1和2，分别代表三个簇。
在《4个问题带你了解用户画像》中，我们了解了用户画像的定义、作用及使用注意事项等。 就有用户留言问了：在实际工作中，构建用户画像的方法有哪些？如何构建用户画像呢？...（优先选择有二次元偏好、氪金倾向高的用户） 游戏价值观—— （用户选填的开放题，考察用户游戏理解和价值取向） 用户内测意愿及致谢—— 投放问卷： 问卷投放渠道包括以下四类。...解释一下如何促进用户画像的构建： 对比“音效”和“美术”，玩家对该游戏音效的喜好度偏低；而在“自由度”相关问题下，明显有一部分玩家认为自主性受到一定影响。...验证方法即：分析四个类别用户是否有差异化的游戏动机： 成就型人格者——动机主要对应八角中的成就、拥有和使命； 剧中人——对应未知； 外向型探索家——对应创造和社交； 客观型行业人员——对多个动机和游戏表现的理性要求...因此设定阈值为4，切割树状图： 图中显示：黄色切割线与蓝色线条有三个交点，代表样本有三个簇。 引入层级凝聚聚类算法（HAC），输出结果包含0，1和2，分别代表三个簇。
0x00 前言 视频号分享中【什么是用户画像】的文案，文字版分享给大家～内容虽然短，但是能锻炼在1分钟讲一个概念的能力，如果以后有朋友问你用户画像是什么，你可以用下面1分钟左右的文稿告诉他。...今天要和大家分享的话题是：用户画像。 0x01 画像 那么，什么是用户画像呢？我来举个例子说明： 假设你有一位朋友：他是一名35岁左右的男性，周六日喜欢宅在家里，而且每天点外卖。...那把上面这些标签和在一起，就形成了你朋友的用户画像，看一下，熟悉吗？ 0x02 应用 那么有了这些画像之后，有什么用呢？
在数据的基建和应用层面，除了重视数据分析外，也越来越重视数据资产在更多业务场景中的应用，标签画像的建设和应用就是其中一类很常见的需求和期望。...从对业务的价值来说，标签和画像是类似中间层的系统模块，具体来说，数据资产本质上是一些采集、采购所获得的数据源，但企业希望在数据源的基础上，实现资产变现，而且不断扩大资产价值。...很多企业都意识到，这个中间层就是标签画像。...下面主要介绍了企业做标签画像的目的，重点阐述标签和画像的应用场景及应用流程，构建标签和画像体系的实操方法论，最后给出了行业案例。
从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。 一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。 ?...金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等。...证券行业拥有的数据类型有个人属性信息例如用户名称，手机号码，家庭地址，邮件地址等。...例如如果某一个客户在社交媒体上发表了一个问题，罗马有哪些好玩的地方，金融企业就会推测客户可能近期会有出境游的计划，就会向客户推销一些旅游相关产品。...如果用户经常在半夜2点频繁使用App，其成为高风险客户的概率就较大。 移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面，已经有了成熟的应用场景。
从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个。 一个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。...金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等。...证券行业拥有的数据类型有个人属性信息例如用户名称，手机号码，家庭地址，邮件地址等。...例如如果某一个客户在社交媒体上发表了一个问题，罗马有哪些好玩的地方，金融企业就会推测客户可能近期会有出境游的计划，就会向客户推销一些旅游相关产品。...如果用户经常在半夜2点频繁使用App，其成为高风险客户的概率就较大。 移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面，已经有了成熟的应用场景。
1.什么是用户画像 市面上不少公司都在做用户画像的相关工作，无论是电商行业、金融行业、视频行业等等，都有这样的产品。那到底怎么去定义用户画像呢？...用户画像，即：用标签的方式去描述一个人或者一台手机、一台电脑，有些公司称之为”用户画像“，有一些公司称之为”用户特征“，其实是一个意思。...(当然也有可能帮别人购买)进行标签化；金融场景，对于当前进行交易的账号进行标签属性化因此我们概念中描述的用户画像，其实是用标签的方式对于一个用户、一个账号、一部手机进行描述2.用户画像有哪些标签既然上面讲到了对于用户进行标签化...：(1)事实类(比如说：设备信息等，基本上都是事实类，只是将采集上报的数据接入进来即可)(2)规则类、统计类(RFM——最近一次消费时间、消费频率、消费金额)(3)算法模型类(居住地址、工作地址)3.用户画像有什么作用...这其实是用户画像其中的一个应用，根据用户查询用户的标签数据，来进行推荐用户感兴趣的内容(2)营销圈选(短信营销、PUSH营销)相信不少用户收到过类似的营销短信，或者一些app 弹窗，这个也是用户画像常见的应用场景
用户画像 简介 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，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。...比如苹果的产品，一直都为有态度、追求品质、特立独行的人群服务，赢得了很好的用户口碑及市场份额。又比如豆瓣，专注文艺事业十多年，只为文艺青年服务，用户粘性非常高，文艺青年在这里能找到知音，找到归宿。...不同类型的用户往往有不同甚至相冲突的需求，企业不可能做出一个满足所有用户的产品和营销。因此，通过大数据建立用户画像是必不可少的。...在建立用户画像上，有很多个步骤： 首先，基础数据收集，电商领域大致分为行为数据、内容偏好数据、交易数据，如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息，信用卡，各种征信信息等等。
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