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节。...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）。...最基础的应用就是利用用户画像宽表的数据，对用户行为进行洞察归因，挖掘行为和属性特征的规律。 另外，比较大型的应用就是搭建用户画像平台，其本质是用户画像表的集成。...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。
与B2C用户画像一样，B2B用户画像也可以分为用户名称，基本特征，消费行为，互动行为等维度，但要考察的内容完全不同（如下图）。 ?...有些同学会想：需要哪些字段已经列好了，下边就和B2C用户画像一样，采集数据—打标签—做关联分析—做推荐算法，走起。对不对？大错特错！...第一关：销售队伍管理 和B2C不同，做B2C用户画像的企业，不是淘宝、微信这种超级平台，就是有能直接沟通客户且有一定体量的公司（京东、饿了吗、滴滴）。用户登陆平台后，所有的操作在平台上完成。...B2C面对的往往是大众日常需求，如吃饭，衣服，出行；B2B面对的企业需求，本质只有1个：经营效果。所以关注用户的经营效果，制定我们的经营方略，才是设计用户分类的出发点 基本的用户画像概念就如上做述。...和B2C用户画像，我们强调做埋点一样，B2B核心就是销售管理，是基于业务流程数据的采集，能搞掂了数据才有后续分析，不然就是巧妇难为无米之炊了。
用户画像人人都想做，可用户数据从哪里来呢？今天就结合一个问题，详细讲解一下。话不多说，直接上场景。...如果在供给端，就没有能力提供大面积、高质量、个性化低价格的服务，那也完全没必要获取特别多的用户画像——知道用户需求又满足不了，知道了也没用。...有意思的是，前边讨论用户画像一大堆指标，所有人却都忘了：地址，这个最基础，最重要的东西了。没有地址，咋评估供应能力呀。...很多时候用户会妥协，或者因为市场上没有更多可以选的产品，或者因为价格很优惠，或者因为需求很紧急没得选。 这意味着：用户画像不是一成不变的，用户需求随着运营手段变化而变化。...本质上，无限度的索取用户画像指标，是一种业务懒政行为。打着“用户喜欢啥我做啥”的旗号，把获客渠道、产品设计、运营方案、推广计划、促销优惠、二次跟进所有设计都甩锅出来。
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
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。...而题目的场景是项目已启动，这时候用方案二，更容易借力打力，提高用户画像系统使用率，把标签推广出去。没有审时度势*1，找好推广用户标签的机会，是用户画像系统吃灰的重要原因。...如果我们成功的把握机会，推动到业务方思考：还有哪些标签能识别用户需求！这时候就可以进一步的把更多标签卖出去，让用户画像系统更广泛的被使用。这时候贴标签，建议先做整体分类，再细拆。...从而让业务方更好的积累经验，更依赖用户画像系统，而不是自己的经验判断（如下图）： ? 注意：没有检验过的用户标签是没有说服力的。...有了大量有效的用户标签做支撑，用户画像系统才能更好地发挥作用，更准确的描述用户或构造复杂的模型。 4 小结 本篇里审时度势四个字出现了3次，这是把数据理论应用到企业里很重要的一环。
INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...years.setGroupField(groupField); years.setNumbers(numbers); } return years; } } 最后是用户画像的年份标签的...()); reduce.addSink(new YearsAnalySink()); env.execute("portrait years"); } } 这么做是为了看看不同的时间段内用户的年代标签会产生什么样的变化...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。...将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。 Hive存储的相关标签表，包括userid和cookieid两个维度。...dw.userprofile_social_all：存储社交维度的标签。 dw.userprofile_cookielabel_map_all：对每个cookieid身上的标签做汇聚后输出。...图4 标签编辑管理–添加标签 标签的编辑管理也即对标签做元数据管理，将在Web端编辑表单中填写的数据存储到MySQL等关系型数据库中。...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。
我们一般都是在谈用户画像，其实内容也是要画像的。 我之前说，内容和用户是现在互联网企业核心的两个东西，用户的行为则将内容和用户连接了起来。...很多人一上来，撸起袖子就开始做用户画像，后面会发现，如果没有对内容做好分析，其实用户画像这个东西也会做不好。因为用户的行为是以内容为承载的，只有把内容画像做好了，才能进一步提升用户画像的品质。...而要做内容画像，其实有两件事情要做的： 从多个维度刻画内容的，并且形成对应的标签体系 如何将这些标签打在内容上 ** 另外在如何做的这件事情上，他也谈及了自己的看法，就是要求以Spark的Mlib为载体...举个例子来说，是不是个A1用户推荐文章B1,我们可能是这么做的： 把用户用向量做表征，文章也是 观察大量的用户A2,A3...AN 是不是有点击该B1 使用逻辑回归/SVM等分类算法训练模型 把A1,B1...但事实上这套算法，用的就是协同。为啥的？本质上还是相近的用户做的选择互相推荐。
草帽小子 动漫《海贼王》狂热爱好者~ 数据产品经理一枚~ 用户画像等系列文章作者 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？...索隆：你现在遇到的这些问题确实很多人都遇到过，用户画像这个词很热火，但是市面上能够有能力做用户画像的公司还很少，相关专业的人也较少，因此缺乏专业的知识体系。...如今日头条上的个性化文章内容推荐、抖音上基于用户画像做的个性化视频内容推荐、淘宝上基于用户浏览行为等画像数据做的个性化商品推荐等。....资源层 考虑到哪些人来做，服务器资源成本，是否需要购买第三方数据等。
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。...通过数据反馈形成数据的闭环，最终在产品的迭代过程中拿到更好的业务结果。 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」。
用户画像涉及的范围很广，下图给大家归纳了一下7个可以参考的方面。 ◆ 做这些用户画像有什么用？ 做用户画像的过程，就是将无法具像化的用户行为数据转化成能够直观认识的用户标签。...◆ 虽然用户画像的作用远不止这些，但大体不离以下几个方面 1.精准营销：通过用户画像，将用户群体分割成更细的粒度，利用短信、邮件做精准营销 2.数据分析：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，通过数据分析不同用户画像群体的分布特征...所以要让用户画像真的能发挥出作用，一套可实际落地的用户画像是必要条件。...◆ 1、明确业务方做用户画像的目的 这里先指出大多数人的错误思考顺序：不是因为有了用户画像，从而用画像去提升业务，而是业务有需求，才需要去建立用户画像。...只有明白了业务方做用户画像的目的，才能在之后选取出更为符合需求的数据标签。 ◆ 2、对用户数据进行收集 常见的用户数据可分为静态数据和动态数据。
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。
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...涉及数据仓库中的表主要包括用户信息表、商品订单表、图书信息表、图书类目表、App端日志表、Web端日志表、商品评论表等。下面就用户画像建模过程中会用到的一些数据表做详细介绍。...表1-3 商品订单表（dw.order_info_fact） ③ 埋点日志表 埋点日志表（见表1-4）存放用户访问App时点击相关控件的打点记录。通过在客户端做埋点，从日志数据中解析出来。 ? ?...日增量数据可视为ODS层的用户行为画像，在应用时还需要基于该增量数据做进一步的建模加工。 下面详细介绍这两种表结构的设计方法。...该日增量的表结构记录了用户每天的行为带来的标签，但未计算打在用户身上标签的权重，计算权重时还需做进一步建模加工。标签权重算法详见4.6节的内容。
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。...这里软件的安装，我在之前文章也有总结 1.1 mysql和workbench在windows的安装和使用 https://cloud.tencent.com/developer/article/2229927...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。
在产品早期和发展期，会较多地借助用户画像，帮助产品人员理解用户的需求，想象用户使用的场景，产品设计从为所有人做产品变成为三四个人做产品，间接的降低复杂度。...七、 用户画像标签体系的建立 1、什么是标签体系 用户画像是对现实用户做的一个数学模型，在整个数学模型中，核心是怎么描述业务知识体系，而这个业务知识体系就是本体论，本体论很复杂，我们找到一个特别朴素的实现...事实标签：是通过对于原始数据库的数据进行统计分析而来的，比如用户投诉次数，是基于用户一段时间内实际投诉的行为做的统计。...预测标签：则是在模型的基础上做预测，比如针对投诉倾向类型结构的变化，预测平台舆情风险指数。...十二、用户画像困难点、用户画像瓶颈 用户画像困难点主要表现为以下4个方面 资料搜集和数据挖掘 在画像之前需要知道产品的用户特征和用户使用产品的行为等因素，从而从总体上掌握对用户需求需求 创建用户画像不是抽离出典型进行单独标签化的过程
0x00 前言 随便聊一下用户画像的存储。...现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个： 如何解决频繁新增和删除标签的场景 如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题 0x01 数据模型设计 从个人角度来讲...有的，其实也就是前言里面提到的： 由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。...大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的缺失，这在用户画像中很常见。 嗯，上述的问题，主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。...另外需要注意的就是，从竖表往宽表到数据的时候需要做一层数据的加工，而且考虑到数据稀疏的情况的话，需要在宽表存储这里做一些优化。
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。 一、数据读取与分析 首先介绍一下数据集，它总共包含了7043个用户的信息。...每行存储一个用户的样本，每条样本包含21条属性，由用户基本信息、开通业务信息、签署合约信息、目标变量组成，具体如下： 变量名 描述 数据类型 所属特征群或标签 customerID 客户ID 字符串 基本信息...二、流失客户画像分析-明细 1 是否为老年人 是否为老年人指标不同值对应的客户流失率如下： 老年人和非老年人的客户数分别为1142和5901，在客户数上老年人的占比要远小于非老年人。...老年人的流失率为0.417，远高于非老年人的流失率0.236。 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。...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？...也可以做数据挖掘工作：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？...人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、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。...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。 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。
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？...下面我将结合通过案例，带你了解构建用户画像的4个步骤： image.png 用户画像是为业务服务的，因此我们构建画像之前一定要清晰项目背景和业务需求。...通过和业务部门沟通，我们了解到开发组准备上线一款二次元手游，需要确定核心用户需求，并通过内测优化游戏。 内测，也就是内部测试，指软件在完成开发初期进行的小范围测试。 1....开发人员在app上线前大多会将SDK（软件开发工具包）嵌入app中，用户使用app后，SDK会将用户的使用数据记录入库，因为很多公司具备了内部数据平台。...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。
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？...下面我将结合通过案例，带你了解构建用户画像的4个步骤： 用户画像是为业务服务的，因此我们构建画像之前一定要清晰项目背景和业务需求。...通过和业务部门沟通，我们了解到开发组准备上线一款二次元手游，需要确定核心用户需求，并通过内测优化游戏。 内测，也就是内部测试，指软件在完成开发初期进行的小范围测试。 1....开发人员在app上线前大多会将SDK（软件开发工具包）嵌入app中，用户使用app后，SDK会将用户的使用数据记录入库，因为很多公司具备了内部数据平台。...用户归类 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。
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