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！
译者：李晓艳 审校：陈明艳 本文长度为2136字，预估阅读时间5分钟 摘要：创建用户画像是我们进行广告精准定向的一个重要步骤，本文向我们介绍了如何利用Facebook Insights创建用户画像。 众所周知，Facebook拥有巨大的用户数据。在过去18个月中，他们通过他们的平台“受众洞察（Audience Insights）”，分享了比以往任何时候更多的信息。 因此，除了时间、精力和Facebook帐户之外，我们也可以开始以非常低的成本开始构建用户画像了。 这篇文章将围绕我们如何开始利用“受众洞察”
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
精准营销，如何构建一套完善的用户画像体系？
我们提到很关键的一点：如果品牌希望打通不同渠道的数据，建立统一的用户画像帮助更全面地了解消费者，并在一个平台上跨所有渠道提供更好的用户体验，那么品牌很可能需要一个CDP（客户数据平台）。 由于市场上CDP种类繁多，而它们并不能完全提供客户数据平台所需要的功能，因此我们准备了5个问题，帮助您选择适合品牌自己的CDP。
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。
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）
[ 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。
现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。
新能源汽车的推广是国家战略。中国新能源汽车市场已经起步，并且发展迅速。国内厂商已经争相争夺新能源车的市场份额。在国内有比亚迪、北汽新能源等引领者，传统上的强势进口品牌也力争在这一波潮流中争得一席之地。那么，这些传统上的强势进口品牌在新能源车领域吸引到了哪些潜在消费者，这些消费者有些什么特点？这些消费者的特点会对品牌竞争有什么启迪？ 我们以奥迪为例，基于主流汽车论坛（汽车之家、爱卡、易车、太平洋汽车）的新能源关注用户，对比奥迪新能源的关注用户和老对手宝马新能源、奔驰新能源的关注用户相比，得出奥迪新能源在用户画
文 | 罗宇矗 什么是用户画像？ 简而言之，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。 举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。 除去“
简而言之，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。
什么是用户画像？ 简而言之，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。 举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。 除去“标签化”，用
转自：时趣公众号（SocialTouchSCRM） 作者：王绪刚 大数据，是概念，是行业，是方法，是全社会集中讨论的新闻热点，随着大数据的不断探索，其价值被不断挖掘，展现，从而形成的新兴商业模式也引发了品牌主们的深思：数从何来？如何控制？如何利用？正是这种对流量掌控的渴望，加之对自有数据管理的需求，DMP(data management platform) 逐渐成为品牌主们争相尝试和加大投入新宠。 笔者有幸见证过几个早期DMP探索项目的成功与失败，而最近又非常巧合的连续参加了多个国内外知名品牌DMP项目的
摘要： 伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要的落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像，能够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。 什么是用户画像？ 举例而言，某位客户的特征描述为：男，31岁，收入一万以上，爱美食，团购达人，
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？
用户画像在阿里巴巴旗下的淘宝网、虾米音乐上都不乏个性化推荐场景，淘宝、天猫平台上的众多商家则需要通过用户调研和产品研发来把握产品的目标人群和人群偏好，从而对用户投其所好。对用户有深刻的理解是网站推荐、企业经营制胜的重要 环。在传统企业中，获取用户的反馈信息耗时长、结果缺失，是个难关。然而 随着大数据热潮的兴起，快速捕捉海量用户行为并精确分析人群偏好等商业信息已经成为可能。作为个性化技术的重要基础，相比于传统企业的购物篮分析、问卷调查，在用户 画像的塑造上具备技术的天然优势。 阿里全域数据提供了足够的数据基础，正是基于用户网购、搜索 娱乐影音等行为的数据洞察，可以利用数据分析辅以算法的视角对用户进行 360 全方位的特征刻画。那么，究竟什么是用户画像？通俗地讲，用户画像即是为用户打上各种各样的标签，如年龄、性别、职业、商品牌偏好、商品类别偏好等。这些标签的数目越丰 ，标签越细化，对用户的刻画就越精准。例如，分析某用户为女性，可能仅仅是将与女相关的服装、个人护理等商品作为推荐结果反馈给该用 户：但若根据用户以往的浏览、交易等行为挖掘出进一步的信息，如用户的地理信息 海南，买过某几类品牌的服装，则可以将薄款的、品牌风格相似的服装 作为推荐结果。一般而言，用户画像可以分为基础属性、购物偏好、 社交关系、财富属性等几大类。对于刻画淘宝网购用户，则应侧重于他们在网购上的行为偏好。下面以用户女装风格偏好为例，讲解该用户标签是如何基于全域数据产出的。购买过淘宝商品的读者对商品详情页都不会陌生，一件商品的关键 特征除了反映在商品图片和详情页中以外，主要可以采集的信息是商品的标题以及参数描述。女装有哪些风格？首先需要将女装行业下的商品标题文本提取出来，对其进行分词，得到庞大的女装描绘词库。然而，淘宝商品的标题由卖家个人撰写，并不能保证其中的词语都与商品风格描述相关。因此，对于所得到的女装描绘词库，首先，需要根据词语权重去除无效的停用词，方法如计算 TF-IDF 值。其次，在女装商品的参数描述中，如果已经包含了一种商品风格，例如“通勤”“韩版”等常见风格，那么通过计算词库中词语与参数描述中风格词的相似度，可以过滤得到女装风格词库，利用无监督机器学习如 LDA 等方法可以计算种风格所包含的词汇及这些词汇的重要性。那么 买家偏好什么风格昵？在淘宝网上，买家拥有浏览、搜索、点击、收藏、加购物车以交易等多种行为，针对每种行为赋予不同的行为强度（比如浏览行为强度弱于交易行为），再考虑该商品的风格元素组成，就能够通过合理的方式获知买家对该风格的偏好程度了。对于这样的商品偏好计算，数据挖掘人员需要仔细分析用户偏好的商品的类型、品牌、风格元素、下单时间，这 系列行为可以构成复杂的行为模块。同理，利用机器学习算法，可以从用 户行为中推测其身份，例如男生和女生、老年与青年偏好的商品和行为方式存在 别，根据定的用户标记，最后能够预测出用户的基础身份信息。
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。
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。
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。
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。
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
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
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
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
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
点击蓝字 关注企点 前言 现如今越来越多的企业选择使用微信公众号获取线上流量，微信公众号中的粉丝即是品牌潜在消费者，同时也是企业品牌的免费传播者和分享者。 企业在运营微信公众号的过程中，往往会面临以下两个痛点： 1.无法有效触达精准用户 2.图文阅读率普遍偏低 通过公众平台进行群发，只能选择发送给全部客户，或者筛选粉丝标签进行发送。但正如大家所知，微信标签只能手动编辑，这无疑增加了企业的运营成本。 群发全部用户，由于发送内容和非目标群体的相关性低，非常容易导致公众号掉粉，文章阅读量也难以
用户画像其实就是从海量的用户数据中，建模抽象出来每个用户的属性标签体系，这些属性通常需要具有一定的商业价值。
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。
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
国民整体收入的增长，催发了新世代消费力与互联网的并行发展，衍生了追逐个性潮流、生活品质、关注颜值的特性，颜值经济生态圈的不断丰富化加剧了人们关于颜值的刚性需求，对于美貌的追求也愈加高端精细化，强调个性化的颜值经济拉动高端消费能力的释放，正成为互联网产业的又一风口。
导读：极光大数据近日发布《2018年Q4智能手机行业研究报告》，从智能手机保有率及销量、主流手机品牌用户忠诚度、主流安卓手机品牌用户画像、手机app安装情况和国内运营商市场等维度分析当前智能手机行业的市场格局。
引言：不要以为你最了解营销！当和客户一起创造解决方案时，可以创造一个忠诚的追随者，他们乐于帮助您取得成功。
比如当今知名度做的比较好的活动类产品中我知道的有爱活动、互动吧、活动行这三个，我个人又比较喜欢户外活动，不论我打开互动吧、爱活动还是活动行想在上面找无锡地区的户外活动，但都没有我喜欢的，这就是痛点。 做产品设计时如何发掘用户的痛点 通过上面的名词解释，简单为大家解释了痛点是什么意思，当然要全面分析的话，可以从用户体验的那五个层级来分析，有战略层、范围层、结构层、框架层以及表现层上面的，以这样的角度来分析，会比较全面，考虑的也会周全很多，不至于在演示Demo的时候，因设计逻辑不合理而被推翻，浪费时间，若已经进
其实和图片中的标签差不多，只不过，需要这些标签的群体，从消费者（C端），变成了服务者（B端）。
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。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。 什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户
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。
<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
在互联网迅猛发展的大背景下，PC端、手机端的流量增长、转移，消费者的阅读习惯、行为路径以及接收信息的渠道和方式等等都发生了巨变。与此同时，科技的进步也引领着整个行业与社会进步，催生新的商业生态，并迸发出新的火花。
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？”。
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