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【数据分析】用户画像分析

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？...这也使得用户画像模型具备实际意义，能够较好的满足业务需求。如：判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。...制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标答提取、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。...数据源分析构建用户画像的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。...目标分析用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。

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用户画像，该怎么分析？

用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。一提用户画像，很多人脑海里立刻蹦出了性别，年龄，地域，爱好等基础信息字段，然后大呼：我们好像没这个数据，于是放弃分析了。...不一定的，贴用户标签有很多方式，不要限于一些难采集的基础信息。 2.罗列数据，没有思路。...以上问题，都是太过纠结于用户画像四个字，忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标，也起不到分析作用。...像利用好用户画像，还得按分析套路一步步来。第一步：转化商业问题用户画像分析，本质上是从用户的角度思考问题。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了

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用户画像，该怎么分析？

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。用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。...不一定的，贴用户标签有很多方式，不要限于一些难采集的基础信息。 2.罗列数据，没有思路。...以上问题，都是太过纠结于用户画像四个字，忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标，也起不到分析作用。...像利用好用户画像，还得按分析套路一步步来。第一步：转化商业问题用户画像分析，本质上是从用户的角度思考问题。...得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了个人站点： Github: https://github.com/FLyingLSJ CSDN : https://blog.csdn.net

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用户画像行为分析流程

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。...比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。...业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略构建流程数据收集数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。...数据可视化分析这是把用户画像真正利用起来的一步，在此步骤中一般是针对群体的分析，比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以作出针对性的运营。如图：

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用户画像行为分析流程

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。...比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。...业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略构建流程数据收集数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。...数据可视化分析这是把用户画像真正利用起来的一步，在此步骤中一般是针对群体的分析，比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以作出针对性的运营。

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用户画像，该怎么分析？

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。用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。...不一定的，贴用户标签有很多方式，不要限于一些难采集的基础信息。 2.罗列数据，没有思路。...以上问题，都是太过纠结于用户画像四个字，忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标，也起不到分析作用。...像利用好用户画像，还得按分析套路一步步来。第一步：转化商业问题用户画像分析，本质上是从用户的角度思考问题。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了

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小红书用户画像分析_抖音运营之：用户画像的分析方法

不管是从事哪种新媒体，新媒体的核心都是内容，优质的内容才能吸引来用户并留下用户，而用户则是所有运营人员的最终目的，如何服务好用户，如何让用户持续留存下来并保持活性，是每个运营人员的难题，那么如何服务用户呢...想要服务用户首先要了解用户，今天96新媒体就来为大家介绍一下如何通过用户画像来了解用户。...二、兴趣爱好在对用户有一个基本的了解以后，后续才能对用户数据进行深入挖掘，分析用户究竟喜欢什么然后对症下药，这里可以通过以下两点来进行分析： 1、用户还关注了什么去了解除了我以外，用户都还关注了哪些人...不仅如此，在了解了用户还喜欢哪些人以后，还可以对竞争对手研究分析，了解竞争对手的长处在哪里，自己与同类竞争对手相比起来自己有什么不足的地方，自己的优势在哪里，取长补短的同时放大自己的优势，提高自己的竞争力...，去分析排行榜上的视频的用户评论，去从中了解现在用户愿意评论什么样的内容，去分析自己的视频的评论，从中找出自己不足的地方加以完善。

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从0到100 | 用户画像的构建思路

标签：用户画像 [ 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...本文将介绍用户画像的构建思路，在画像构建的过程中，我们把工作分为两步：第一步：介绍从0到1的构建思路；第二步：介绍从1到100的构建思路。...第二步：画像从1到100的构建思路在前面一节，我们讨论了一个用户画像的基础框架应该如何搭建，这一节讨论一下，有了基础框架，到底应该如何着手一步一步完善画像标签树，如何从一个基于业务的需求落地为标签的设计...这一步需要运营和数据同学根据日常经验和数据分析获得，对于画像的要求是基于分析结论，挖掘不同用户对于优惠折扣的敏感程度，这一部分在标签架构敏感度部分有论述，最终目的是确保每一分钱都能花在刀刃上。...通过以上需求分析和思路拆解，画像的建设过程应该比较明确，这里再留一个思考的case，可以尝试如何分析如何落地：平台新上一款商品，初期需要在某模块展示给目标用户做推广，同时尽量不打扰其他非目标用户，不降低该资源位的整体转化效率

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如何做用户画像分析？

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。...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）。...模型的背后就有用户画像分析的功劳。用户的收入水平、教育水平、职业、是否有家庭、是否有房子，以及过去的诚信记录，这些画像数据都关系到模型预测是否准确（见图4）。...图5 简单来说，用户画像分析可以帮助数据分析师更加清晰地刻画用户。 02 如何搭建用户画像用户画像架构如图6所示。...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。

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用户画像分析与场景应用

例如上述基于最简单的用户数据可以分析出来的用户画像信息。 2、组成结构用户画像的最核心工作是基于数据采集为用户贴上标签，随着标签的不断丰富用户的画像也会越来越清晰，最终达到了解甚至理解用户的能力。...3、画像的价值在用户量大业务复杂的公司，都会花很高的成本构建用户画像体系，在各个业务线上采集数据做分析，不断深入的了解用户才能提供更加精准的服务和多样化的运营策略。 ?...精准或个性化服务这里就是根据丰富的用户画像分析，理解用户并提供精准服务或个性化服务。提供好的服务自然能做到用户的深度沉淀。...沉默用户唤醒基于精细化的标签和多个场景数据，对用户的沉默程度做快速识别，基于画像分析制定运营策略进行激活召回减少用户流失。...分析人群画像可以在商业应用中产生非常高的价值。三、深度应用 1、商圈分析首先基于商圈区域圈用户群，这里很好理解用户在某个商圈内产生数据，依次获取用户相关标签做该商圈内用户画像分析。

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Flink用户画像用户画像行为特征

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

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用户画像

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

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【数据分析】创建定性用户画像

当我们有多个用户画像时，我们需要考虑用户画像的优先级，在产品设计时，首先考虑满足首要用户画像的需求，然后在不冲突的情况下尽量满足次要用户画像的需求。...此时首要工作仍然是定义好产品的目标用户。　　如何创建用户画像呢？下面以我所负责的一款企业产品为例，来讲述用户画像的创建过程，希望和大家一起交流经验。在这个项目中我们通过定性研究创建了用户画像。...然而，即使要创建定量用户画像，前期充分的定性调研也非常重要，在对聚类分析结果的解读或参数的调整中，对用户的充分理解可以帮助我们创建出有意义的用户画像。　　用户画像的创建可分为以下几个步骤： ?...通过前面阶段的数据收集，我们收集到了大量数据，如何在数据分析的过程中让多人参与，同时又不会遗漏掉数据呢，亲和图此时就非常合适，该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化，便于大家协同工作和统一认识，...，企业B中有B1、B2和B3三个个人用户，可能A2和B2很相似，这时我们可以对这些个人用户画像进行再整理，根据企业用户画像的优先级，来定义所有个人用户画像的优先级。

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用户画像

本文主要介绍用户画像产品化后主要可能涵盖到的功能模块，以及这些功能模块的应用场景。 01　即时查询即时查询功能主要面向数据分析师。...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。...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。

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【数据分析】创建定性用户画像

当我们有多个用户画像时，我们需要考虑用户画像的优先级，在产品设计时，首先考虑满足首要用户画像的需求，然后在不冲突的情况下尽量满足次要用户画像的需求。...此时首要工作仍然是定义好产品的目标用户。　　如何创建用户画像呢？下面以我所负责的一款企业产品为例，来讲述用户画像的创建过程，希望和大家一起交流经验。在这个项目中我们通过定性研究创建了用户画像。...然而，即使要创建定量用户画像，前期充分的定性调研也非常重要，在对聚类分析结果的解读或参数的调整中，对用户的充分理解可以帮助我们创建出有意义的用户画像。　　用户画像的创建可分为以下几个步骤： ?...通过前面阶段的数据收集，我们收集到了大量数据，如何在数据分析的过程中让多人参与，同时又不会遗漏掉数据呢，亲和图此时就非常合适，该方法的优势在于让大量定性信息的分析过程可视化，便于大家协同工作和统一认识，...，企业B中有B1、B2和B3三个个人用户，可能A2和B2很相似，这时我们可以对这些个人用户画像进行再整理，根据企业用户画像的优先级，来定义所有个人用户画像的优先级。

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Stack Overflow 用户画像数据分析

本次分析报告将展示参与Stack网站调查问卷的人员的画像，以及自己目前工作职位数据分析师在Stack中的可分析的有趣的点进行深入挖掘，当然报告中也不乏彩蛋，Did you get anything about...▌假设问题 Stack Overflow（后面简称SO）想要针对自己的用户推送一篇广告，假设针对所有用户推送，那SO的用户画像到底是什么样子的？...问题解析作为一名数据分析师，我可以从数据集中得到接受调查人群的用户大致画像，当然这只是整体状况（后续进阶还可以对SO用户聚类，分别推送不同的广告），然后从用户画像的角度配合策划部门拿出广告方案。...OK，18年的数据偏多，正好，这样的数据时效性还是不错的，那我接着往下探究，看看我们数据呈现了一个怎样的画像。一维数据画像 ?...学习方式：细看学习方式发现，大部分OF用户还是使用最权威的官方手册，当然在OF上提问或者学习的比重也不轻；二维数据画像既然说到到了工作，那对接触编程语言的人来说，目前什么样的语言最流行，大家最看好什么样的语言

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干货：基于用户画像的聚类分析

企业期望搭建用户画像，对客户进行群体分析与个性化运营，以此激活老客户，挖掘百亿续费市场。众安科技数据团队对该企业数据进行建模，输出用户画像并搭建智能营销平台。...再基于用户画像数据进行客户分群研究，制订个性化运营策略。本文重点介绍聚类算法的实践。对用户画像与个性化运营感兴趣的亲们，请参阅本公众号其他文章。...首先，对数据进行标准化处理，处理异常值，补全缺失值，为了顺利应用聚类算法，还需要使用户画像中的所有标签以数值形式体现。...众安科技为该保险公司定制的用户画像中，存在超过200个标签，为不同的运营场景提供了丰富的多维度数据支持。...我们可以通过关联规则分析（Association Rules）发现并排除高度相关的特征，也可以通过主成分分析（Principal Components Analysis，简称PCA）进行降维。

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【数据分析】用户画像，这么构！

这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。...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。...如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。...四、总结本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。

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数据分析思维和方法：用户画像分析

无论是产品策划还是产品运营, 前者是如何去策划一个好的功能, 去获得用户最大的可见的价值以及隐形的价值, 必须的价值以及增值的价值, 那么了解用户, 去做用户画像分析, 会成为数据分析去帮助产品做做更好的产品设计重要的一个环节...因为当我们知道我们的群体的是什么样的一群人的时候, 潜在的用户也是这样的类似的一群人, 这样才可以做最精准的拉新, 提高我们的ROI 在真正的工作中, 用户画像分析是一个重要的数据分析手段去帮助产品功能迭代...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 02 用户画像的作用像上面描述的那样, 用户画像的作用主要有以下几个方面 ?...数据分析在做描述性的数据分析的时候, 经常需要画像的数据, 比如描述抖音的美食博主是怎么样的一群人, 他们的观看的情况, 他们的关注其他博主的情况等等简单来说就是去做用户刻画的时候, 用户画像可以帮助数据分析刻画用户更加清晰...比如我们想要比较音乐vip 的用户和非vip 的用户他们在行为活跃和年龄性别地域注册时间, 听歌偏好上的差异, 我们就可以利用这个平台来完成功能画像分析: 我们还可以利用用户画像平台进行快速进行某个功能的用户画像描述分析

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简述2017年小程序用户画像分析

腾讯官方发布公告称为微信添加新能力，让开发者更好地拓展应用场景、分析用户数据。伴随着微信小程序的完善，在功能上也越来越开放。...1、小程序用户人群画像总览 2、小程序用户性别与年龄分布阿拉丁统计平台显示，小程序用户中男性占比52%，用户中年龄在26-29岁之间占比29%，年龄在30-35岁之间占比26%，年龄在18-24岁之间的占比...4、小程序用户城市地域占比分布阿拉丁统计平台显示，16.7%的小程序用户在超一线城市，32.2%的小程序用户在一线城市，21.5%的小程序用户在二线城市，29.6%的小程序用户在三线及以下城市。...6、小程序用户使用频次和时长分布阿拉丁统计平台显示，用户平均每天使用频次方面，使用2次以内的用户占比23%，3-4次的用户占比35%，5-6次的用户占比18%，8-10次的用户占比13%，11-12...阿拉丁统计平台显示，用户平均每天使用时长分布中，33%的用户访问时长在5分钟以内，21%的用户访问时长在5-10分钟，24%的用户访问时长在10-15分钟，15%的用户访问时长在15-30分钟，4%

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