本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统，梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件： 下面是新榜的数据，我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况： 再看下，各大自媒体传播的核心： 失业，每秒8000张海报，成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗？ 反正对人类设计师的要求会越来越高，因为有了瞬间出图的AI（此AI不是Adobe Illustrator），作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流，应该多了解甚至掌握人工智
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
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
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，我提到了大数据的测试还有一类，即对大数据应用产品的测试。大数据应用产品常见的有BI报表、用户画像系统、数据挖掘平台等，今天就聊聊关于用户画像的那些事，希望对大家有所帮助。
当前借助大数据技术，针对当前新冠肺炎疫情防控需要生成的健康码成为随身数字“通行证”，方便广大市民及进（返）各城市查询自身防疫相关健康状态的识别码，即便捷了防疫检查，也真正实现了大数据技术的价值应用，便捷服务市民。健康码的应用也让大数据更形象的普及推广，更深刻的理解了大数据的价值。
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。
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。
导读 在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。 用户画像（UserProfile），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。 交互
在百度百科上，用户画像的定义是用户角色，即勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。简单来说就是，通过描绘用户的属性、行为，结合企业的产品和服务构建出一个虚拟的想想，这个形象就是用户画像。
数据实验楼电商数据分析综合实训项目正式发布，欢迎大家体验！ http://idatacoding.cn/project_main?project_id=7 重要提示 数据实验楼面向全国高校师生提供服
互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致
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。
在这一个大数据的时代，在这一个产品经理爱拍脑袋的时代，数据的重要性不言而喻，好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道，做好数据分析的第一步就是做好数据埋点，那么怎么做好数据埋点呢，我将从以下几个方
导读：用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础，它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁，本文会介绍用户标签的构建方法，也就是用户画像技术。
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
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。
在正式开始对【企业级用户画像】项目展开介绍之前，博主可是煞费苦心，为大家整理了一期，如何彻底理解什么是用户画像(?一文让你彻底明白，到底什么是用户画像?)。如果确实帮到您了，不妨给博主一个大大的赞|ू
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。
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上，当时对画像只有一个概念上的认识；工作后接触到了画像平台，当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息，发现查询结果非常准确，自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣；在之后工作中有幸参与了画像平台的建设工作，对于用户画像的认识更加真切。
数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。数据可视化有广义和狭义两种理解，狭义的理解就是将数据用图表的形式表达出来，广义的理解则涵盖了信息图形化（Infographics）。广义和狭义的定义都是用图形来表达数据背后的逻辑，图形化后的数据所传达的含义更加直观，含义更加丰富。而且数据可视化提高了对数据差异化的敏感度。
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
以下是笔者见过的对可视化初学者们最友好的概括：数据可视化是数据视觉表现形式的科学技术研究，主要是借助图形化的手段来清晰有效地传达与沟通信息。但这绝不意味着数据可视化必须为实现其功能而去深究枯燥的绘图代码，亦或是为了使图画看上去高端绚丽而显得过于复杂。
导读：用户画像将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上，从而避免产品设计人员草率地代表用户。产品设计人员经常不自觉的把自己当作用户代表，根据自己的需求设计产品，导致无法抓住实际用户的需求。往往对产品做了很多功能的升级，用户却觉得体验变差了。
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
这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记，主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像，感谢家帅分享。
人群画像分析和行为明细分析都是针对群体用户的分析，但是在很多场景下，画像平台用户也希望通过全面详尽的画像分析深入了解单个用户。本节将介绍几种常见的单用户分析功能及其工程实现方案。
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。
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
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
原作者 是不是在等 本文为CDA线下活动分享嘉宾原创作品，转载需授权 去年，乐坛伯乐李宗盛在为某品牌代言时的一句宣言，曾刷爆朋友圈 ——人生没有白走的路，每一步都算数。 上周日，诸葛IO 的产品 VP 于晓松 受邀参加了由CDA数据分析师举办的“探秘数据可视化”数据交流分享沙龙，并围绕《用户行为数据可视化》进行了妙趣横生的解读，现场收获无数迷弟迷妹，今天原景重现当天的分享干货，弥补有些小伙伴无法亲临现场的遗憾！ 数据分析师“必备”的 4大技能 作为挖掘数据、洞察用户，并驱动业务决策的数据分析师需要具备
在产品研发过程中，确定明确的目标用户至关重要。不同类型的用户往往有不同甚至相冲突的需求，我们不可能做出一个满足所有用户的产品。 为了让团队成员在研发过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上，Alan Cooper提出了Persona这一概念。“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”，在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样，是真实用户的虚拟代表，是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。我们通过调研去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不
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
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
前言 作为国内知名的房地产开发商，绿城经过24年的发展，已为全国25万户、80万人营造了美丽家园，并将以“理想生活综合服务提供商”为目标，持续为客户营造高品质的房产品和生活服务。 2017年，绿城理想生活集团成立，围绕客户全生活链、房屋全生命周期，为客户提供从买房子到房屋的保养维护，再到业主全方位的生活服务。为此构建了绿城+App生活服务平台、房产营销数字化平台及房屋4S服务平台，这些系统的构建为业主购房及生活服务提供了极大的便利，部分系统不仅开放给绿城客户、业主使用，同时也服务于非绿城的客户。通过一整套垂
近期有人在公众号后台私信我，问数据产品经理有哪些可以找目标竞品的方法。C端产品，度娘或者应用市场一搜，可能竞品就出现了(广告竞价或SEO策略的同质化),。数据产品一般是面向企业内部，只有提供商业化服务的企业才可以找到公开的资料，所以寻找竞品时，要基于对行业的一定了解，以及外部辅助信息的输入。做数据产品七八年了，埋点采集、数据可视化统计、精准营销平台、BI工具、数据资产与治理、大数据开发工具，数据全流程各个领域都有所涉及，把过往收集整理的数据产品信息汇总、分类整理分享给大家。按照从上层应用到底层数据开发的顺序，整理如下：
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。
最近做了一个某个类型的用户特征分析，让我对用户画像这个领域有了新的看法。这篇文章是对之前整个特征分析过程的一次梳理和总结。
通过综合考虑上述因素，并根据具体问题和应用场景的需求，可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
2021年还有不到1个月就要说再见了，除了感叹时光匆匆外，马上又要到季度总结、年度总结、年度规划的时候了。最近又集中地把各家公司的数据中台产品架构分析了一遍，试图除了在已有产品的迭代和打磨之余，找到一些新的启发点。看了一圈，发现大同小异。总结下来，数据中台产品最核心的也就是这几件套。
导读：数据产品经理入门方向如何选择，职业路径如何规划？本文主要结合自身8年数据产品工作经历，为想入行做数据产品的毕业生或想转型做数据产品的业务PM、开发人员提供参考建议。
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
