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
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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
?...个性化推荐
精确的内容分发, 比如我们在音乐app 上看到的每日推荐, 网易云之所以推荐这么准, 就是他们在做点击率预估模型(预测给你推荐的歌曲你会不会点击)的时候, 考虑了你的用户画像属性。...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..., 比如音乐app 的每日推荐功能, 我们想要知道使用每日推荐的用户是怎么样的用户群体, 以及使用每日推荐不同时长的用户他们的用户特征分别都是怎么样的,就可以快速的进行分析。