如何利用大数据技术构建用户画像?

1、认识用户画像 用户画像简单来讲，就是用户信息标签化。即收集这个用户的各种数据和行为，从而得出这个用户的一些基本信息和典型特征，形成一个人物原型。一般用户画像会分析三个信息维度，分别是基本属性、消费购物以及社交圈。其中基本属性就是指用户的一些基本信息，比如年纪、性别、生日、学校、所在地等等。

客户画像的基本流程和方法(如何制作用户画像)

客户画像的基本流程和方法(如何制作用户画像)

客户画像的基本流程和方法(如何制作用户画像)

2、利用大数据构建用户画像的好处 (1)精准营销：当企业和商家掌握了用户的一定信息后，就可以构建出清晰的用户画像，这样一来就可以根据用户的偏好、收入等标签，给他们会感兴趣的商品和服务。

(2)用户统计：通过大数据我们可以对一些数据进行统计，比如我们经常会看到有一些APP的排行榜，甚至是渗透率、日活率这些具体数据都可以清晰统计出来。 (3)数据挖掘：构建智能系统，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。

(4)进行效果评估：其实相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务。比如你是一个买车的想要投放广告，但是不知道哪个渠道投放更好，就可以先尝试一下，看看数据反馈如何。 (5)私人订制：对服务或产品进行私人订制，然而不法商家也会利用用户画像来杀熟。

(6)业务经营分析：业务经营分析以及竞争分析，影响企业的商业决策，甚至发展战略。 3、构建用户画像的流程

(1)数据源端：一般来讲构建用户画像的数据来自于网站交易数据、用户行为数据、网络日志数据。当然也不仅限于这些数据，一些平台上还有个人征信数据。 (2)数据预处理：步是清洗，把一些杂乱无序的数据清洗一下，然后归纳为结构化的数据，是把信息标准化。我们可以把数据的预处理简单理解为把数据分类在一个表格中，这一步就是奠定数据分析的基石。

关于如何利用大数据技术构建用户画像，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

用户画像是什么？怎样建立用户画像

用户画像又称用户角色（Persona），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。我们在实际作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

一般的，用户画像在产品没有上线、市场前景较为模糊、产品需求还需探索的阶段，定性化的用户画像能有效地节省时间、资源，在较短的时间通过桌面研究、访谈等定性化的方法来获得用户画像是一种比较可行和的方式。而事实上，用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。定性化的方法虽然无法对不同单位的特征作数量上的比较和统计分析，但能对观察资料进行归纳、分类、比较，进而对某个或某类现象的性质和特征作出概括，在角色建构的过程中定性化的方式能获得大量用户的生活情境、使用场景、用户心智等资料，进而形成活生生的用户类型。基于后台数据的支持和挖掘，可以用户画像选择将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。

用户画像是在创造一系列的“典型”或者“象征性”的用户，但用户画像的一个更高层次的功用在于使用用户画像融合边缘情况的行为或需求。

首先,可以对后台数据进行提取，通过后台数据挖掘了解到用户上网环境的一些关键指标。在对用户使用场景有一些初步把握后，我们随机提取了10万用户UID样本量，获取用户职业身份、年龄、性别、学历、浏览习惯(手机、浏览器)，用户的交易偏好等关键因素，进行清洗后，使用SPSS聚类分析确认区分最明显的因素。

其次， 在用户画像的过程中有一个很重要的概念叫做颗粒度，就是我们的用户画像应该细化到哪种程度。举一个极端的例子，如果“用户画像”最细的颗粒度应该是细到每一个用户每一具体的生活场景中，但是这基本上是一个不可能完成的任务，同时如果用户画像的颗粒度太大，对于产品设计的指导意义又相对变小了，所以把握好画像的总体丰富程度显得异常重要了。可通过调查问卷的形式来减小颗粒度。

再次，在前期数据支持下，在这一阶段就需要发挥变性研究的长处了，前期如果是一个搭建骨架的过程，那么这一阶段就是一个塑造一个有血有肉的活体的过程了。重点挖掘其生活情境与使用场景。围绕用户的行为特征，通过添加环境、人际关系、作熟练程度、使用意向、人口统计学属性等细节对用户进行描述，形成用户画像的框架。此外，对用户画像取合适的名字、适当描述个性，附照片等能使角色更加生动，栩栩如生，更易于设计师形成直观印象。

Did Tris认为一个令人信服的用户角色要满足七个条件，即PERSONA

P 代表基本性（Primary research）指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈

E 代表移情性（Empathy）指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心。

R 代表真实性（Realistic）指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。

S 代表独特性（Singular）每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。

O 代表目标性（Objectives）该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含来描述该目标。

N 代表数量（Number）用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色。

A 代表应用性（Applicable）设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策

缺点：对于不同的数据来源，可以获得的用户的数据只是少量的。了解不同用户在不同情境（交通过程中，上班途中，睡觉前）的典型使用行为与习惯，在不同情景下，不同典型用户作行为和习惯有什么不同。同时我们按照职业分类用户的方法可能还存在问题，还需要研究不同行业人士、不同职业背景、不同身份地位的人的行为，细化专业人员与专业行业，以使用行为模式为特征提取共性，探索在不同典型场景开发出新需求点的可能性。

您好，收集信息 建立用户画像的步是尽可能完整地收集用户信息,但是用户信息散布在互联网的各个角落,存在着时间和空间上的不确定性,无法直接通过检索或询问来获得。这个时候就需要使用一些方法来帮助收集用户信息，希望我的回答能帮助到您，期间出门要注意防护哦，谢谢【摘要】

如何构建用户画像【提问】

您好，您的问题我已经看到了，正在整理，请稍等一会儿哦~【回答】

用户画像，即：用户标签。一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。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。

如何建立用户画像

(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。）

(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。如，红酒 0.8、李宁 0.6。标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。）

(3) 数据建模方法（一个模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。

什么用户：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。）

通俗来讲，用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，它在各领域已经得到了广泛应用。

建立用户画像，“标签”是其最核心的部分，而包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等完整的标签管理模块非常重要，个人觉得DM Hub在这方面做得不错，可支持手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式，强大的标签模板库能供各个行业选择，有效缩短建立整体标签库的时间。

画像包含性别、年龄、学历、收入等各种吧，针对景区的游客画像分析目前海鳗云做的还行，专业做旅游大数据的。

三个步骤教你充分了解客户

通常情况下，在决定要研发产品前，首先要考虑的就是对目标客群有一定程度的了解；只有充分了解客户，知道产品满足了客户什么需求，才能卖出产品，获得利润。

那么充分了解客户的步，就是制定客户画像。

完整的客户画像可以帮助我们更了解目标客户群体，只有从他们的角度去思考，才能真正了解和解决他们的问题和需求。

如何充分理解客户呢？可以从以下3个方面入手。

1.制定完整的客户画像。

1）人口统计信息

了解客户的性别、年龄、居住地、收入情况、所从事的行业、家庭结构、交通情况、教育背景等。

例：辉哥，男性，80后，已婚，现居广州，营销行业深耕16年，营销航班社群机长

2）客户的心理特征

客户群体的个性、偏好，生活方式，性格特征等

例：深入思考，终身学习者，经常加班，喜欢吃夜宵，热情奔放

3）客户的行为特征

购买动机，购买习惯，消费能力等

例：为家人选礼物，只买对的不选贵的，代表心意，以往买礼物1000元以内

2.了解客户的痛点

客户想解决什么问题，客户为什么想解决这个问题，你能提供什么样的解决方案

例：现在礼物很多，但却太同质化，想选择有特色不雷同；特别的日子需要仪式感，客户在追求一份爱，或是在挽留一份感情；量身定做的礼物方案。

3.和客户产生信任

客户愿意与你连接并交流，保有真诚的态度和耐心，运用同理心了解客户的情绪，与客户缔结伙伴关系

这些内容需要透过市场调查、研究以及与客户实际接触后，再来总结才会有的效果；销售产品的就是销售自己。

什么是用户画像？如何分析用户画像？

什么是用户画像？

通俗来讲，就是——我们产品的目标受众是什么，使用我们产品的核心人群是什么样的，他们有什么行为特征、消费习惯，什么是能够他们购买的核心需求。

我们可以理解成，它就是一家企业的核心武器，它可以帮助我们：

聚焦、洞察用户的需求。

更精准地决策。

培养用户思维。

为了帮助大家更好地理解用户画像，这里为大家梳理了一套用户画像建立模板，大家可以参考：

如何分析用户画像？1.百度大数据洞察：百度指数

百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。分别有趋势研究、需求图谱、人群画像是百度指数的三个展现维度。

趋势研究：这是百度指数最核心、最基本的功能，是以时间维度，判断的关注热度；我们可以做对比分析，从而找出规律。

以美术班为例，搜索后，发现了一条规律，每年的3月和9月是搜索高峰期，这也正好应对了两个开学季。

需求图谱：通过用户在搜索该词的前后的搜索行为变化中表现出来的相关检索词需求。

比如，通过“美术”这个大，检索出的相关小。可以帮我们更精准地掌握用户的需求。圆中的圈越大，说明与大的关联性越强。

人群画像：搜索的人群共性特征，是从地域、年龄、性别分布以及兴趣属性这几个特征展开的。

2.全域数据洞察——观星盘

观星盘汇聚了百度域内数据、、合作伙伴数据组成的全域数据，构建海量用户行为标签，提供度行业和品牌洞察能力，全方位感知用户行为和意图，帮助品牌锁定精准目标用户。

借助观星盘数据精细化细分人群，可以覆盖不同侧重点进行引流营销，增强目标用户对品牌的认知，提升影响力。

用户画像是根据用户属性、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。

如果有用户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。

1.用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。

具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：

、收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；

第二、通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；

第三、用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。

用户画像指的是这群人的年龄、性别、爱好等进行统计分析，贴上标签就是用户画像

可以利用统计工具统计消费者年龄、地区等信息，涉及到更多的数据需要借助第三方平台

如果想学习更多的数据分析知识，可以进入主页

用户画像包括APP使用偏好、收入能力、消费能力、年龄、职业、性别、和学历等等，如果要做游客画像的话，还包含游客来源、停留时长、常住地、去向地、交通方式偏好、婚姻状况、子女状况景区类型偏好等等。海鳗云对于这块旅游大数据是很专业的

用户画像标签体系流程介绍

企业搭建用户标签体系可以选择自建或使用

①梳理数据

数据是用户画像的基因。我们需要提前列出画像标签列表，根据标签列表确认所需数据维度。数据可能来源于自有数据或第三方外部数据。

②标签完善

由于APP自有数据有限，在构建全面、的用户画像标签体系时，需要来自第三方的数据源作为补充。可以选择个推这样的第三方数据智能服务商，使用个推的用户运营产品进行标签完善，建立更加完整的用户画像，满足对用户进行全面洞察的需求。

③数据进行清洗、治理，将自有数据和第三方数据进行关联，并将原始数据进行特征化，为每个用户创建标签。

④画像创建

通过聚类分析找到用户共性特征，生成用户画像。在实际使用过程中，可随着数据的积累（比如核心用户画像发生变化）或者运营经验的发展（在运营过程中得到对用户画像的正反馈）对算法模型进行迭代调整。

以上是用户画像构建全流程，工作量非常庞大。企业可以直接选择个推·用户运营这样的第三方用户画像工具。个推·用户运营SDK支持结合APP自有数据和个推海量数据，全面洞察目标用户，助力APP构建完整立体的用户画像，同时提供标签管理平台及行业标签模板库，让用户洞察更深入、更便捷，做到毫秒级输出标签，帮助完善各领域用户画像，满足APP在不同场景下对用户画像的特定需求。个推·用户运营现在限时免费中，注册/登录

用户运营

如何做“用户画像”？

怎样为用户“画像”？

为用户画像的焦点工作就是为用户打标签，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体画像了。

了解这个概念，就要运用起来。精准营销是用户画像或者标签最直接和有价值的应用。而“里德助手”可以帮助你建立用户画像，这部分也是广告部门最注重的工作内容。当我们给各个用户打上各种标签之后，广告主（店铺、商家）就可以通过标签圈定他们想要的客户，进行精准的广告投放

亲，你的问题由我来回答，如果有什么疑难问题可以提出来，我尽量竭尽用户画像分析的基本要素

用户分析可以从其属性、心理属性、兴趣特征、消费特征、位置特征、设备特征、行为数据、社交数据等维度进行分析。

①属性：包括年龄、性别、地域、血型、受教育程度、职业、收入、家庭状况、身高、体重等基本信息；

作为营销人，你真的懂 “用户画像” 吗？本视频讲解面对很多用户画像的标签，我们该怎么用，是先考虑构建用户画像和用户标签，还是先考虑营销应用的场景？