1.手把手教你搭建用户画像系统（入门篇上）
2.大数据时代典型的大数用户画像包括什么
3.用户画像的建立方法和流程，一篇教会你
4.手把手教你做用户画像：三种标签类型、据用八大系统模块
5.大数据中的户画画像用户画像(persona)
6.用户画像怎么分析？思维导图版
手把手教你搭建用户画像系统（入门篇上）
随着大数据技术的深入研究与应用，企业越来越重视如何利用大数据进行精细化运营和精准营销。像源而精细化运营的数据基础是建立企业的用户画像。搭建一套用户画像方案需要考虑8个模块的用户源码短信选股源码建设，具体如下：
以下是大数八大模块的简要介绍：
1. 用户画像基础
1.1 用户画像定义
用户画像是指通过收集用户的社会属性、消费习惯、据用偏好特征等各个维度的户画画像数据，对用户或产品特征属性进行刻画，像源并进行分析、数据统计，用户源码挖掘潜在价值信息，大数从而抽象出用户的据用信息全貌。简单来说，户画画像即用户信息标签化。
1.2 用户画像数据架构
1）数据底层整理
数据仓库ETL加工流程是将每日的业务数据、日志数据、埋点数据等经过ETL处理，加工到数据仓库对应的ODS层、DW层、DM层中。数据指标梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过大数据平台接入数据仓库中。数仓底层主要依托hadoop、hdfs、hive。
2）用户画像建模
用户画像建模是对数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相关的数据的二次建模加工，用户画像系统不是数据源头，将二次加工后的用户标签结果写入到Hive中。不同的数据库有不同的应用场景，后续需要进一步将数据同步到MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中。
3）面向应用
用户标签数据在Hive中加工完成后，部分标签同步到MySQL、ES数据库中，提供用于BI报表展示的数据、透视分析的数据、圈人服务的数据；另一部分标签同步到HBase数据库中，用于用户产品线上个性化推荐。
1.3 画像开发流程
1）需求分析
用户画像体系的建设不能凭空捏造，需要以经济建设为中心，根据实际的业务需求，考量画像系统能为业务带来的价值，所以第一步是分析业务需求。
2）搭建标签体系
标签是某一种用户特征的符号表示，标签解决的是描述（或命名）问题，但在实际应用中，还需要解决数据之间的关联，所以通常将标签作为一个体系来设计，以解决数据之间的关联问题。简单来说，就是bolt riley源码在给用户打标签的同时，需要有一个分类标准，把这些用户分到多少个类别里面去，这些类是什么，彼此之间有什么关系，就构成了标签体系。
3）建立用户画像和用户画像系统
在把用户数据标签化之后，通过相应的模型或工具，根据数据分析的结果，将用户的特征、兴趣和行为整合成用户画像的形式，可以是文字描述、标签或图表等形式，以便后续使用和分析。为了提高体验，我们更多的的时候是一个用画像系统。
4）画像应用
应用场景包含 3 类：精准营销、用户分析、个性化推荐。
2. 标签指标体系
构成用户的标签可以是多种多样的，也应该能够渗透到丰富的业务场景中去，因而标签就需要兼顾广泛性和精确性，这就引入了标签体系的概念。简单来说，所谓标签体系，就是分类。
2.1 按维度划分体系
标签体系化是建立用户画像的关键环节，也是在标签开发前要进行的工作，具体来说就是需要结合本公司的业务情况设定相关的指标。从建立的标签维度来看，可以将其分为用户属性、用户行为、用户消费、风险控制、社交属性等五大常见类型。
2.2 统计方式分类
按统计方法的不同划分的分类，按统计方式分类的标签可分为统计类标签、规则类标签、挖掘类标签。
3. 标签平台管理
标签平台是一个中间层的服务，为前台提供的是数据支持。另外一方面标签平台的加工，依赖底层的基础数据平台的原始数据。
3.1 新建标签
标签管理平台中，每个标签开发时，首先需要在管理平台上注册，生成标签元数据，然后我们在根据元数据信息在大数据平台进行逻辑加工。
3.2 标签视图与查询
标签视图与查询功能主要面向业务人员使用，标签视图版块中，层级化地展示了目前正在使用的全部用户标签。方便应用方点击查看每个标签的详细情况。
3.3 标签管理
标签管理，是用户画像是开发的起点，所有的用户画像都起始于对标签的定义和规则的指定。标签管理是神武的源码基于标签整个生命周期进行管理。标签的生命周期包括“标签创建、标签审核、标签上线、标签评估、标签变更、标签下线”六个部分。
4. 标签数据开发
4.1 标签开发流程
标签的开发在hive库完成，因为标签的模型体系是基于数据仓库而来，所以大致流程也和数据仓库的开发流程类似，具体工作流程如下：
4.2 标签表模型设计
表结构设计也是画像开发过程中需要解决的一个重要问题。表结构设计的重点是要考虑存储哪些信息、如何存储（数据分区）、如何应用（如何抽取标签）这3个方面的问题。不同业务背景有不同的设计方式。
1. 横表
以Hive为例，我们最常用的就是横表，也就是一个 key，跟上它的所有标签。横表的问题：
1）由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。
2）不同的标签计算频率不同，比如说学历一周计算一次都是可以接受的，但是APP登录活跃情况却可能需要每天都要计算。
3）计算完成时间不同，如果是以横表的形式存储，那么最终需要把各个小表的计算结果合并，此时如果出现了一部分结果早上3点计算完成，一部分要早上点才能计算完成，那么横表最终的生成时间就要很晚。
4）大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的的缺失，这在标签用户画像中很常见，主要是当标签数据量开始快速增加的时候会遇到的问题。
2. 竖表
竖表其实就是将标签都拆开，一个用户有多少标签，那么在这里面就会有几条数据。竖表能比较好地解决上面宽表的问题。但是它也会带来了新的问题，比如说多标签组合的查询需求：“我们想看年龄在-之间，月薪在-k之间，喜欢听古典音乐的女性”，这种多标签查询条件组合情况在竖表中就不太容易支持。
3. 横表+竖表
如前面所分析，竖表和横表各有所长和所短，那么能不能两者结合呢？这其实也要考虑横表和竖表的特性，整体来讲就是竖表对计算层支持的好，横表对查询层支持的好。那么设计的化就可以这样：
4.3 标签开发
统计类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用户来说，其性别、年龄、usb 红外 源码城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。
规则类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定。
机器学习挖掘类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。
下篇文章中，我们继续从标签存储、标签调度推数、用户画像系统和用户画像的应用来带大家搭建一个完整的用户画像系统。
大数据时代典型的用户画像包括什么
在大数据时代，用户画像是一种关键的数据挖掘和分析工具，它助力企业深入了解用户需求和行为模式，进而更有效地满足这些需求。典型的用户画像通常涵盖以下几个关键维度：
1. 基本信息：涵盖用户的姓名、性别、年龄、职业、教育背景等基础数据。
2. 地理位置信息：包括用户的居住地、常用地理位置、城市和省份等。
3. 兴趣爱好：涉及用户偏好的音乐、**、书籍、运动、旅游等活动和爱好。
4. 消费行为：包括用户的购物习惯、购买频率、平均消费金额等消费特征。
5. 社交行为：囊括用户的社交媒体账号、社交网络、互动行为等社交数据。
6. 情感分析：反映用户对产品或服务的评价、态度和情感倾向。
通过整合这些信息，企业能够更准确地把握用户需求，提供更加个性化的云导航源码产品和服务。此外，用户画像还有助于企业实施精准营销和个性化推荐，从而提升营销活动的效率和用户的满意度。
用户画像的建立方法和流程，一篇教会你
用户画像，最初由交互设计之父Alan Cooper提出，是通过多角度提取产品使用者的共同特征，描绘产品使用者的工具。在大数据时代，构建专属用户画像，优化产品与服务，成为业界推崇的方法。那么，如何构建用户画像呢？本文将从数据源类型和数据建模两个方面详细介绍。
首先，数据源分为用户属性和用户行为。用户属性包括客观数据（设备信息、地理位置等）和主观数据（用户登记信息）。用户行为数据则主要来自研发人员的埋点统计，如点击、互动等。理解了数据收集方式后，我们来看数据源的具体类型。
在大数据技术应用之前，信息库的建立依赖人工记录。即便如此，有限的数据也能形成模型，凸显数据整理和关联的重要性。而如今，互联网产品收集数据更便捷，产品经理和运营人员无需担心数据来源问题。从注册到点击，即可收集大量用户数据。即便依托大平台，也能利用海量数据，进一步收集所需数据。
接着，我们探讨用户属性。属性分为客观数据（如性别、年龄、学历等）和主观数据（如行为类型、行为来源）。将这些数据整合为可用、可视的模型，用户画像就形成了。例如，通过年龄、地域等自然属性，可以分析产品用户群体的基本情况；商业属性则帮助判断潜在消费群体及其消费意愿。
自然属性和商业属性是通用属性，适用于各类产品。垂直属性则是针对特定产品，如旅游产品的航班信息、行程类型等。此外，运营赋予的标签属性，如新人、活跃用户等，也是用户画像的重要组成部分。
用户行为数据则更为个性化。行为类型包括浏览、搜索、点击等基础行为，以及点赞、分享等较深层次行为。行为来源则可分析用户如何到达产品，如首页、活动页等。这些数据关联起来，形成用户画像的基础。
数据建模包括数据清洗、建库与映射、模型输出。数据清洗去除冗余无效信息，确保样本的代表性。建库与映射则将数据整理、输出为标签，与用户ID关联。通过模型输出，我们可得到满足分析需求的用户画像。
用户画像分析可得出性别、年龄、教育程度等特征，以及用户群体的消费偏好和来源渠道。通过用户画像，运营人员可发现用户特征，实现个性化运营，提高用户增长空间。具体应用策略，可参考汪雪飞老师的《用户运营方法论：入门、实战与进阶》。
手把手教你做用户画像：三种标签类型、八大系统模块
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。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。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务。而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
一、用户画像是什么
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
用户画像可看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。
二、用户画像的3种标签类型
用户画像建模其实就是对用户“打标签”，一般分为3种类型：统计类标签、规则类标签和机器学习挖掘类标签。
1. 统计类标签：这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。
2. 规则类标签：该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近天交易次数≥2”。
3. 机器学习挖掘类标签：该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。
三、用户画像8大系统模块及解决方案
搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设，包括用户画像基础、数据指标体系、标签数据存储、标签数据开发、开发性能调优、作业流程调度、用户画像产品化和用户画像应用。
四、一款用户画像产品是什么样的?
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更方便业务方的使用。这里简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。
1. 标签视图与查询：标签视图与查询功能主要面向业务人员使用，如图4所示。
2. 用户人群功能：用户人群功能主要面向业务人员使用。产品经理、运营、客服等业务人员在应用标签时，可能不仅仅只查看某一个标签对应的人群情况，更多地可能需要组合多个标签来满足其在业务上对人群的定义。
大数据中的用户画像(persona)
大数据中的用户画像(persona)
用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是指真实用户的虚拟代表，通过一系列属性数据构建目标用户模型。随着互联网的发展，用户画像涵盖了用户人口学特征、网络浏览内容、社交活动和消费行为等信息，抽象为标签化的用户模型。构建用户画像的核心是分析和挖掘服务器上的海量日志和数据库数据，通过给用户贴上反映其特征的标签来实现。
用户画像在精准营销、用户研究、个性服务和业务决策等多个方面发挥着重要作用。精准营销包括直邮、短信、App消息推送、个性化广告等，用户研究可以指导产品优化和定制，个性服务如个性化推荐、搜索等，而业务决策则涉及排名统计、地域分析、行业趋势和竞品分析等。
用户画像的内容根据行业和产品的不同而有所差异，普遍包含人口属性和行为特征。人口属性包括年龄、性别、所在省份和城市、教育程度、婚姻情况、生育情况、工作行业和职业等。行为特征则关注活跃度、忠诚度等指标。针对不同类型的网站，用户画像的侧重点各有不同，如内容为主的媒体或阅读类网站、搜索引擎或通用导航类网站、社交网站、电商购物网站等，它们分别关注用户兴趣特征、社交网络和网购兴趣与消费能力。
用户画像的生产过程分为多个步骤，包括用户建模、数据收集、数据清理、模型训练、属性预测、数据合并和数据分发。以用户性别为例，特征提取过程涉及用户资料、称谓分析、名字预测和行为特征整合，通过多种数据来源的对比分析，最终形成较为准确的用户性别标签。
为了高效管理和处理用户画像数据，需要一个数据管理系统来统一组织数据存储和分发。网易猛犸等一站式大数据开发与管理平台在内部实践中优化形成，提供数据传输、计算和作业流调度等基础能力，降低大数据应用的技术门槛。
通过案例分析，以电商网站的个性化推荐为例，利用LR（逻辑回归）模型训练推荐系统，结合用户行为特征和商品属性，实现更精准的个性化推荐。用户画像的全面利用可以进一步优化推荐效果，最大程度地利用提取的用户画像数据。
总结而言，用户画像作为大数据领域的重要应用，对于理解用户行为、提升用户体验和实现业务目标具有重要意义。通过精准有效的用户画像，企业能够实现更精细的营销策略、产品优化、个性化服务和业务决策，从而在竞争激烈的市场中取得优势。
用户画像怎么分析？思维导图版
用户画像分析详解：思维导图版 用户画像是一种通过大数据挖掘，将用户的基本信息、行为模式、兴趣偏好等整合成直观描述的工具。它在企业决策中扮演重要角色，助力精准市场定位、个性化推荐与精细化运营。用户画像通常包含年龄、性别、地理位置等基本信息，以及兴趣爱好、行为习惯、购买历史、社交媒体活动和心理特征等更细致的特征。 构建用户画像的关键要素包括：基本人口统计、兴趣偏好、行为习惯、购买历史、社交媒体行为和心理特征。企业通过数据分析工具、用户调研、社交媒体监测等方式收集这些信息，同时确保数据的合法性和隐私保护。例如，神策数据、火山引擎增长分析、GrowingIO和阿里云智能用户增长等平台都提供了数据收集和分析的功能，如神策的SDAF框架和数据标签管理，阿里云的消费者洞察模型等。 使用思维导图工具如ProcessOn，可以清晰地构建和可视化用户画像的构建过程，从用户旅程到标签管理，再到策略配置，形成一套完整的用户画像分析框架。在ProcessOn的模版社区中，您可以找到关于用户画像、构建方法和标签管理的多种思维导图，方便理解和实践。 总之，用户画像分析是企业实现个性化服务和增长的重要途径，通过运用适当的数据收集工具和思维导图工具，企业可以更好地理解和满足用户需求，提升用户体验和业务效益。三分钟读懂用户画像&画像构建流程
在数字化时代，我们常通过标签简化人群描述，如“犹太人善理财”或“广东人爱美食”。这些群体标签构成了用户画像的基础。随着大数据的普及，用户画像在移动互联网领域中发挥着至关重要的作用，涵盖了产品设计、个性化运营和精准营销等方面。 用户画像，是基于真实数据的用户群体模型，它通过抽象出用户的属性、行为和心理特征，形成虚拟形象。构建画像的目的在于理解用户、定位服务，并在个性化推荐、广告营销、产品设计和精细化运营中发挥作用。 在实际应用中，用户画像的应用包括：个性化推荐：如亚马逊的个性化推荐系统，通过不断优化算法，根据用户实时行为调整画像，实现千人千面的推荐。
广告精准营销：通过用户画像数据，精准投放广告，降低成本，提高转化率。
产品设计：例如图像处理APP根据用户画像调整功能，如后女性用户的喜好开发可爱贴纸和滤镜。
精细化运营：资讯类APP通过消息推送，推送用户感兴趣的内容，提高活跃度且避免打扰。
构建用户画像的步骤包括：明确画像目的，收集多元数据，清洗和转换数据，进行数据标签化，生成用户画像，并根据用户动态调整。这是一个持续的过程，就像理解恋人一样，运营人员需通过画像来制定有效的运营策略。
