一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
單個用戶的畫像數據
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
單個用戶的畫像數據
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
單個用戶的畫像數據
用戶畫像的本質是對用戶數據的統計與分析，最終以通俗易懂的方式呈現出來，以供業務人員方便的使用；
二、用戶畫像的作用
通過標籤可以讓計算機識別信息，將人的行為信息進行程序化處理，方便計算，通過分類統計計算、聚類分析、關聯分析可以進一步瞭解人的行為動機，進而用於搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等功能的優化，提升精準度，提升信息獲取效率。那用戶畫像的作用我們可以總結為四點：
瞭解用戶，知道用戶是誰，用戶喜歡什麼，用戶在哪，從而服務用戶；
完善產品運營，提升用戶體驗，改變以往閉門造車的生產模式，通過事先調研用戶需求，設計製造更適合用戶的產品，提升用戶體驗。
對外服務，提升盈利點，根據產品特點，找到目標用戶，在用戶偏好的渠道上與其交互，促成購買，實現精準運營和營銷。
數據挖掘，業務經營分析以及競爭分析，影響企業發展戰略；
三、如何構建用戶畫像
企業在選擇構建用戶畫像平臺，可以實現不同的戰略目的，如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰略目的的不同，用戶畫像的構建也有所區別。因此首先需要明確用戶畫像平臺的戰略意義、平臺建設目標和效果預期，進而有針對性的開展實施工作。
構建用戶畫像的三個基礎步驟：：基礎數據採集->行為數據建模->構建畫像；
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
單個用戶的畫像數據
用戶畫像的本質是對用戶數據的統計與分析，最終以通俗易懂的方式呈現出來，以供業務人員方便的使用；
二、用戶畫像的作用
通過標籤可以讓計算機識別信息，將人的行為信息進行程序化處理，方便計算，通過分類統計計算、聚類分析、關聯分析可以進一步瞭解人的行為動機，進而用於搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等功能的優化，提升精準度，提升信息獲取效率。那用戶畫像的作用我們可以總結為四點：
瞭解用戶，知道用戶是誰，用戶喜歡什麼，用戶在哪，從而服務用戶；
完善產品運營，提升用戶體驗，改變以往閉門造車的生產模式，通過事先調研用戶需求，設計製造更適合用戶的產品，提升用戶體驗。
對外服務，提升盈利點，根據產品特點，找到目標用戶，在用戶偏好的渠道上與其交互，促成購買，實現精準運營和營銷。
數據挖掘，業務經營分析以及競爭分析，影響企業發展戰略；
三、如何構建用戶畫像
企業在選擇構建用戶畫像平臺，可以實現不同的戰略目的，如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰略目的的不同，用戶畫像的構建也有所區別。因此首先需要明確用戶畫像平臺的戰略意義、平臺建設目標和效果預期，進而有針對性的開展實施工作。
構建用戶畫像的三個基礎步驟：：基礎數據採集->行為數據建模->構建畫像；
基礎數據採集
數據是構建用戶畫像的核心依據，構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據越多越全面越好，所以沒有客觀數據的用戶畫像是沒有價值的。
用戶畫像數據的來源可以來自企業內部包含企業本身掌握的用戶及網站前後臺的訪問數據（一般存儲在公司的大數據平臺），企業內部資料等，以及外部，包含問卷、訪談、行業報告、文獻、第三方數據公司等渠道；
有了數據就要對數據進行分類，用戶畫像就是給用戶行為打標籤，最終為用戶的每一個行為打上標籤和權重。標籤是為了表達用戶的特徵如興趣愛好等，同時也方便理解和統計。權重代表了用戶對這一個標籤的喜好度或需求度，權重越高說明標籤的特徵越明顯。
用戶畫像裡常見的標籤可以分成兩大類別，相對靜止的用戶標籤，即靜態標籤，以及變化中的用戶標籤，即動態標籤。
靜態標籤主要從用戶的基本信息進行用戶的劃分。靜態屬性是用戶畫像建立的基礎，最基本的用戶信息記錄。如性別、年齡、學歷、 角色、收入、地域、婚姻、 性格等。
動態標籤指用戶在在互聯網環境下的上網行為。信息時代用戶出行、工作、 休假、娛樂等都離不開互聯網，動態標籤能更好的記錄用戶日常的上網偏好，通過動態標籤我們能更好的理解用戶的變化的行為偏好，而為用戶提供服務。
標籤的定義要基於業務場景進行分類，不同行業的標籤會有所區別，數據分類如下
基礎數據：
年齡
性別
職業
地域
星座
血型
興趣愛好
婚姻狀況
消費能力
消費週期
消費偏好
業務數據
註冊時間
用戶等級
活躍度
使用時長
使用頻次
行為特徵
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對用戶相關數據的分類，可以嘗試多種方式，關鍵在於根據應用場景、業務場景需求的不同而不同，按需劃分。
用戶標籤數據不用一次性就做完整，但在定義時能夠分類清晰，並具備可擴展性，通過後續的不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度就可以。
行為數據建模
作為產品經理不需要去實現模型，需要我們去定義如何計算
當我們對用戶畫像所需要的資料和基礎數據收集完畢後，需要對這些資料進行分析和加工，提煉關鍵要素，構建可視化的用戶模型。用戶的一次行為事件包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。通過這四個維度我們可以計算出用戶的行為偏好，進而建立模型。
什麼用戶：也就是用戶標識，首先要做好標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位，否則就不知道是誰在發生行為。
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
單個用戶的畫像數據
用戶畫像的本質是對用戶數據的統計與分析，最終以通俗易懂的方式呈現出來，以供業務人員方便的使用；
二、用戶畫像的作用
通過標籤可以讓計算機識別信息，將人的行為信息進行程序化處理，方便計算，通過分類統計計算、聚類分析、關聯分析可以進一步瞭解人的行為動機，進而用於搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等功能的優化，提升精準度，提升信息獲取效率。那用戶畫像的作用我們可以總結為四點：
瞭解用戶，知道用戶是誰，用戶喜歡什麼，用戶在哪，從而服務用戶；
完善產品運營，提升用戶體驗，改變以往閉門造車的生產模式，通過事先調研用戶需求，設計製造更適合用戶的產品，提升用戶體驗。
對外服務，提升盈利點，根據產品特點，找到目標用戶，在用戶偏好的渠道上與其交互，促成購買，實現精準運營和營銷。
數據挖掘，業務經營分析以及競爭分析，影響企業發展戰略；
三、如何構建用戶畫像
企業在選擇構建用戶畫像平臺，可以實現不同的戰略目的，如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰略目的的不同，用戶畫像的構建也有所區別。因此首先需要明確用戶畫像平臺的戰略意義、平臺建設目標和效果預期，進而有針對性的開展實施工作。
構建用戶畫像的三個基礎步驟：：基礎數據採集->行為數據建模->構建畫像；
基礎數據採集
數據是構建用戶畫像的核心依據，構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據越多越全面越好，所以沒有客觀數據的用戶畫像是沒有價值的。
用戶畫像數據的來源可以來自企業內部包含企業本身掌握的用戶及網站前後臺的訪問數據（一般存儲在公司的大數據平臺），企業內部資料等，以及外部，包含問卷、訪談、行業報告、文獻、第三方數據公司等渠道；
有了數據就要對數據進行分類，用戶畫像就是給用戶行為打標籤，最終為用戶的每一個行為打上標籤和權重。標籤是為了表達用戶的特徵如興趣愛好等，同時也方便理解和統計。權重代表了用戶對這一個標籤的喜好度或需求度，權重越高說明標籤的特徵越明顯。
用戶畫像裡常見的標籤可以分成兩大類別，相對靜止的用戶標籤，即靜態標籤，以及變化中的用戶標籤，即動態標籤。
靜態標籤主要從用戶的基本信息進行用戶的劃分。靜態屬性是用戶畫像建立的基礎，最基本的用戶信息記錄。如性別、年齡、學歷、 角色、收入、地域、婚姻、 性格等。
動態標籤指用戶在在互聯網環境下的上網行為。信息時代用戶出行、工作、 休假、娛樂等都離不開互聯網，動態標籤能更好的記錄用戶日常的上網偏好，通過動態標籤我們能更好的理解用戶的變化的行為偏好，而為用戶提供服務。
標籤的定義要基於業務場景進行分類，不同行業的標籤會有所區別，數據分類如下
基礎數據：
年齡
性別
職業
地域
星座
血型
興趣愛好
婚姻狀況
消費能力
消費週期
消費偏好
業務數據
註冊時間
用戶等級
活躍度
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使用頻次
行為特徵
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對用戶相關數據的分類，可以嘗試多種方式，關鍵在於根據應用場景、業務場景需求的不同而不同，按需劃分。
用戶標籤數據不用一次性就做完整，但在定義時能夠分類清晰，並具備可擴展性，通過後續的不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度就可以。
行為數據建模
作為產品經理不需要去實現模型，需要我們去定義如何計算
當我們對用戶畫像所需要的資料和基礎數據收集完畢後，需要對這些資料進行分析和加工，提煉關鍵要素，構建可視化的用戶模型。用戶的一次行為事件包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。通過這四個維度我們可以計算出用戶的行為偏好，進而建立模型。
什麼用戶：也就是用戶標識，首先要做好標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位，否則就不知道是誰在發生行為。
以上列舉了互聯網主要的用戶標識方法，獲取方式由易到難。視企業的用戶粘性，可以獲取的標識信息有所差異。
什麼時間：就是為了標識用戶發生行為的時間點，時間維度包含了時間點和時間長度，時間點在技術上通常用時間戳來標記，時間戳可以精確到秒或毫秒，標識用戶的行為發生時間。時間長度是標識用戶在某一頁面的停留時間，停留時間的長短和用戶的行為偏好有直接關係，停留時間越長，用戶對該頁面的信息越感興趣。
時間長度 權重
1-10分鐘 1
10-30分鐘 2
30分鐘以上 3
什麼地點：也就是用戶是在什麼地方訪問到你的產品的，也就是接觸點，接觸點包含兩個信息：網址+內容。
網址：一個URL鏈接，也就是你的產品的某個頁面，不同的頁面內容會有不同權重，頁面的內容決定了權重。比如用戶在購物時分別瀏覽了耳機、手機、電腦是三個網頁，這就是對應標籤，然後設定權重，
標籤 權重
耳機 1
手機 2
電腦 3
做什麼事：是指用戶在產品上發生的行為，如電商的的行為有瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點贊、收藏等，不同的行為類型所代表的的權重不同，如：
標籤 權重
瀏覽 1
購買 2
綜合以上的標籤權重，通過計算公式：用戶標識+時間戳+時間長度+網址&內容+行為類型+權重，計算獲得用戶的得分，然後定義用戶是否試用於某個標籤。
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
單個用戶的畫像數據
用戶畫像的本質是對用戶數據的統計與分析，最終以通俗易懂的方式呈現出來，以供業務人員方便的使用；
二、用戶畫像的作用
通過標籤可以讓計算機識別信息，將人的行為信息進行程序化處理，方便計算，通過分類統計計算、聚類分析、關聯分析可以進一步瞭解人的行為動機，進而用於搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等功能的優化，提升精準度，提升信息獲取效率。那用戶畫像的作用我們可以總結為四點：
瞭解用戶，知道用戶是誰，用戶喜歡什麼，用戶在哪，從而服務用戶；
完善產品運營，提升用戶體驗，改變以往閉門造車的生產模式，通過事先調研用戶需求，設計製造更適合用戶的產品，提升用戶體驗。
對外服務，提升盈利點，根據產品特點，找到目標用戶，在用戶偏好的渠道上與其交互，促成購買，實現精準運營和營銷。
數據挖掘，業務經營分析以及競爭分析，影響企業發展戰略；
三、如何構建用戶畫像
企業在選擇構建用戶畫像平臺，可以實現不同的戰略目的，如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰略目的的不同，用戶畫像的構建也有所區別。因此首先需要明確用戶畫像平臺的戰略意義、平臺建設目標和效果預期，進而有針對性的開展實施工作。
構建用戶畫像的三個基礎步驟：：基礎數據採集->行為數據建模->構建畫像；
基礎數據採集
數據是構建用戶畫像的核心依據，構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據越多越全面越好，所以沒有客觀數據的用戶畫像是沒有價值的。
用戶畫像數據的來源可以來自企業內部包含企業本身掌握的用戶及網站前後臺的訪問數據（一般存儲在公司的大數據平臺），企業內部資料等，以及外部，包含問卷、訪談、行業報告、文獻、第三方數據公司等渠道；
有了數據就要對數據進行分類，用戶畫像就是給用戶行為打標籤，最終為用戶的每一個行為打上標籤和權重。標籤是為了表達用戶的特徵如興趣愛好等，同時也方便理解和統計。權重代表了用戶對這一個標籤的喜好度或需求度，權重越高說明標籤的特徵越明顯。
用戶畫像裡常見的標籤可以分成兩大類別，相對靜止的用戶標籤，即靜態標籤，以及變化中的用戶標籤，即動態標籤。
靜態標籤主要從用戶的基本信息進行用戶的劃分。靜態屬性是用戶畫像建立的基礎，最基本的用戶信息記錄。如性別、年齡、學歷、 角色、收入、地域、婚姻、 性格等。
動態標籤指用戶在在互聯網環境下的上網行為。信息時代用戶出行、工作、 休假、娛樂等都離不開互聯網，動態標籤能更好的記錄用戶日常的上網偏好，通過動態標籤我們能更好的理解用戶的變化的行為偏好，而為用戶提供服務。
標籤的定義要基於業務場景進行分類，不同行業的標籤會有所區別，數據分類如下
基礎數據：
年齡
性別
職業
地域
星座
血型
興趣愛好
婚姻狀況
消費能力
消費週期
消費偏好
業務數據
註冊時間
用戶等級
活躍度
使用時長
使用頻次
行為特徵
內容型產品標籤：
瀏覽
收藏
評論
互動
點贊
轉發
內容偏好（科技、經濟等）
交易型產品
瀏覽
加車
購買
支付
品牌偏好
單價
購物頻率
社交型產品
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對用戶相關數據的分類，可以嘗試多種方式，關鍵在於根據應用場景、業務場景需求的不同而不同，按需劃分。
用戶標籤數據不用一次性就做完整，但在定義時能夠分類清晰，並具備可擴展性，通過後續的不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度就可以。
行為數據建模
作為產品經理不需要去實現模型，需要我們去定義如何計算
當我們對用戶畫像所需要的資料和基礎數據收集完畢後，需要對這些資料進行分析和加工，提煉關鍵要素，構建可視化的用戶模型。用戶的一次行為事件包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。通過這四個維度我們可以計算出用戶的行為偏好，進而建立模型。
什麼用戶：也就是用戶標識，首先要做好標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位，否則就不知道是誰在發生行為。
以上列舉了互聯網主要的用戶標識方法，獲取方式由易到難。視企業的用戶粘性，可以獲取的標識信息有所差異。
什麼時間：就是為了標識用戶發生行為的時間點，時間維度包含了時間點和時間長度，時間點在技術上通常用時間戳來標記，時間戳可以精確到秒或毫秒，標識用戶的行為發生時間。時間長度是標識用戶在某一頁面的停留時間，停留時間的長短和用戶的行為偏好有直接關係，停留時間越長，用戶對該頁面的信息越感興趣。
時間長度 權重
1-10分鐘 1
10-30分鐘 2
30分鐘以上 3
什麼地點：也就是用戶是在什麼地方訪問到你的產品的，也就是接觸點，接觸點包含兩個信息：網址+內容。
網址：一個URL鏈接，也就是你的產品的某個頁面，不同的頁面內容會有不同權重，頁面的內容決定了權重。比如用戶在購物時分別瀏覽了耳機、手機、電腦是三個網頁，這就是對應標籤，然後設定權重，
標籤 權重
耳機 1
手機 2
電腦 3
做什麼事：是指用戶在產品上發生的行為，如電商的的行為有瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點贊、收藏等，不同的行為類型所代表的的權重不同，如：
標籤 權重
瀏覽 1
購買 2
綜合以上的標籤權重，通過計算公式：用戶標識+時間戳+時間長度+網址&內容+行為類型+權重，計算獲得用戶的得分，然後定義用戶是否試用於某個標籤。
一、什麼是用戶畫像
用戶畫像是真實用戶的虛擬代表, 是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。
數據化已經成為時代的趨勢，而能使用到數據化研究用戶，對用戶的認知將會更加清晰準確，用戶畫像是大數據時代的一項應用；
用戶畫像作為大數據的根基，根據用戶社會屬性、生活習慣、消費行為抽象出的一個虛擬的用戶模型，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。
用戶畫像（User Profile）的定義：用戶畫像就是給用戶打標籤，通過標籤完美地抽象出一個用戶的信息全貌。用戶畫像可以看作企業應用大數據的根基。
如：女，浦東新區，超市購買果粒鮮酪乳，等待這樣一串描述即為用戶畫像的典型案例。
如果用一句話來描述用戶畫像，即：用戶信息標籤化。
一個標籤通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，人制定標籤規則，並能夠通過標籤快速讀出其中的信息，如：年齡段標籤：25~35歲，地域標籤：北京。
標籤呈現出兩個重要特徵：語義化，短文本。
語義化指的是人能很方便地理解每個標籤含義，這也使得用戶畫像模型具備實際意義，能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。
短文本指的是具有完整、系統含義（Message）的一個短語，如80後、白領、喜歡海淘、常看電影。這是為利用機器提取標準化信息提供了便利，機器方便做標籤提取、聚合分析。
所以用戶畫像，即：用戶標籤，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。如果用一幅圖來展現，即表現形式，包含了標籤圖&後臺畫像圖&用戶基礎信息
用戶的整體畫像分析
單個用戶的畫像數據
用戶畫像的本質是對用戶數據的統計與分析，最終以通俗易懂的方式呈現出來，以供業務人員方便的使用；
二、用戶畫像的作用
通過標籤可以讓計算機識別信息，將人的行為信息進行程序化處理，方便計算，通過分類統計計算、聚類分析、關聯分析可以進一步瞭解人的行為動機，進而用於搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等功能的優化，提升精準度，提升信息獲取效率。那用戶畫像的作用我們可以總結為四點：
瞭解用戶，知道用戶是誰，用戶喜歡什麼，用戶在哪，從而服務用戶；
完善產品運營，提升用戶體驗，改變以往閉門造車的生產模式，通過事先調研用戶需求，設計製造更適合用戶的產品，提升用戶體驗。
對外服務，提升盈利點，根據產品特點，找到目標用戶，在用戶偏好的渠道上與其交互，促成購買，實現精準運營和營銷。
數據挖掘，業務經營分析以及競爭分析，影響企業發展戰略；
三、如何構建用戶畫像
企業在選擇構建用戶畫像平臺，可以實現不同的戰略目的，如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰略目的的不同，用戶畫像的構建也有所區別。因此首先需要明確用戶畫像平臺的戰略意義、平臺建設目標和效果預期，進而有針對性的開展實施工作。
構建用戶畫像的三個基礎步驟：：基礎數據採集->行為數據建模->構建畫像；
基礎數據採集
數據是構建用戶畫像的核心依據，構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據越多越全面越好，所以沒有客觀數據的用戶畫像是沒有價值的。
用戶畫像數據的來源可以來自企業內部包含企業本身掌握的用戶及網站前後臺的訪問數據（一般存儲在公司的大數據平臺），企業內部資料等，以及外部，包含問卷、訪談、行業報告、文獻、第三方數據公司等渠道；
有了數據就要對數據進行分類，用戶畫像就是給用戶行為打標籤，最終為用戶的每一個行為打上標籤和權重。標籤是為了表達用戶的特徵如興趣愛好等，同時也方便理解和統計。權重代表了用戶對這一個標籤的喜好度或需求度，權重越高說明標籤的特徵越明顯。
用戶畫像裡常見的標籤可以分成兩大類別，相對靜止的用戶標籤，即靜態標籤，以及變化中的用戶標籤，即動態標籤。
靜態標籤主要從用戶的基本信息進行用戶的劃分。靜態屬性是用戶畫像建立的基礎，最基本的用戶信息記錄。如性別、年齡、學歷、 角色、收入、地域、婚姻、 性格等。
動態標籤指用戶在在互聯網環境下的上網行為。信息時代用戶出行、工作、 休假、娛樂等都離不開互聯網，動態標籤能更好的記錄用戶日常的上網偏好，通過動態標籤我們能更好的理解用戶的變化的行為偏好，而為用戶提供服務。
標籤的定義要基於業務場景進行分類，不同行業的標籤會有所區別，數據分類如下
基礎數據：
年齡
性別
職業
地域
星座
血型
興趣愛好
婚姻狀況
消費能力
消費週期
消費偏好
業務數據
註冊時間
用戶等級
活躍度
使用時長
使用頻次
行為特徵
內容型產品標籤：
瀏覽
收藏
評論
互動
點贊
轉發
內容偏好（科技、經濟等）
交易型產品
瀏覽
加車
購買
支付
品牌偏好
單價
購物頻率
社交型產品
好好友
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關注/取關
邀請
新建群
加入群
對用戶相關數據的分類，可以嘗試多種方式，關鍵在於根據應用場景、業務場景需求的不同而不同，按需劃分。
用戶標籤數據不用一次性就做完整，但在定義時能夠分類清晰，並具備可擴展性，通過後續的不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度就可以。
行為數據建模
作為產品經理不需要去實現模型，需要我們去定義如何計算
當我們對用戶畫像所需要的資料和基礎數據收集完畢後，需要對這些資料進行分析和加工，提煉關鍵要素，構建可視化的用戶模型。用戶的一次行為事件包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。通過這四個維度我們可以計算出用戶的行為偏好，進而建立模型。
什麼用戶：也就是用戶標識，首先要做好標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位，否則就不知道是誰在發生行為。
以上列舉了互聯網主要的用戶標識方法，獲取方式由易到難。視企業的用戶粘性，可以獲取的標識信息有所差異。
什麼時間：就是為了標識用戶發生行為的時間點，時間維度包含了時間點和時間長度，時間點在技術上通常用時間戳來標記，時間戳可以精確到秒或毫秒，標識用戶的行為發生時間。時間長度是標識用戶在某一頁面的停留時間，停留時間的長短和用戶的行為偏好有直接關係，停留時間越長，用戶對該頁面的信息越感興趣。
時間長度 權重
1-10分鐘 1
10-30分鐘 2
30分鐘以上 3
什麼地點：也就是用戶是在什麼地方訪問到你的產品的，也就是接觸點，接觸點包含兩個信息：網址+內容。
網址：一個URL鏈接，也就是你的產品的某個頁面，不同的頁面內容會有不同權重，頁面的內容決定了權重。比如用戶在購物時分別瀏覽了耳機、手機、電腦是三個網頁，這就是對應標籤，然後設定權重，
標籤 權重
耳機 1
手機 2
電腦 3
做什麼事：是指用戶在產品上發生的行為，如電商的的行為有瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點贊、收藏等，不同的行為類型所代表的的權重不同，如：
標籤 權重
瀏覽 1
購買 2
綜合以上的標籤權重，通過計算公式：用戶標識+時間戳+時間長度+網址&內容+行為類型+權重，計算獲得用戶的得分，然後定義用戶是否試用於某個標籤。
標籤：喜愛電子產品，
分值策略：30天內用戶得分＞60時，電子產品達人標籤生效；
應用：向標籤為喜愛電子產品的用戶，權重>80的用戶推送新的iphone手機；
該計算方法也僅僅只是一個初級的引入，供大家理解用戶畫像數據的計算基本方法，真正的大數據畫像的計算是相當複雜的，比如還會考慮到：時間衰減因子、商品價格權重、用戶等級權重、遞增計算等等，但如何計算都是從以上基本的公式中演化而來的，逐步細化模型，由小到大，由粗放到精細去設計完善，同時對用戶畫像進行數據建模，結合實際的業務需求，找出相關的數據實體，以數據實體為中心，分析數據維度類型和關聯關係，形成符合客戶實際情況的建模體系。
畫像呈現：
用戶畫像的呈現，要基於業務需要具體呈現，同時針對不同角色人員的需求設計不同的應用，用戶畫像會應用於搜索推薦、廣告投放、產品設計等，比如基於上述的計算，我們可以發現用戶A生活在北京，收入在1W左右，網購週期為1月兩次，消費能力為1000元/次，多為電子產品類消費，那就想用戶推送最新的電子產品；
我們構建用戶畫像的目的是為了充分了解我們的用戶，進而為產品設計和運營提供參考。因此用戶畫像對於企業和產品發展至關重要，用好用戶畫像意義重大。