用户画像（Persona）这个词相信大家早就不陌生了，最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是一种通过调研和问卷获得的典型用户特征，主要用于挖掘产品需求与交互设计领域。但我们今天要说的是另一个单词:“Profile”，也被翻译为“用户画像”，更多用于运营、营销与数据分析，简单来说就是：利用已经获得的数据，勾勒出用户需求、用户偏好的一种运营工具和数据分析方法。用户画像中包含了用户的年龄、性别
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2023-08-15 22:25:25
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用户画像-数据挖掘项目实战一，典型课题研究 用户画像又称用户角色，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。我们在实际操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、行为与期待的数据转化联结起来。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。
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2023-07-20 09:23:29
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用户画像的简单介绍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，利用用户的基本属性，访问特征，交易特征，社交特征及风险特征等组合的信息形成一些列的用户标签组合称之为用户画像。如下图（来自于百度） 构建用户画像的目的用户运营/活动运营过程中，制定策略，对用户精准投放策略，促使平台引流拉新，老客保持活跃，减少流失用户新用户分类方法新用户分类方法如下1
说明：用户画像的概念以及意义不在此赘述，这里只探讨如何快速搭建基础架构以及后续工作的注意事项。用户画像的提出是基于日益发展的业务需要，在相对充分的数据储备之上的进一步理解和提炼数据过程中提出的概念。通过人群的不同画像来做到个性化推荐。用户画像一般是分为两类的。一类是实时用户画像，这类画像的处理逻辑一般都很简单，要求迅速响应，实时处理。数据从kafaka过来，通过storm 等实时开源框架处理之后存
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2023-08-17 16:23:43
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用户画像方案 1.引言 1.1 项目名称 用户标签应用实施方案 1.2 项目背景及概要 随着用户行为数据爆发式的增长，不同业务数据的应用不尽相同，用户行为数据的标签抽取也存在较大差异。焦聚个性化场景的用户个性化推荐营销，实现数据精细化运营管理，进而深入挖掘潜在的商业价值。 本文主要基于用户行为分类其中主要包括：浏览、发回帖、发求助、发评论购车咨询等，抽取行为相关的标签，通过不同的业务权重配置以及行
用户画像的思路前面在用美女举例的时候，对美女从内在和外在两个方面进行了判断，用户画像的构建思路其实也是从这两个方面进行展开。在这里我们称之为：显性画像和隐性画像两个方面，具体的思路都是围绕这两个方面进行展开。显性画像：即用户群体的可视化的特征描述。如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征隐性画像：用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景、产
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2023-09-27 23:22:11
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有很多朋友希望四妹可以深入聊聊用户画像怎么搭建，没问题，接着上次分享了什么是用户画像，今天就来做一个直观的来展示，如何搭建用户画像1、收集基本信息建立用户画像，首先要收集用户的基本信息，包括名字、联系方式、性别、生日、消费日期，还有根据我们的产品需要收集的例如健身频率、美容频率等等信息。人口普查信息是了解用户的基础。2、给会员贴上标签根据顾客的特征，给他贴上标签。图中是以一个服装店为案例，收集了顾
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2023-07-16 20:23:54
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产品书籍每本阅读记录日志，第一本：用户画像：方法论与工程化解决方案用户画像简介： 也叫用户角色，即用户信息标签化，通过收集用户的各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并将用户相关数据进行统计分析，通过用户产生的数据内挖掘用户的潜在价值。从而平台可将这些标签将用户形象具体化，为用户提供有针对性的服务。标签类型： &nbs
一. 前言二. 用户画像概述三. 用户画像的价值四. 用户画像构建流程1 数据收集与分析2 数据建模3 构建用户画像4 数据可视化分析五. 用户标签体系1 结构化标签体系2 半结构化标签体系3 非结构化标签体系一. 用户画像与精准营销前言大数据并不是一种全新的技术，它更多的是一种借助真实数据汇聚、数据分析及其可视化、分布式计算的，利用数据分析问题的思维方式和工作方法。面对大数据这新业态，政府、企业
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2023-07-26 19:37:40
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用户画像及项目实例所谓用户画像就是标签的汇总，从用户不同方面信息中提取有价值特征来构建标签库，并从标签库中探索信息，从而构建用户画像。用户画像建模：第一步：统一用户唯一标识用户唯一标识是整个用户画像的核心，方便跟踪和分析一个用户的特征。设计唯一标识的选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID等。第二步：给用户打标签，即用户画像用户消费行为分析，可从4个维度来进行标签划分
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2023-08-12 21:54:13
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本文从三个部分——标签的层级、生产、权重方面，分析了构建用户画像中所用到的AI算法。谈及用户画像，我想产品和运营的朋友们都不会陌生，用户画像是用户研究的重要输出，它能帮助我们更好的进行业务决策以及产品设计。用户画像落实到产品设计，本质上是将数据组合成数据特征，从而形成用户的数据模型。构建用户画像的主流方法有4种：基于数据统计基于规则定义基于聚类基于主题模型前两者是基于已有数据的构建方法，其缺陷是无
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2023-10-31 13:30:42
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一 、什么是用户画像？ 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。 二、标签分类和层级 层级图分类： 偏管理和技术实现侧 分类原则
原创
2023-08-10 16:40:08
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1 用户画像1.1 定义用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。1.2 目的用户画像目的有：更精细化运营自身的用户模型
从业务场景出发，寻找目标客户。基于用户画像模型的
随着互联网流量红利的逐渐消失及用户需求的日渐碎片化，APP无论是进行拉新获客还是用户全生命周期管理，或是商业变现，都需要更精准地洞察用户需求，从而为用户提供高质量贴心服务，实现精细化运营。于是，构建高质量用户画像体系成为APP开展精细化运营的必由之路。本文结合个推构建用户画像系统的实践，为大家分享企业构建用户画像的基本步骤。一般来说，企业构建用户画像系统的过程可以简单拆解为以下8步：Step1 确
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2023-07-30 22:26:18
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概述从0到1构建用户画像系列，旨在帮助读者快速构建一个简单好用的可视化用户画像系统。什么是用户画像？用户画像（User Profile)是根据用户社会属性，生活习惯和消费行为等信息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。方案设计以下是一个简要的方案设计说明，仅作为参考。where to go?整个思路是这样的：产品
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2023-08-10 18:17:37
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用户画像的学习记录，体会产品诞生过程中的辛酸
基本概念定义 用户画像，即用户信息标签化，是根据用户社会属性、生活习惯、消费行为等信息抽象出来的标签化用户标签作用 专注用户：明确知道用户真实的诉求点，可以使产品的服务对象更聚焦、更专注 提高效率：为功能设计提供核心依据，提高决策效
1、什么是用户画像？用户画像是对用户特征数据的一种建模模型，通过调研、数据挖掘了解用户，洞察用户，基于不同需求目标，将他们分为不同的类型，并对每种特征属性进行抽象，归纳，产出用户特有的特征标签，帮助业务更好的理解用户。总结一句话：用户数据特征标签化。2、数据标签化基于数据的不同类别可以大致划分为三类，策略挖掘、逻辑挖掘以及模型挖掘。策略挖掘像外卖偏好、游戏偏好以及有车一族等；逻辑挖掘基于业务特定需
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2023-07-31 13:59:29
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用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。画像这种结构化的用户信息加工方式，极大程度上做到了完整、全面且直观地刻画用户。画像是用户在产品的档案，便于人工使用、机器输入和算法理解。简而言之：画像是由标
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2023-07-26 19:37:59
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用户画像系统设计调研一 目的该系统是对用户数据整体上的统计与展示，统计用户的性别、年龄、地域分布、浏览兴趣分布、忠诚度分布、综合价值分布、用户流失率等数据。该模块的主要用户是内部运营人员、产品经理、技术人员等，查看产品的整体发展状况，为产品的发展方向提供参考标准，为运营推广策略的制定提供数据依据。二 系统框架图1 系统框架图图2 系统流程图数据采集客户画像是对用户的描述，包括静态信息和动态信息两方
什么是用户画像? （很难说有一力破万法的解决思路，核心还是这个标签跟业务结合，不同公司套用不同的业务，如电商公司和互联网公司不能一概而论） 用户画像的本质就是给用户打标签,以我每天都会刷的小红书为例，它每周会给我推送的笔记周报，包括我的粉丝的年龄，性别，所在城市，就是一个最基本的用户画像。往深了说，它就是以更细的粒度来拆分一个用户的构成，来更全面的认知我这个用户是一个什么样的用户。在深入进行用户画
