最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）一、 什么是用户画像 用户画像是指
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2024-05-27 11:45:14
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一 用户画像简介• 用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据，进而对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息，从而抽象出一个用户的信息全貌；• 可看做是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。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息已经愈发重要。二 用户画像的主要模块以用户端的表单填写、消费、
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2023-07-04 00:40:18
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Part1 用户画像评测回顾与总结1、为什么做用户画像评测？将时钟拨回到2018年初，大家迫切想打破以往资讯推荐无章可循的局面，而今日的推荐算法也似乎演成了神话，用户意图这个词在WiFi管家团队被一再提及，继而AI推荐布局被推到了前台。用户意图识别的优劣取决于对用户实时需求的了解程度，此事古来难。AI团队率先做的尝试是在一些特定场景下猜测用户意图，进行意图相关推荐，如住酒店用户，地铁上用户等，这是
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2023-08-22 15:50:40
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1、概要 传统电影推荐系统大多使用协同过滤算法实现电影推荐，主要实现机理是通过用户评分及用户观影历史数据抽象为多维向量利用欧式距离或其他向量计算公式实现推荐，本文中将采用常用的机器学习算法Kmeans聚类算法+协同过滤算法+word2vec搜索推荐模型多模型多维度实现电影推荐系统，系统主要使用python
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2024-06-03 09:12:47
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1、用户画像1.1、为什么要为用户画像？在互联网大数据时代，得用户者得天下。以庞大的用户数据为依托，构建出一整套完善的用户画像，借助其标签化、信息化、可视化的属性，是企业实现个性化推荐、精准营销强有力的前提基础。深入了解用户画像的含义，掌握用户画像的搭建方法，显得尤其重要。1.1.1、用户画像用户画像：用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在真实数据上的目标用户模型。企业对找到的目标用户
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2024-01-21 08:14:38
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用户PERSONA的含义： 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，该用户角色是否引起同理心。 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。
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2024-08-25 21:45:31
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一、项目背景本数据报告以淘宝app平台为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析。主要内容如下：用户行为分析：日访问量分析、小时访问量分析、不同行为类型用户pv分析用户消费行为分析：用户购买次数情况分析、日ARPPU、日ARPU、付费率、同一时间段用户消费次数分布复购情况分
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2023-12-18 11:33:16
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1 项目背景1.1 用户画像概念用户画像是什么？用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，它的本质是用户特征的“可视化”，抽象出相应的标签，拟合而成的虚拟的形象，主要包含自然属性、社会属性、行为属性及心理属性。需要注意的是，用户画像是将一类有共同特征的用户聚类分析后得出的，因而并非针对某个具像的特定个人。用户画像有什么用？帮助我们更加立体认识用户，培养用户思维、洞察用
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2023-09-21 13:43:04
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一、用户画像基础概念用户画像，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，对用户特征属性进行刻画，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。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，用户画像已在各领域得到了广泛的应用。用户画像在实际应用中往往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。如下用户画
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2023-12-16 18:30:00
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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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目录1、项目背景数据2、标记高潜用户3、基于高潜用户信息进行分析3.1 筛选高潜用户静态数据3.2 高潜客户的客户等级分布3.3 高潜用户的年龄段对比3.4 根据df_ac_cate 和高潜用户id匹配出高潜用户的购买该商品记录3.4 计算周一到周五每天的购买数量 1、项目背景数据数据-提取码1111用户数据表user_table字段：用户行为数据表Data_Action_201602.csv、
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2023-08-03 22:03:48
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用户画像-案例基于用户搜索关键词数据为用户打上标签（年龄，性别，学历）整体流程（一）数据预处理编码方式转换对数据搜索内容进行分词词性过滤数据检查（二）特征选择建立word2vec词向量模型对所有搜索数据求平均向量（三）建模预测不同机器学习模型对比堆叠模型将原始数据转换成utf-8编码，防止后续出现各种编码问题由于原始数据比较大，在分词与过滤阶段会比较慢，这里我们选择了原始数据中的1W个import
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2023-12-12 19:14:13
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文章目录一、用户画像是什么1.1、用户画像背景1.2、用户画像的分类1.2.1、User Persona1.2.2、User Profile1.3、用户画像研究主要集中在用户属性、用户偏好和用户行为三个方向二、用户标签2.1、什么是标签2.2、用户标签的作用2.3、用户标签的制作流程2.4、用户标签的五大常见问题2.4.1、没有目标，盲目干活2.4.2、不区分时间状态2.4.3、行为动机乱归因2
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2024-01-19 19:08:28
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描述大数据-用户画像DMP--小树老师更多好课大数据用户画像系统课程一、项目概述目前推广平台仅在投放端提供了有限的定向能力，广告主没有足够的流量抓手，无法满足大中型广告主的营销目标。画像系统提供基础人口属性、消费行为、兴趣偏好、地理位置等众多数据标签，商户具备人群圈定、人群洞察、人群解析的能力，实现精准化、个性化的营销需求。课程介绍功能目标用户画像平台提供商家全方位洞察用户的能力，提供如下功能：标
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2023-10-10 17:41:48
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金融行业项目案例
原创
2021-06-18 15:37:32
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1.用户画像简介简单的理解就是海量数据的标签，根据用户的属性、行为和观点的差异将他们区分为不同的类型，然后从每个类型中抽取典型的特征，赋予名字、人口统计要素或者场景等形成一个人物原型。2.用户画像的作用精准营销：分析产品的潜在用户，针对特定群体利用短信邮件的方式进行营销；用户统计：国内爱好看电影的用户人数数据挖掘：购买智能推荐，利用关联规则计算，喜欢运动的人通常喜欢什么体育用品，使用聚类算法分析效
作者：罗志恒在日常商业活动中，有各种各样的职能划分：增长、内容、活动、产品，虽然具体工作和最终目标不一样，但其实都是围绕着“用户”去做，可以说都是在做“用户运营”。如今伴随着流量红利的结束、获客成本的不断提高，我们进入了一个用户精细化运营阶段。在这个阶段中，我们不得不使用一个工具——用户“画像”标签体系。今天我们就来说说用户画像。本文重点：1.用户画像在数据分析中的应用；2.如何构建用户画像。一、
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2024-01-20 12:55:12
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文章目录初识用户画像基础架构数仓分层用户画像标签用户源数据分析画像目标分析用户画像建模用户基本属性表用户消费订单表用户购买类目表用户访问信息表商品订单表埋点日志表访问日志表商品评论表搜索日志表用户收藏表、购物车信心表环境准备数仓表的基本介绍用户画像表结构开发客户消费订单表订单表（bdm_order）订单明细表（bdm_order_des）订单表（fdm_order）订单表明细表（fdm_orde
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2024-01-03 14:13:43
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聚类（Clustering），顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。通俗地说，就是把相似的对象分到同一组。聚类算法通常不使用训练数据，只要计算对象间的相似度即可应用算法。这在机器学习领域中被称为无监督学习。 某大型保险企业拥有海量投保客户数据，由于大数据技术
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2024-01-31 09:00:24
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使用 Python+PySpark 做用户画像！越来越觉得互联网无隐私了！一、数据准备本文主要是作为一个PySpark的入手实例来做，数据来源网络。 主要用到两个数据文件： action.txt ， document.txt 。 下表为 action.txt ，数据格式： userid~docid~behai
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2023-11-08 20:18:33
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