互联网大数据分析之《用户画像分析》概要共61页文档
大数据下的用户分析及用户画像（18页PPT附下载）
大数据下的用户分析及用户画像（18页PPT附下载）大数据下，用户分析的核心是什么？ ——解决实际问题
确定用户分析目的，具体是为了降低成本？增加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户针
对性管理？
确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模型，最后得出结果，并用数据可视化解读。
大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重中之重
数据基础平台：
1、用户唯一+ 用户行为ID + 用户画像 + 用户兴趣
2、数据接入系统计算任务调度系统+ 元数
完善产品运营，提升用户体验：
1、业务运营监控
异动智能分析
金字塔体系
用户路径分析
数据体系
2、用户/客户体验优化
产品体验分析
口碑监测
用户/客户体验研究
对外服务，提升盈利
3、对外服务，提升盈利
精细化营销
个性化推荐
用户生命周期管理
活动效果提升
自助提取和分析工具
4、数据服务
数据分析产品化
分析结果可视化
分析结果实时化
战略分析
业务经营分析
收入分析
竞争分析
用户维护
用户数据的构成——用户画像基础数据
1、网络行为数据指标
活跃人数
访问/启动次数
页面浏览量
访问时长
装机量
激活率
渗透率
外部触点
2、网站内行为数据指标
唯一页面浏览次数
页面停留时间
直接跳出访问数
访问深度
进入或离开页面
浏览路径
评论次数与内容
3、用户内容偏好数据指标
使用APP/登陆网站
时间/频次
浏览/收藏内容
评论内容
互动内容
用户生活形态偏好
用户品牌偏好
用户地理位置
4、用户交易数据指标
贡献率
客单件/客单价
连带率
回头率
流失率
促销活动转化率
唤醒率
下面是详细的PPT，原文链接里附下载：
点击下方“阅读原文”查看更多内容
↓↓↓
移动互联网下基于大数据技术的用户画像分析
移动互联网下基于大数据技术的用户画像分
析
现在，人们所处的生活周围慢慢被移动互联网所包围。随着互联网技术的不断发展和进步，基于大数据技术的用户画像分析也在此基础上快速发展，成为企业利用数据和人工智能的一个重要的方向。本文将从以下几个方面来论述移动互联网下基于大数据技术的用户画像分析。
一、用户画像介绍
用户画像简单来说是一种对人群属性、行为习惯及偏好等维度的描述和分析，即对人们的个体行为进行分析和挖掘，以便企业从中找到自己的用户。
所以说，用户画像对于企业而言非常重要，因为企业可以通过它来了解消费者的需求和偏好，为消费者提供符合他们需求的产品和服务，提高企业的知名度和口碑。而基于大数据技术的用户画像分析，将极大地扩展用户画像的维度和广度，使得我们可以更加清晰和具体地了解用户，更好的为企业提供精准服务。
二、移动互联网时代的用户画像
随着移动互联网的崛起，我们的手机已经成为了生活中必不可少的陪伴，随着用户使用手机越多、社交媒体企业的崛起、电商平台的普及、社交网络的发展等，移动互联网时代的用户画像已经成为了一个四维的立体体系。
在这个体系中，基于大数据技术的用户画像分析从四个维度来构建一个完整的用户画像：人口属性、行为习惯、消费习惯、情感偏好。
1、人口属性
人口属性是指基于大数据技术对人们的性别、年龄、职业、收入、教育程度等条件的分析。这些因素与人们的生活方式和消费行为息息相关，企业可以通过这些
因素来判断消费者的消费能力和消费需求，从而提供符合人们需求的服务和更好的体验。
2、行为习惯
人们的行为习惯指的是人们在日常生活中的行为举止，包括人们使用手机的时间、地点、频次等等，通过大数据技术的分析、体验，企业可以更好地掌握用户需求、提升用户体验。例如，在移动游戏时，通过了解玩家的习惯，不仅能够为玩家提供更好的游戏体验，还能够精准地推荐玩家喜欢的游戏类型和场景。
互联网大数据分析之《用户画像分析》63页PPT
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
互联网大数据分析之《用户画像分析》
时间反复无常，鼓着翅膀飞逝
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很源自文库，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
互联网大数据分析之《用户画像分析》
系统抽样 systematic sampling
• 等距抽样。将总体中的所有单位按一定顺序排列，在规定的范围内随 机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其他 样本单位。先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以 后依次取r+k、r+2k……等单位。这种方法操作简便，可提高估计的 精度。
成交笔数 均值 2.12 6.84 1.73 2.67 标准差 1.312 2.340 1.047 2.254
成交金额 均值 104.69 412.18 97.12 147.06 标准差 76.87 308.48 73.01 176.03
聚类
1 2 3 组合
用户画像在工作中的实际应用
抽样依据
产品优化
3%
3% 2% 4% 2% 2%
WOW活跃用户
大话西游活跃 XX烽火活跃用户
6%
2% 4%
16%
11% 26%
24%
28% 28%
35%
44% 30%
10%
8% 6%
5%
3% 3%
2%
1% 2%
1%
1% 1%
用户年龄分布图
二、个体用户定性描述
典型用户个体描述案例
男，22岁，中专或以下学历，保安，2年工作经验，月收入在
龄较高但是与很多女孩子一样依然是个电脑白痴女，她喜欢操作越
互联网产业中的大数据用户画像分析
互联网产业中的大数据用户画像分析大数据用户画像分析在互联网产业中扮演着至关重要的角色。通过深入了解用户的行为、兴趣和偏好，企业能够更好地把握市场需求，精准推送个性化的产品和服务，从而提升用户体验并实现盈利增长。本文将从数据收集、数据处理、用户画像构建以及应用场景等方面，对互联网产业中的大数据用户画像分析进行探讨。
一、数据收集
在构建用户画像之前，首先需要收集海量的用户数据。互联网企业可以通过多种渠道获取数据，包括但不限于用户注册信息、用户行为数据、用户评论和评分、社交网络数据等。其中，用户行为数据是构建用户画像的核心数据来源，它包括用户的浏览记录、购买记录、搜索记录、点击行为等。通过对这些数据的分析，可以挖掘出用户的兴趣偏好、消费习惯、社交关系等信息。
二、数据处理
大规模的用户数据需要经过一系列的数据处理步骤，以提取有价值的信息。常用的数据处理技术包括数据清洗、数据归一化、特征提取等。数据清洗能够去除重复、冗余、错误的数据，确保数据的准确性和一致性；数据归一化可以将不同类型、不同尺度的数据转化为统一的格式，便于后续的数据分析；特征提取可以从原始数据中提取出对用户特征有用的信息。通过这些数据处理步骤，可以为后续的用户画像构建奠定基础。
三、用户画像构建
用户画像是对用户的全面描述和概括，它是根据用户数据进行分析
和挖掘得出的用户特征的集合。根据用户画像的精细程度，可以分为
粗粒度用户画像和细粒度用户画像。粗粒度用户画像一般包括用户的
基本信息、兴趣爱好、地域等；而细粒度用户画像则会更加详细，包
括用户的购买力、消费偏好、社交影响力等。对于不同的互联网企业
互联网大数据分析之《用户画像分析》概要
2000元以下，知识层次较低，理解表达能力较差。性格内向，不爱
说话，但是在网上却很活跃，是个很有代表性的用户。使用XX4年， 没有电脑，由于工作性质特殊（用户的职业为保安），所以用户每 天使用手机登陆XX及手机XX网来打消无聊的时间，或下班去网吧上
网。他的同事大都年龄较大，一般都是把打牌和喝酒作为娱乐活动，
用户画像方法与案例演示
用户画像概述
用户画像概述
数据挖掘 典型个体定性描述 群体定量分类统计
一、群体用户定量描述统计
群体定量分类统计——各类用户性别构成
群体定量分类统计——各类XX用户年龄构成
群体定量分类统计——各类XX用户年龄构成
年 龄 CC频道 XX频道 AA成交 XX成交 XX活跃用户 XX登录用户 0-10岁 11-15岁 16-18岁 19-22岁 23-25岁 26-30岁 31-40岁 4% 6% 1% 1% 5% 3% 4% 4% 1% 1% 7% 7% 5% 5% 5% 6% 11% 11% 20% 19% 30% 32% 28% 31% 22% 19% 27% 25% 16% 19% 24% 23% 22% 21% 16% 16% 16% 17% 10% 10% 12% 9% >40岁 6% 8% 3% 3% 5% 4%
数据检查 缺失值处理 数据分组
• 没有观测到 • 有明显错误
• 例如：年龄分段、选择处理等
用户画像分析2篇
用户画像分析2篇
第一篇：对年轻人的用户画像分析
用户画像是指对目标用户的基本情况、兴趣、习惯等信息进行梳理和总结的过程。在移动互联网时代，年轻人作为主力用户之一，对于各个行业都有着非常重要的影响力。因此，本文将对年轻人的用户画像进行深入分析。
1.基本情况
年轻人作为新时代的主力军，具有明显的特征。一般来说，我们把18-35岁的群体称之为年轻人。在这个年龄段，他们具有以下特点：
- 大多数身体健康；
- 处于高学历阶段或步入职场；
- 日益形成自己独立而丰富的人格特征；
- 群体具有年轻化、多样性、娱乐化、便捷性的特点。
2.兴趣
年轻人具有强烈的好奇心和探索欲，因此喜欢尝试新事物。他们的兴趣爱好主要集中在以下几个方面：
- 社交网络与社区：年轻人更喜欢在社交网络以及社区中与他人分享自己的生活，获取信息以及扩大自己的人脉；- 时尚与娱乐：年轻人热衷于各种时尚、娱乐和音乐节，追求独特和潮流感的体验；
- 知识与学习：对于好奇的年轻人来说，学习和知识永远是最重要的一环，因此他们更愿意通过移动设备上的网站和应用程序来获取知识；
- 旅游与摄影：年轻人喜欢自由行和背包旅行，以此来开拓眼界、结交朋友和缓解压力。
3.习惯
随着移动互联网的日益普及和发展，年轻人的生活和习
惯也有了很大的变化。以下是年轻人常见的一些生活习惯：- 移动设备成为生活必备：目前，大多数年轻人都离不
开手机或平板电脑，他们常常在这些设备上进行各种操作，包括社交网络、网购、搜索等。移动设备已经成为他们生活中不可或缺的一部分。
- 偏爱数字化的娱乐方式：年轻人不喜欢传统的娱乐方式，如看电视、听广播。相反，他们更喜欢在线看电影、听歌、玩游戏等数字化的娱乐方式。
互联网大数据下的用户画像分析方法研究
互联网大数据下的用户画像分析方法研究
随着时代的推进，互联网数据越来越多，也变得越来越重要。用户画像分析则
成为了大数据研究中一个重要的环节。
一、什么是用户画像分析
用户画像分析是一种数据挖掘技术，就是通过对用户进行调查或分析，获取相
关数据，然后进行数据智能化分析，最后形成一个用户模型。用户画像分析其中包括了用户兴趣、关联度、特征等等方面，用于描述这些用户特征的一系列数据模型。
二、互联网大数据下用户画像分析方法
1.数据收集
既然是用户画像，就需要从用户行为入手，搜集用户数据。目前大数据收集主
要分为在线收集和离线收集。在线收集主要有Cookies技术、JavaScript技术等，
而离线收集主要是利用数据仓库或者是各种数据挖掘工具进行数据的深度挖掘。
2.数据清洗
收集到的所有数据中，肯定不完美，需要进行数据清洗工作，去除掉噪声数据。数据清洗过程还可以将不同的的数据类型进行分类存储，方便进行后面的进行数据分析和挖掘。
3.数据分析
数据分析是用户画像分析最主要的一个环节，要对收集的数据进行分类、聚类、主成分分析，可以有选择地应用协同过滤、推荐等算法方法，以及其它一些分类和聚类的算法方法，从而得出用户特征和行为的统计数据。
4.数据可视化
数据可视化主要是将通过数据分析得出的数据进行展示，让普通人也能够看懂
的一种方式，如柱状图、饼图、散点图、条形图等等。数据可视化的目的是展示数据，同时为用户提供直观、规范、有效的数据呈现方式。
三、用户画像分析的优势和挑战
1.优势
用户画像分析可以让企业更好地了解用户的兴趣、特点，为企业提高产品需求
互联网平台的用户画像分析
互联网平台的用户画像分析
随着互联网技术的高速发展，越来越多的人开始使用互联网平
台进行学习、工作、娱乐、社交等各种活动。而针对这些活动，
各大互联网平台也开始对用户的画像进行分析，以便更好地为用
户提供个性化服务和推荐，提高用户忠诚度和活跃度。本文将对
互联网平台的用户画像分析进行探讨，分析其背后的原理、方法
和应用。
一、用户画像的概念和意义
用户画像是指对用户进行的一种概括性描述，包括用户的个人
信息、兴趣爱好、购买偏好、行为习惯等多维度信息。通过对用
户画像的分析，互联网平台可以更好地了解用户需求和心理，从
而优化产品设计和服务体验，提高用户的满意度和忠诚度。
同时，用户画像也为互联网平台的营销策略提供了可靠的基础。通过了解用户的购买偏好和行为习惯等信息，互联网平台可以更
精准地推荐产品和服务，提高销售效率和转化率，从而增加收益。
二、用户画像的分析方法
用户画像的分析方法主要包括三种：基于用户行为的画像，基于用户标签的画像和基于数据挖掘的画像。
1. 基于用户行为的画像
基于用户行为的画像是通过对用户在互联网平台上的访问、点击、搜索、分享等行为进行分析，了解用户的兴趣爱好、购买偏好和行为习惯等信息。具体分析方法包括：
（1）用户画像的建立
通过对用户行为数据的采集和整理，构建用户画像模型。包括用户的基本信息（如性别、年龄、地区等）、用户的兴趣爱好（如游戏、电影、音乐等）、用户的购买偏好（如衣服、数码产品、美妆用品等）、用户的行为习惯（如浏览时间、频率、时段等）等多维度信息。
（2）用户画像的分析
通过对用户画像模型的数据进行分析和挖掘，得出用户的行为
互联网大数据分析之《用户画像分析》概要共63页文档
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
互联网大数据分析之《用户画像 分析》概要
怎样思想，就有怎样的生活
谢谢！
51、 天 下 之 事 ห้องสมุดไป่ตู้成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
互联网大数据分析之用户画像分析PPT(61张)
互联网大数据分析之用户画像分析PPT (61张) 培训课 件培训 讲义培 训教材 工作汇 报课件 PPT
抽样方法
简单随机抽样
simple random sampling
• 从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，使得每一个容量为 样本都有相同的概率被抽中。特点是：每个样本单位被抽中的概率相 等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
分层抽样 stratified sampling
• 将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层 中独立、随机地抽取样本。从而保证样本的结构与总体的结构比较相 近，从而提高估计的精度。
整群抽样 cluster sampling
互联网大数据分析之用户画像分析PPT (61张) 培训课 件培训 讲义培 训教材 工作汇 报课件 PPT
用户画像分析专题分享
内部资料， 请勿外传
统计学基础
集中量：求和、平均数、中位数、众数、 差异量：全距、标准差、方差、最小值、最大 值、标准误 分布：正态分布、峰度系数、偏度系数、正偏态、 负偏态、高狭峰、低阔峰、离散变量、连续变量
内部资料， 请勿外传
目录
用户画像研究概述 用户画像研究流程 用户画像方法与案例演示
互联网大数据分析之用户画像分析PPT模板
内部资料， 请勿外传
统计学基础
集中量：求和、平均数、中位数、众数、 差异量：全距、标准差、方差、最小值、最大 值、标准误 分布：正态分布、峰度系数、偏度系数、正偏态、 负偏态、高狭峰、低阔峰、离散变量、连续变量
内部资料， 请勿外传
目录
用户画像研究概述 用户画像研究流程 用户画像方法与案例演示
3
23.52
4.774 1.73 1.047
97.12 73.01
组合 23.91
6.527 2.67 2.254
147.06 176.03
用户画像在工作中的实际应用
抽样依据
产品优化
用户拉新
产品定位
用户挽留
来源; KM平台，中国微博用户市场图谱：202X年微博用户将突破2亿 http://km.oa.com/group/693/article_view/56793
二、在思考数据类型的 时候，也要思考从何处 获得数据。
三、保证你用于收集数 据的表格简单容易。
四、始终记得对数据文 件进行备份，并存储在 不同地方。已经丢失& 即将丢失。
五、不要依赖他人收集 或转换数据。
六、计划详细的何时何 收集数据的日程表
七、只要有可能，就为 你的项目培育可能的数 据来源。
购买并 付款
10 90 22 78 61 17
大数据下的用户画像分析报告
以手机为媒介，节点之间关联变强，消费者行为由线型变为网状，在移动互联中变得越来越快
线上线下打通，使用户数字化向深层次发展
本地生活服务类在各地的使用情况（活跃用户占比）
打车 代驾 房屋租赁 健康 快递 旅游
美食
团购 外卖订餐 医疗
网站内行 为数据
唯一页面浏览次数 页面停留时间 直接跳出访问数 访问深度 进入或离开页面 浏览路径 评论次数与内容
用户内容 偏好数据
使用APP/登陆网站 时间/频次 浏览/收藏内容 评论内容 互动内容 用户生活形态偏好 用户品牌偏好 用户地理位置
用户交易 数据
贡献率 客单件/客单价 连带率 回头率 流失率 促销活动转化率 唤醒率
用户分类 依赖型 忠诚型
活跃成长型 初生型 沉默型 睡眠型 摇摆型 流失型
单次使用时长 高 高 高 高 低 低 低 低
启动次数 高 低 高 低 高 低 高 低
使用天数 高 高 低 低 高 高 低 低
用户行为画像——用户属性与行为
活跃型
6 3男 %女
流失型
3 7 %
24岁及以下 25-30岁 31-35岁 36-40岁
用户画像的使用
用户画像的前世今生
传统企业
用户研究：生活 形态研究
目的：用于用户 需求挖掘-产品 改进-营销管理