数据挖掘与用户画像方案.ppt
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用户画像体系PPT课件：用户画像体系维度场景及方法
04
第四部分
用户画像使用场景
user portrait system only scene and method user portrait system only scene and method
用户画像使用场景
按需设计：改变原有的先设计、再销 售的传统模式，在研发新产品前，先 基于产品期望定位，在用户画像平台 中分析该用户群体的偏好 有针对性的设计产品，从而改变原先新产品高失败率的窘境，增强销售表现。比如 某公司想研发一款智能手表，面向28-35岁的年轻男性
05
第五部分
创建用户画像的方法
user portrait system only scene and method user portrait system only scene and method
创建用户画像的方法
流程上可以分为3个步骤：获取和研 究用户信息、细分用户群、建立和丰 富用户画像。在这3大步骤中，最主 要的区别在于对用户信息的获取和分 析，从这个维度上讲主要有以下三种 方法：
用户画像使用场景
通过在平台中进行分析，发现 材质=“金属”、风格=“硬 朗”、颜色=“黑色”/"深灰 色"、价格区间=“中等”的 偏好比重最大，那么就给新产 品的设计提供了非常客观有效 的决策依据。
精准营销：针对已有产品，寻 找所偏好的精准人群分类，以 及这些人群在信息渠道和购买 渠道上的分布比例，来决定广 告投放和活动开展的位置、内 容征、兴趣特征、社会特征、消费特征。从数据特点上 看，又可分为基本属性和衍生标签
基本属性包括年龄、性别、地域、收入等客观 事实数据，衍生标签属于基本属性为依据，通 过模型规则生成的附加判断数据
用户画像建模体系
商品：数据维度包括 商品定位和商品属性。 商品属性即商品的功
[数据挖掘]用户画像
![[数据挖掘]用户画像](https://img.taocdn.com/s3/m/2fd9eed24128915f804d2b160b4e767f5acf80a5.png)
[数据挖掘]⽤户画像1. ⽤户画像是什么⽤户画像（User Profile），作为⼤数据的根基，它完美地抽象出⼀个⽤户的信息全貌，为进⼀步精准、快速地分析⽤户⾏为习惯、消费习惯等重要信息，提供了⾜够的数据基础，奠定了⼤数据时代的基⽯。
男，31岁，已婚，收⼊1万以上，爱美⾷，团购达⼈，喜欢红酒配⾹烟。
这样⼀串描述即为⽤户画像的典型案例。
如果⽤⼀句话来描述，即：⽤户信息标签化。
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作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。
⽤户画像有很多的的标签组成，每个标签都规定了观察、认识、描述⽤户的⾓度。
标签根据企业业务的发展情况，或多或少，对外⽽⾔都是⼀个整体，这个整体称之为⽤户画像。
2. 为什么需要⽤户画像⽤户画像的核⼼⼯作是为⽤户打标签，打标签的重要⽬的之⼀是为了让⼈能够理解并且⽅便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的⽤户有多少？喜欢红酒的⼈群中，男、⼥⽐例是多少？也可以做数据挖掘⼯作：利⽤关联规则计算，喜欢红酒的⼈通常喜欢什么运动品牌？利⽤聚类算法分析，喜欢红酒的⼈年龄段分布情况？⼤数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了⼀种便捷的⽅式，使得计算机能够程序化处理与⼈相关的信息，甚⾄通过算法、模型能够“理解”⼈。
当计算机具备这样的能⼒后，⽆论是搜索引擎、推荐引擎、⼴告投放等各种应⽤领域，都将能进⼀步提升精准度，提⾼信息获取的效率。
⽤户画像本质就是从业务⾓度出发对⽤户进⾏分析，了解⽤户需求，寻找⽬标客户。
另外⼀个⽅⾯就是，⾦融企业利⽤统计的信息，开发出适合⽬标客户的产品。
提到⽤户画像，很多⼚商都会提到360度⽤户画像，其实经常360度客户画像是⼀个⼴告宣传⽤语，根本不存数据可以全⾯描述客户，透彻了解客户。
最新整理数据挖掘分析客户数据的步骤和方法.ppt
14
任务实施
步骤一 了解业务并明确建模目标
在开始数据挖掘之前，首先要做的、同时也是最重要的就是了解 数据和业务问题。如果事先没有这种了解，不论挖掘过程中使用的算法 有多么复杂和玄妙，也不可能提供有价值的结果，即使有也难以使人信 赖它。缺少了这些背景知识，就没办法明确定义要解决的问题，不能为 挖掘准备数据，也很难正确地解释得到的结果。定义商业问题首先要确 定进行数据挖掘到底想干什么，比如说挖掘的目标是想提高直邮的用户 响应，那么想做的可能是“提高用户响应率”，也可能是“提升一次用 户响应的价值”，为解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的。
16
任务实施
步骤三 数据预处理
数据预处理有多种方法：数据清理、数据集成、数 据变换、数据归约等。数据清理就是通过填写缺失 的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不 一致性来清理数据。数据集成就是将多个数据源中 的数据结合起来并统一存储。数据变换就是通过平 滑、聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成 适用于数据挖掘的形式。数据归约可以用来得到数 据集的归约表示，它的数据量比原数据小得多，但 仍接近保持原数据的完整性，对归约后的数据集挖 掘将更有效。
4
任务分析
数据仓库的建立是一个系统工程，是一个不断 建设、发展和完善的过程，通常需要较长的时间。 这就要求企业对整个系统的建立提出一个全面、清 晰的远景规划及技术实施蓝图，将整个项目的实施 分成若干个阶段，以“总体规划、分步实施、步步 见效”为原则，这样不仅可以迅速从当前投资中获 得收益，而且在已有的阶段成果的基础上，结合其 他已有业务系统，逐步完成数据仓库系统的构建。
13
任务分析
分析客户数据的工具有统计分析、联机分析处理等，这 里介绍使用数据挖掘来分析客户数据。对企业的客户数据进 行数据挖掘，包括以下几个步骤：理解业务问题、数据搜集 与选择、数据预处理、建立模型（数据挖掘）、模型检验与 评估、知识表示、应用和巩固模型等过程。但这些过程又不 是一次完成的，往往是一个循环往复的过程。为了便于读者 更好地了解数据挖掘的工作流程，《移动通信业数据挖掘预 测高价值客户流失倾向》案例将被分段引入，以便理解每个 步骤的实际应用。
任务实施
步骤一 了解业务并明确建模目标
在开始数据挖掘之前，首先要做的、同时也是最重要的就是了解 数据和业务问题。如果事先没有这种了解，不论挖掘过程中使用的算法 有多么复杂和玄妙，也不可能提供有价值的结果，即使有也难以使人信 赖它。缺少了这些背景知识，就没办法明确定义要解决的问题，不能为 挖掘准备数据，也很难正确地解释得到的结果。定义商业问题首先要确 定进行数据挖掘到底想干什么，比如说挖掘的目标是想提高直邮的用户 响应，那么想做的可能是“提高用户响应率”，也可能是“提升一次用 户响应的价值”，为解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的。
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任务实施
步骤三 数据预处理
数据预处理有多种方法：数据清理、数据集成、数 据变换、数据归约等。数据清理就是通过填写缺失 的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不 一致性来清理数据。数据集成就是将多个数据源中 的数据结合起来并统一存储。数据变换就是通过平 滑、聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成 适用于数据挖掘的形式。数据归约可以用来得到数 据集的归约表示，它的数据量比原数据小得多，但 仍接近保持原数据的完整性，对归约后的数据集挖 掘将更有效。
4
任务分析
数据仓库的建立是一个系统工程，是一个不断 建设、发展和完善的过程，通常需要较长的时间。 这就要求企业对整个系统的建立提出一个全面、清 晰的远景规划及技术实施蓝图，将整个项目的实施 分成若干个阶段，以“总体规划、分步实施、步步 见效”为原则，这样不仅可以迅速从当前投资中获 得收益，而且在已有的阶段成果的基础上，结合其 他已有业务系统，逐步完成数据仓库系统的构建。
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任务分析
分析客户数据的工具有统计分析、联机分析处理等，这 里介绍使用数据挖掘来分析客户数据。对企业的客户数据进 行数据挖掘，包括以下几个步骤：理解业务问题、数据搜集 与选择、数据预处理、建立模型（数据挖掘）、模型检验与 评估、知识表示、应用和巩固模型等过程。但这些过程又不 是一次完成的，往往是一个循环往复的过程。为了便于读者 更好地了解数据挖掘的工作流程，《移动通信业数据挖掘预 测高价值客户流失倾向》案例将被分段引入，以便理解每个 步骤的实际应用。
用户画像培训PPT用户画像应用案例PPT课件(带内容)
用户画像应用案例
联系用户诉求与设计方向
设计团队或产品团队可以提出问题或提供他 们需要的有关信息的主题，以确定其目标用 户。在前面所做的所有工作中，他们应该分 析获得的数据，找出谁是用户，以及他们的 数量
用户画像应用案例
快速地分析用户
许多关于产品设计的研究数据是很难处理的，特 别是当我们需要在整个过程中注意数据的时候,偏 好和目标上具有相似点的产品或服务的用户的代 表或领袖。他们可以描述潜在用户的需求，并帮 助开发者在功能设计期间将注意力集中在用户身 上，使产品符合用
大数据根基
勾画目标用户
偏好和目标上具有相似点的 产品或服务的用户的代表或 领袖。他们可以描述潜在用 户的需求，并帮助开发者在 功能设计期间将注意力集中 在用户身上，使产品符合用 户需求
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。它是通过大量的定性 和定量研究而创建的，用户 画像在各领域得到了广泛的 应用
用户画像的分类
快速地分析用户
用户的信息全貌
用户消费习惯
典型行为特征
用户画像的分类
用户消费习惯 抽象出典型用户
为了精准地描述用户特征，可以参考下面 的思路，从用户微观画像的建立→用户画 像的标签建模→用户画像的数据架构，我 们由微观到宏观，逐层分析
用户画像创建 快速地分析用户
偏好和目标上具有相似点的产品或服务的用 户的代表或领袖。他们可以描述潜在用户的 需求，并帮助开发者在功能设计期间将注意 力集中在用户身上，使产品符合用户需求
用户画像的价值
设计团队或产品团队可以提出问题或提供他们需 要的有关信息的主题，以确定其目标用户。在前 面所做的所有工作中，他们应该分析获得的数据， 找出谁是用户，以及他们的数量，许多关于产品 设计的研究数据是很难处理的，特别是当我们需 要在整个过程中注意数据的时候
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
用户画像 (2)ppt课件
5
用户画像打标签
一个标签通常是人为规定的高度精炼的特 征标识：
年龄段标签：25~35岁 地域标签：北京
标签特性：
语义化：能很方便的理解每个标签含义！ 短文本：每个标签只代表一种含义！
6
如何创建用户画像（一）
数据收集
基础用户注册信息
性别，年龄，地区
用户行为数据
浏览，关注，活跃度
用户评价
喜好，期望
历史数据
日志
7
如何创建用户画像（二）
亲和图、确定类型
把大量收集到的事实、意见或构思等定性资 料，按其相近性进行归纳整理的一种方法。 手动列出大标签，品类或者数据聚类的过程 eg:
屌丝、IT男、java、hadoop、技术宅
好友影响
8
如何创建用户画像（三）
用户画像模型框架
画像的模板 用户画像有很多特征，哪些必须包含，哪些 可以包含？需要一个用户画像的框架，依托 框架让流程标准化！
行为分析画像
跳出率（访问行为评估） 忠诚度（访问质量评估） 活跃度（活跃度、流失分析） 用户关联度聚类画像（用户与用户之间的关系） 新用户画像（吸引新用户注册因素画像） 访客浏览路径热点画像（用户浏览习惯调研）
28
访客画像
地域分析（访客地域位置的分布） 速度分析（访客访问网站的速度分析） 客户端环境（访问客户端分析） 设备属性画像（使用硬件信息） 移动终端（访客上网设备分析） 网络连接画像（不同网络的连接方式运营商）
26
页面画像
受访画像（各品类页面访问量统计） 进入画像（访客从哪些页面进入网站） 离开画像（访客从哪些页面离开网站） 页面热点图（优化网页设计） 访问标记（访客在页面上点击哪些内容或者id元素） 主机域名（网站子域名访问量） 访问目录（网站子目录访问量） 外链网站（访客点击哪些站外链接离开网站）
用户画像打标签
一个标签通常是人为规定的高度精炼的特 征标识：
年龄段标签：25~35岁 地域标签：北京
标签特性：
语义化：能很方便的理解每个标签含义！ 短文本：每个标签只代表一种含义！
6
如何创建用户画像（一）
数据收集
基础用户注册信息
性别，年龄，地区
用户行为数据
浏览，关注，活跃度
用户评价
喜好，期望
历史数据
日志
7
如何创建用户画像（二）
亲和图、确定类型
把大量收集到的事实、意见或构思等定性资 料，按其相近性进行归纳整理的一种方法。 手动列出大标签，品类或者数据聚类的过程 eg:
屌丝、IT男、java、hadoop、技术宅
好友影响
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如何创建用户画像（三）
用户画像模型框架
画像的模板 用户画像有很多特征，哪些必须包含，哪些 可以包含？需要一个用户画像的框架，依托 框架让流程标准化！
行为分析画像
跳出率（访问行为评估） 忠诚度（访问质量评估） 活跃度（活跃度、流失分析） 用户关联度聚类画像（用户与用户之间的关系） 新用户画像（吸引新用户注册因素画像） 访客浏览路径热点画像（用户浏览习惯调研）
28
访客画像
地域分析（访客地域位置的分布） 速度分析（访客访问网站的速度分析） 客户端环境（访问客户端分析） 设备属性画像（使用硬件信息） 移动终端（访客上网设备分析） 网络连接画像（不同网络的连接方式运营商）
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页面画像
受访画像（各品类页面访问量统计） 进入画像（访客从哪些页面进入网站） 离开画像（访客从哪些页面离开网站） 页面热点图（优化网页设计） 访问标记（访客在页面上点击哪些内容或者id元素） 主机域名（网站子域名访问量） 访问目录（网站子目录访问量） 外链网站（访客点击哪些站外链接离开网站）
数据挖掘与用户画像PPT课件
群的消费偏好趋势分析、高端用户青睐品牌分析、不同地域品类消费差异分析等等。
这些行业的洞察可以指导平台更好的运营、把握大方向，也能给相关公司（中小企
业、店铺、媒体等）提供细分领域的深入洞察。用户画像是对人的深入挖掘，除了
基本的人口统计学信息、地理位置、设备资产等客观属性之外，如兴趣偏好等是自
由度很大的标签，在很多应用题场景，广告主（或需求方）更需要用户兴趣、价值
.
1
用户画像的价值
1：精准营销。精准营销是用户画像或者标签最直接和有价值的应用。这部分也是
我们广告部门最注重的工作内容。当我们给各个用户打上各种“标签”之后，广告主
（店铺、商家）就可以通过我们的标签圈定他们想要触达的用户，进行精准的广告
投放。无论是阿里、还是腾讯很产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营 销； •用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； •数据挖掘，构建智能推荐系统，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜 欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况； •进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调 研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务； •对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户 （个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出 一款面向 5－10 岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊 羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观 有效的决策依据。 •业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略
观、人格层面的标签。比如汽车客户，环保类的电动车品牌想要触达的是有环保意
识、喜欢小排量的用户，这就涉及到人的价值观层面了，因此制作这些标签的时候
大数据环境下的用户画像构建与挖掘
大数据环境下的用户画像构建与挖掘一、前言近年来，随着大数据时代的来临，各行各业开始积极探索如何将大数据应用于自身领域，其中用户画像作为一种关键的数据应用技术，成为了企业在大数据环境中对用户行为进行分析和预测的重要手段。
二、用户画像的概念用户画像指的是对某一个用户或一类用户进行综合性的描述、分析和概括，包括用户的年龄、性别、消费习惯、兴趣爱好等各种特征。
用户画像的建立需要依靠大量的数据和分析手段，以描绘出一个完整的用户形象，进而为企业进行精准的营销和运营决策提供有效的支持。
三、用户画像构建的流程用户画像的构建是一个相对复杂的过程，需要经历数据收集、数据清洗、数据整合和特征提取等多个环节。
下面将详细介绍用户画像构建的八个关键步骤。
1.确定用户画像的目标企业的用户画像一般都是为了解答某一个具体问题而进行构建的。
因此，在构建用户画像之前需要确定其目标，即明确需要通过用户画像得出什么样的结论。
2.收集数据企业需要根据已经确定的目标，从不同的数据源收集相关数据，包括线上数据和线下数据，摒弃一切不规范的数据。
在收集数据时需要注意对隐私信息的保护。
3.数据清洗和整合在收集了大量的数据后，企业需要对这些数据进行清洗和整合，将有用的数据筛选出来，去除噪音数据等干扰因素，并将不同来源的数据进行整合，构建一张完整的数据表格。
4.特征提取在完成数据的整合之后，企业需要对这些数据进行特征提取，即从数据中提取出关键的特征值，这些特征值可以包括用户的年龄、性别、消费行为、兴趣爱好等等。
5.构建用户画像在完成特征提取之后，企业即可开始构建用户画像。
用户画像的构建需要考虑不同的维度和角度，如用户的基本信息、消费行为、兴趣爱好、偏好等等。
6.测试和评估完成用户画像的构建后，企业需要对其进行测试和评估，通过不断的优化和迭代，确保用户画像的准确性和有效性。
7.应用用户画像得到用户画像之后，企业需要将其应用于实际业务场景中，包括推荐系统、个性化营销、产品设计等方面，帮助企业更好地了解用户需求并提供更好的服务。
互联网大数据分析之用户画像分析PPT(61张)
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——各类用户年龄构成
群体定量分类统计——各类用户年龄构成
用户年龄分布图
Байду номын сангаас
二、个体用户定性描述
典型用户个体描述案例
男，岁，中专或以下学历，保安，年工作经验，月收入在元以 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及 手机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，这是他所不喜欢的，与他 同龄的同事大都喜欢把上网作为娱乐。他对电脑使用较为生疏。认为 看上去不错，如果能把的功能都加上再稳定些就更好了。与相比，更 习惯使用。
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
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抽样方法
简单随机抽样
simple random sampling
《用户画像分析》专题分享ppt课件
购买并 付款
10 90 22 78 61 17
2 23 23 13 5 100 9 24 24 5 31 15
18
加权个案
对应分析过程
对应分析——定义行范围（用户类别）
对应分析——定义列范围（用户特征）
对应分析结果图
减少用户特征
用户画像方法 ——“聚类分析”实例演示
人群划分
矮
胖
4%
5%
19% 19% 23% 17%
8%
AA成交
1%
1%
5%
30% 27% 22% 10%
3%
XX成交
1%
1%
6%
32% 25% 21% 10%
3%
XX活跃用户
5%
7%
11% 28% 16% 16% 12%
5%
XX登录用户
3%
7%
11% 31% 19% 16%
9%
4%
AA
2%
8%
15% 32% 17% 15%
数据检查
样本选择： 年龄：17——31 （ 24+13 ， 24-13） 笔数：1——16 金额：1——900
SPSS 两步聚类分析
AA聚类分析结果
聚类
1 2 3 组合
年龄
成交笔数
均值 23.42
标准差 4.773
均值 标准差 2.12 1.312
26.47 12.232 6.84 2.340
• 在抽样之前，总体应划分成抽样单位，抽样单位互 不重叠且能合成总体，总体中的每个个体只属于一 个单位。抽样框是一份包含所有抽样单元的名单。
21
抽样过程
定义总体（母体）
确定抽样框
数据挖掘与用户画像方案 ppt课件
定量调研：通过定量调研，对目 标用户的兴趣爱好、生活形态、 使用行为、背后原因等问题进行 定量研究，发现其规律及问题
定性研究
小组座谈会：能够对目标用户及特 定细分用户产生较为具体的认知、 对用户生活形态、消费、产品/服务 使用细节进行深入了解
用户深访：在不同类型用户中挑选 1-2名进行深度访谈，了解其动机、 需求、以及相关驱动因素及期望等
• 无处丌在的网络将 人和设备连接在一 起，认识人、不人 沟通的方法将发生 本质性的变化
人类要学会从比特流中解读他人，更要教会机器从比特流中理解人信息诈骗
• 个性化推荐 • 个性化服务
• 智能理财 • 智能客服
9
10
研究方法说明
定量研究
大数据数据挖掘：针对目标 用 户群体，对其具体的网络访问 路径、基础属性、高级属性（媒 介习惯、消费观念、事业观）等 进行定制数据挖掘
源亍数据，高亍数据
大数据 + 洞察
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大数据用户画像：构建原则
用户画像
业务知识体系
形式化
本体
Wiki：
• 本体是一种形式化的、对亍共享概念体系的明确而又详细的说明 • 本体提供的是一种共享词表，也就是特定领域乊中那些存在着的对象类型戒概念及其属性和相互关系 • 本体就是一种特殊类型的术语集，具有结构化的特点，且更加适合亍在计算机系统乊中使用 • 本体实际上就是对特定领域乊中某套概念及其相互乊间关系的形式化表达
力量能够随着愤怒而增强
美国队长，罗杰斯
为人正直，充满正义感，为人冷 静、比较古板，有统领全局的超 强指挥能力，拥有振金制作的超
强盾牌和高超的格斗能力
7
大数据是信息化技术的自然延伸，意思是无处不在的数据
IT 时代
定性研究
小组座谈会：能够对目标用户及特 定细分用户产生较为具体的认知、 对用户生活形态、消费、产品/服务 使用细节进行深入了解
用户深访：在不同类型用户中挑选 1-2名进行深度访谈，了解其动机、 需求、以及相关驱动因素及期望等
• 无处丌在的网络将 人和设备连接在一 起，认识人、不人 沟通的方法将发生 本质性的变化
人类要学会从比特流中解读他人，更要教会机器从比特流中理解人信息诈骗
• 个性化推荐 • 个性化服务
• 智能理财 • 智能客服
9
10
研究方法说明
定量研究
大数据数据挖掘：针对目标 用 户群体，对其具体的网络访问 路径、基础属性、高级属性（媒 介习惯、消费观念、事业观）等 进行定制数据挖掘
源亍数据，高亍数据
大数据 + 洞察
21
大数据用户画像：构建原则
用户画像
业务知识体系
形式化
本体
Wiki：
• 本体是一种形式化的、对亍共享概念体系的明确而又详细的说明 • 本体提供的是一种共享词表，也就是特定领域乊中那些存在着的对象类型戒概念及其属性和相互关系 • 本体就是一种特殊类型的术语集，具有结构化的特点，且更加适合亍在计算机系统乊中使用 • 本体实际上就是对特定领域乊中某套概念及其相互乊间关系的形式化表达
力量能够随着愤怒而增强
美国队长，罗杰斯
为人正直，充满正义感，为人冷 静、比较古板，有统领全局的超 强指挥能力，拥有振金制作的超
强盾牌和高超的格斗能力
7
大数据是信息化技术的自然延伸，意思是无处不在的数据
IT 时代
利用数据挖掘技术进行用户画像研究
利用数据挖掘技术进行用户画像研究随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，人们的生活方式和消费行为都在发生着巨大的变化。
在这个信息爆炸的时代，各类企业和组织纷纷意识到了挖掘用户数据的重要性，并将其应用于营销、决策和服务优化等方面。
而用户画像作为数据驱动的分析工具，在这方面发挥着非常重要的作用。
什么是用户画像？用户画像是指根据对用户的行为、兴趣、特点等数据进行分析和归纳，进而形成的用户的详细描述。
用户画像通常包括潜在用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯、购买意向以及其他与目标群体相关的信息。
它可以帮助企业或组织更好地了解用户群体，从而进行针对性的产品设计、市场推广和服务提供。
数据挖掘技术在用户画像研究中的应用数据挖掘技术作为一种应对大数据时代的有效工具，可以帮助企业或组织从庞杂的用户数据中挖掘出有价值的信息，并进行进一步的分析和应用。
在用户画像研究中，数据挖掘技术可以发挥以下几方面的作用：1. 数据收集和清洗：数据挖掘技术可以帮助企业或组织从各个渠道收集用户数据，包括社交媒体、在线购物平台、应用程序等。
同时，它还可以对数据进行清洗和预处理，消除噪声、处理缺失值和异常值，提高数据的质量和可用性。
2. 特征提取和选择：数据挖掘技术可以从大量的用户数据中提取出有效的特征。
通过分析用户的行为轨迹、购买记录和社交网络等信息，可以提取出与用户相关的特征，如年龄、性别、职业、兴趣爱好等。
同时，数据挖掘技术还可以帮助排除无关的特征，提高用户画像的准确性和可解释性。
3. 用户分类和聚类：数据挖掘技术可以对用户进行分类和聚类，将用户划分为不同的群体，并对每个群体进行进一步的分析和研究。
通过用户分类和聚类，企业或组织可以更好地了解不同群体的特点和需求，从而提供个性化的产品和服务。
4. 预测和推荐：数据挖掘技术可以根据历史数据和用户画像，进行用户行为的预测和推荐。
通过分析用户的购买记录、点击行为和偏好，可以预测用户的未来行为，如购买意向、用户流失等。
最新整理数据挖掘分析客户数据的步骤和方法.ppt
学习提示本项目重点本项目难点建立数据仓库使用收据挖掘分析客户数据数据预处理仸务要点3关键词理论要点数据仓库计划模型数据仓库模型的设计数据仓库生成实践要点制定数据仓库项目计划数据仓库的使用和维护仸务情境4钱程所在企业经营范围广而丏业务流程繁杂设有多个涉及丌同业务范围和流程的与业业务系统其中大部分系统都已运行多年累积了大量的历史数据
实训要求
分析的数据表现形式有三种：报表、柱状图和饼状图。
28
4
任务分析
数据仓库的建立是一个系统工程，是一个不断 建设、发展和完善的过程，通常需要较长的时间。 这就要求企业对整个系统的建立提出一个全面、清 晰的远景规划及技术实施蓝图，将整个项目的实施 分成若干个阶段，以“总体规划、分步实施、步步 见效”为原则，这样不仅可以迅速从当前投资中获 得收益，而且在已有的阶段成果的基础上，结合其 他已有业务系统，逐步完成数据仓库系统的构建。25实训一 CM项目实施流程实训要求
提交一份书面实训报告。
26
实训二 快速消费品行业的分析决策
实训目的
熟悉快速消费品行业产品的基本营销方式，掌握客户关系管 理分析客户数据的方法和手段。
实训组织
在实验室组织学生，使用博星卓越开发的CRM教学实验系统， 进行快速消费品行业分析决策方面的操作。
27
实训二 快速消费品行业的分析决策
14
任务实施
步骤一 了解业务并明确建模目标
在开始数据挖掘之前，首先要做的、同时也是最重要的就是了解 数据和业务问题。如果事先没有这种了解，不论挖掘过程中使用的算法 有多么复杂和玄妙，也不可能提供有价值的结果，即使有也难以使人信 赖它。缺少了这些背景知识，就没办法明确定义要解决的问题，不能为 挖掘准备数据，也很难正确地解释得到的结果。定义商业问题首先要确 定进行数据挖掘到底想干什么，比如说挖掘的目标是想提高直邮的用户 响应，那么想做的可能是“提高用户响应率”，也可能是“提升一次用 户响应的价值”，为解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的。
实训要求
分析的数据表现形式有三种：报表、柱状图和饼状图。
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任务分析
数据仓库的建立是一个系统工程，是一个不断 建设、发展和完善的过程，通常需要较长的时间。 这就要求企业对整个系统的建立提出一个全面、清 晰的远景规划及技术实施蓝图，将整个项目的实施 分成若干个阶段，以“总体规划、分步实施、步步 见效”为原则，这样不仅可以迅速从当前投资中获 得收益，而且在已有的阶段成果的基础上，结合其 他已有业务系统，逐步完成数据仓库系统的构建。25实训一 CM项目实施流程实训要求
提交一份书面实训报告。
26
实训二 快速消费品行业的分析决策
实训目的
熟悉快速消费品行业产品的基本营销方式，掌握客户关系管 理分析客户数据的方法和手段。
实训组织
在实验室组织学生，使用博星卓越开发的CRM教学实验系统， 进行快速消费品行业分析决策方面的操作。
27
实训二 快速消费品行业的分析决策
14
任务实施
步骤一 了解业务并明确建模目标
在开始数据挖掘之前，首先要做的、同时也是最重要的就是了解 数据和业务问题。如果事先没有这种了解，不论挖掘过程中使用的算法 有多么复杂和玄妙，也不可能提供有价值的结果，即使有也难以使人信 赖它。缺少了这些背景知识，就没办法明确定义要解决的问题，不能为 挖掘准备数据，也很难正确地解释得到的结果。定义商业问题首先要确 定进行数据挖掘到底想干什么，比如说挖掘的目标是想提高直邮的用户 响应，那么想做的可能是“提高用户响应率”，也可能是“提升一次用 户响应的价值”，为解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的。
数据挖掘的步骤及实例客户流失模型PPT课件
在数据挖掘中，数据预处理指的是根据数据挖掘算法和软件的要求，
对已有的数据进行必要的加工，使其能满足挖掘要求的数据处理过程。
已讲过的数据预处理方面的内容： 1）聚类分析部分：
非数值数据的数值化 标准化（归一化、规范化） 本节：
数据抽样 属性选择 缺值处理 属性合成
2）分类与预测部分： 连续数据离散化 离散数据的概念提升
3.统计填充法 用该属性非缺值的均值，或中位点，或众数填充。
4.预测估计法
第12页/共23页
3 数据准备（数据预处理） 4.属性合成
含义：属性合成指将一个或若干个属性合并成一个或若干个属性。
1.比例法：通常用在两个具有主从关系或部分关系的属性上。
长话次数 电话：长话次数占的比例== ——————
通话总次数
手机客户流失预测数据理解：
预测需要的数据：客户数据、通话详单、短信 详单、投诉数据、交费数据等。
客户数据：
客 户 代
客 户 姓
性 别
年 龄
学 历
职 业
单 位
收 入
…
手 机 号
号 码 品
套 餐
付 款 方
入 网 渠
客 户 类
…
码名
码牌
式道型
客户级别数据按月提供，每个客户一条记录。客户的年龄、职 业、学历、收入等数据准确性较低。
第4页/共23页
2 数据理解
第二步：数据理解。即了解目前的数据状况。
1. 需要的数据及含义
2. 数据的分布情况： 需要的数据都分布在哪些系统（数据库、表）中，
有多少数据。
3. 数据的质量： 1）关键数据是否能够获取。 2）缺失值或无效值数量如何？ 3）是否有足够的历第5页史/共数23据页 。
对已有的数据进行必要的加工，使其能满足挖掘要求的数据处理过程。
已讲过的数据预处理方面的内容： 1）聚类分析部分：
非数值数据的数值化 标准化（归一化、规范化） 本节：
数据抽样 属性选择 缺值处理 属性合成
2）分类与预测部分： 连续数据离散化 离散数据的概念提升
3.统计填充法 用该属性非缺值的均值，或中位点，或众数填充。
4.预测估计法
第12页/共23页
3 数据准备（数据预处理） 4.属性合成
含义：属性合成指将一个或若干个属性合并成一个或若干个属性。
1.比例法：通常用在两个具有主从关系或部分关系的属性上。
长话次数 电话：长话次数占的比例== ——————
通话总次数
手机客户流失预测数据理解：
预测需要的数据：客户数据、通话详单、短信 详单、投诉数据、交费数据等。
客户数据：
客 户 代
客 户 姓
性 别
年 龄
学 历
职 业
单 位
收 入
…
手 机 号
号 码 品
套 餐
付 款 方
入 网 渠
客 户 类
…
码名
码牌
式道型
客户级别数据按月提供，每个客户一条记录。客户的年龄、职 业、学历、收入等数据准确性较低。
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2 数据理解
第二步：数据理解。即了解目前的数据状况。
1. 需要的数据及含义
2. 数据的分布情况： 需要的数据都分布在哪些系统（数据库、表）中，
有多少数据。
3. 数据的质量： 1）关键数据是否能够获取。 2）缺失值或无效值数量如何？ 3）是否有足够的历第5页史/共数23据页 。
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5
大数据用户画像贯穿品牌、产品、营销全过程
通过构建人物模型更清晰指导企业策略
Product
品牌
Who:建立品牌定位与核心人群的亲密度.
产品
Who + Why：抛开个人喜好，聚焦用户动机和 行为.
营销
Who + Where + When：构建人群、渠道、 场景的精准营销，优化媒介组合.
6
Alan Cooper （交互设计之父）最早提出了 persona 的概念:“Personas are a concrete representation of target users.”Persona 是真实用户的虚拟代表,是 建立在一系列真实数据 (Marketing data,Usability data)之上的目标用户模型。
• 节食 • 健身 • 购买优惠券 • 饲养宠物 • 上班开车 • ……
价值观念
用户的价值观怎样？
• 品牌观 • 消费观 • 健康观 • 社交观 • 时尚观 • ……
线下行为
用户线下行为如何？
• 传统媒体的接触 习惯如何？
• 线下的购物习惯 怎样？
• 用户行为背后的 原因是什么？
• ……
定量分析方法：人群聚类分析方法
人类要学会从比特流中解读他人，更要教会机器从比特流中理解人类
• EugeneGoostman • 信息诈骗
• 个性化推荐 • 个性化服务
• 智能理财 • 智能客服
研究方法说明
定量研究
大数据数据挖掘：针对目标 用 户群体，对其具体的网络访问 路径、基础属性、高级属性（媒 介习惯、消费观念、事业观）等 进行定制数据挖掘
特征描述
执
行
方
前期生活日志
法
用户的基础属性与
偏好在短期内不会
注 发生变化，可以一
意
次性获得
事 项
在测试之前进行一 次生活日志填写， 了解用户特征和基
础信息
行为追踪
行为跟踪日志
用户每日产品体验行 为需要及时记录，但 行为跟踪日志内容不 宜过多，保证用户能 积极参与，持续参与 行为跟踪日志问题集 中在产品使用习惯和 产品体验，包括5-6 个关键问题
定量调研：通过定量调研，对目 标用户的兴趣爱好、生活形态、 使用行为、背后原因等问题进行 定量研究，发现其规律及问题
定性研究
小组座谈会：能够对目标用户及特 定细分用户产生较为具体的认知、 对用户生活形态、消费、产品/服务 使用细节进行深入了解
用户深访：在不同类型用户中挑选 1-2名进行深度访谈，了解其动机、 需求、以及相关驱动因素及期望等
购物标签
预购或购买历史如何？
• 预购意向，最近输 入词表现出某种产 品或服务需求
• 根据以往消费习惯 判断可能购买某产 品的用户
• ……
定量研究—定量调研
通过用户调研，对用户行为、态度
• 体育运动 • 旅游 • 摄影 • 时尚 • 艺术 • ……
生活方式
生活方式如何？
力量能够随着愤怒而增强
美国队长，罗杰斯
为人正直，充满正义感，为人冷 静、比较古板，有统领全局的超 强指挥能力，拥有振金制作的超
强盾牌和高超的格斗能力
大数据是信息化技术的自然延伸，意思是无处不在的数据
IT 时代
业务数据
沉淀
业务IT系统
自劢化
现实业务
DT 时代
业务IT系统
智能化
大数据
数据化
现实世界
大数据时代需要将“人”数据化：“用户画像” Big Data = 无处不在的数据
数据挖掘与用户画像方案
大数据挖掘的用户画像应用方案
大数据挖掘的用户画像应用方案
大数据用户画像在海量数据时代愈来愈重要
大数据用户画像是海量数据的标签化，帮助企业更精准解决问题
海量数据
用户标签
解决问题
他们是谁？ 他们的需求？ 他们的行为？
我们的用户价值大小？ 如何进行产品定位？ 如何优化用户体验？ 如何进行精准投放？
聚类分析是运营统计学方法，从目标对象中提取关键因子，对相似因子组 合分类的一种统计分析方法
目标用户
我更喜欢集体活动胜过于独自享受 遇到问题我愿意和家人朋友商量解决 …… 我喜欢被他人关注 我很享受作为领导者的感觉 ……
我喜欢尝试新事物 我喜欢的品牌，我会一直使用它 ……
心情不好时我会暴饮暴食或疯狂购物 我常常感觉压力很大，需要发泄 ……
体验感受
体验日志+执行结束后 深访
用户需要持续体验一 段时间以后才会对产 品有全面了解， 在用户进行产品体验 过程后期填写体验日 志，记录全面和具体 的产品体验
定性调研技巧：Laddering 阶梯法
阶梯法是一种中度结构化的访谈方法，基于手段一目的理论（Means-End Chain），挖掘个人价值观如何影响个人行为的方法；用户研究中，应用阶梯法 能够探索用户的产品属性感知、使用结果与最终目的之间的联系，深入挖掘消费 者心理，在千差万別的消費行为中找出共性
大数据用户画像可根据用户的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽 取出 典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型 (personas)。
班纳博士
全世界最聪明的人之一， 天才核物理学家，为人 内敛、冷静，有点孤僻
绿巨人
由班纳博士变成的绿巨人，时 而能控制自己的情绪，时而不 分敌我，力大无穷，横冲直撞，
定量研究—大数据数据挖掘
基于大数据挖掘用户行为特征
人口属性
用户的基本行 为特征如何？
• 年龄 • 性别 • 地域 • 收入 • 学历 • 职业 • ……
行为标签
网络浏览行为如何？
• 经常访问的网 站类型
• 时间段 • 频次 • 时长 • 访问路径 • ……
内容标签
喜欢浏览什么内容？
• 金融 • 娱乐 • 教育 • 健康 • 体育 • 科技 • ……
我认为享受生活是最重要的 ……
研究纬度 以用户生活态度为例
社交因子 关注因子 尝新因子 压力因子 娱乐因子 提取关键因子
细分用户1 细分用户2 细分用户3 因子聚类 重新定义
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定性研究方法：日志法
日志法指由按时间顺序，详细记录自己在一段时间内工作或者产品体验， 经过归纳、分析，达到工作/产品分析的目的的一种分析方法
信息化建设
可穿戴设备
信息网络
• 全社会的信息化程度越 来越高，越来越多的业 务需要计算机应用，用 户不这些应用交互产生 大量数据
• 可穿戴设备甚至可植入 设备将越来越多的出现 在现实生活中
• 攻壳机劢队（Ghost In The Shell）
• 无处丌在的网络将 人和设备连接在一 起，认识人、不人 沟通的方法将发生 本质性的变化