互联网大数据分析之《用户画像分析》概要.ppt
用户画像(参考版)课件
根据数据来源，用户画像可以分为定量画像和定性画像；根据使用目的，用户画像可以分为基础画像、运营画像 和商业画像；根据用户规模，用户画像可以分为个体画像和群体画像。不同类型的用户画像具有不同的特点和用 途，应根据实际需求选择合适的类型进行构建和应用。
02
用户画像的构建方法
数领域的合作将进一步推动用户画像的发展和应用。
THANK YOU
用户画像可视化
通过数据可视化工具，将用户画像进 行可视化展示，以便于更直观地了解 和分析用户群体。
根据模板，为每个用户群体创建具体 的画像实例，以便于理解和应用。
03
用户画像的应用场景
产品设计
用户需求洞察
通过用户画像，产品设计者可以 更深入地了解目标用户的需求、 偏好和痛点，从而设计出更符合
用户期望的产品。
用户需求分析
他们需要的是方便、快捷、安全的购物体验，同时希望得 到个性化的推荐和优惠。
案例二：某社交平台的用户画像
用户画像描述
该社交平台的主要用户是年轻人，特别是大学生和年轻白领，他 们追求新鲜、刺激和个性化，乐于分享自己的生活和想法。
用户行为特征
这些用户通常在白天和晚上使用社交平台，他们喜欢通过关注和互 动来建立自己的社交圈，并经常发表状态和评论。
果和转化率。
品牌定位
基于用户画像的特征，明确品牌 的目标受众和定位，塑造独特的
品牌形象。
用户服务
个性化服务
根据用户画像提供个性化的服务，满足不同用户 的特定需求，提高用户满意度。
用户关系管理
通过用户画像建立用户关系管理系统，更好地了 解用户需求和行为，提高用户留存率。
用户反馈分析
利用用户画像分析用户反馈信息，识别出用户的 痛点和期望，优化产品和服务。
24页PPT：大数据用户画像的方法、实践与行业应用36大数据
24页PPT：大数据用户画像的方法、实践与行业应用36大数
据
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。
经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。
相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。
伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。
以下内容来自百分点首席架构师刘译璟
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互联网大数据分析之《用户画像分析》概要共63页
互联网大数据分析之《用户画像分析》 概要
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
易观智库：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，最后附下载：文档下载：大数据下的用户分析.pdf。
用户画像 (2)ppt课件
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）