文档介绍：用户画像
课程安排
初步用户画像
如何创建用户像
推荐引擎的项目架构设计
对采集数据清洗
对数据字段打标签
用户画像指标统计分析
用户画像的十种应用场景
什么是用户画像?
用户画像:通过各个维度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!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。
分析的维度:
可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析;
人口属性:
地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活****惯、消费****惯等;
产品行为:
产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用****惯、产品消费等;
用户画像的本质
专业术语:人物角色
企业使用术语:用户画像
技术原理:
数据清理
分析
统计
打标签
用户信息标签化
为什么使用用户画像
企业发展最重要的是什么?
管理? 渠道? 营销?
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!
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
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
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!
如何创建用户画像(四)
用户画像的优先级排序
确定用户画像优先级
(1)使用频率
(2)市场大小
(3)收益的潜力
(4)竞争优势/策略等