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用户画像是我们在学习数据分析的时候会接触到的一个数据分析模型，而今天我们就通过案例分析来了解一下，用户画像的目的以及应用实践场景。
(一)用户画像的目的与意义、构建步骤
用户画像是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。随着互联网的发展，现在我们说的用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。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。构建用户画像的核心工作，主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。
为了能解决业务问题，用数据来帮助企业了解用户和定位产品，更好地解决业务问题，先必须明确业务目标。用户画像是帮助企业明确目标客群，当企业了解了自己的用户都长什么样子以后，接下来的任务就是如何将有类似画像特征人群的潜在用户变成自己的用户，也就是在营销上获新客的过程。
所以，从大的框架来看，用户画像承载了两个业务目标：
一是如何准确的了解现有用户;
二是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。
那么用户画像具体有什么作用，能帮助我们达到哪些目标呢?大体上可以总结为以下几个方面：
1.精准营销：精准直邮、短信、App消息推送、个性化广告等。
2.用户研究：指导产品优化，甚至做到产品功能的私人定制等。
3.个性服务：个性化推荐、个性化搜索等。
4.业务决策：排名统计、地域分析、行业趋势等。
(二)用户画像数据应用实践
1.用户群体特征分析
设计目标：
–根据条件可选项，输出筛选用户群体
–图形展示用户群体属性特征
应用场景：
–如果筛选的用户群组满足业务的要求，将筛选条件形成参数
–根据参数提供接口查询
2.客户行为预测
客户行为预测建立步骤
1、建模数据准备
2、客户流失节点判断
3、模型应用变量确定
4、模型构建
5、模型应用
6、模型验证
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2025-02-12
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