导读：阅文作为国内最大的网络文学公司，我们在实践过程中，总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论，及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像，以及如何做用户画像，并结合在阅文场景下所面临的问题，为大家分享下我们在用户画像上的探索与实践。
在产品研发过程中，确定明确的目标用户至关重要。不同类型的用户往往有不同甚至相冲突的需求，我们不可能做出一个满足所有用户的产品。 为了让团队成员在研发过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上，Alan Cooper提出了Persona这一概念。“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”，在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样，是真实用户的虚拟代表，是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。我们通过调研去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，我提到了大数据的测试还有一类，即对大数据应用产品的测试。大数据应用产品常见的有BI报表、用户画像系统、数据挖掘平台等，今天就聊聊关于用户画像的那些事，希望对大家有所帮助。
用户画像，大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题，公司都在搞，文章满天飞，在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代，你不懂用户画像，不搞用户画像，你都不好意思跟别人聊（chui）业（niu）务（pi）。
乔巴：公司领导让我规划用户画像体系，我之前从没做过，现在感觉就像丈二和尚摸不着头脑。用户画像体系规划是怎样的？整个画像体系有哪些模块？在实施过程中先做哪些，后做哪些？需要哪些人来参与，协作流程是怎样的？有没有一些模板可以套用？
用户画像，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，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的，尤其在数字化营销范畴之内，核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们经常在淘宝网购物，作为淘宝方，他们想知道用户是什么样的，年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等，这样的一个用户描述就是用户画像分析。 在实际工作中，用户画像分析是一个重要的数据分析手段，帮助产品策划人员对产品功能进行迭代，帮助产品运营人员做用户增长。 作为产品策划人员，需要策划一个好的功能，获得用户最大的可见价值与隐形价值、必须价值与增值价值，那么了解用户并做用户画像分析，是数据分析师帮助产品策划做更好的产品设计重要的一个环
过年时，闲来无聊,便想起年前和啊喔科技的的朋友聊到过“不写就出局”用户活跃度的话题，大家共同讲起了需要建立产品的用户画像。去年十月，雨花客厅程冲老师在产品课程上也讲过用户调研和分析方法。这两天想梳理出来所学所思：用户画像到底是什么？该如何创建用户画像？用户画像到底有什么作用？
之前我分享过一篇关于用户画像的文章，有兴趣的朋友可以回过头去看看➡️如何快速搭建常用的数据指标体系今天我想跟大家再探讨一下用户画像这个话题，因为它在实际工作中应用非常广泛，很多行业都有其身影。
用户画像作为“大数据”的核心组成部分，在众多互联网公司中一直有其独特的地位。 作为国内旅游OTA的领头羊，携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐，猜你喜欢等;针对旅游市场，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的，架构、组成等几方面，带你了解携程在该领域的实践。 1.携程为什么做用户画像 首先，先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说，推荐算法基于两个原理“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。而这两条都离不开用
作者：刘黎春 编辑：王雪燕 摘自：51CTO 由51CTO举办的WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，主要内容由社
本文讨论了用户画像的重要性，认为只有依靠大数据，用户画像才更有说服力。同时指出，大数据本身不是为了总结，而是为了指导实践。在具体的应用场景中，通过用户画像对用户进行个性化处理，可以大大提高工作效率。
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容分析。内容分析得越深入，哪怕最开始使用人为定制的规则也能起到不错的效果。
我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方, 他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析。
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
首先，我们为什么要去做用户分析？面临繁琐的数据之中，需要做什么分析？怎么去提取数据？在建立用户画像模型的过程中，区分用户特征的关键点是什么？应该从哪些方面去寻找用户的特征？其实这个问题扩大化以后需要解决的本质问题就是在拿到用户数据之后，如何去经营分析。
分享内容 ---- 这个演讲的内容大概包括四个部分：第一个是外卖业务对营销的要求，我会从比较概括层面讲一下针对外卖业务我们要做什么；第二个是美团用户画像，介绍一下画像的内容；第三部分通过一些具体的例子，分析我们面临的一些问题，分享一些经验；最后是我个人的一些思考和总结。 这是一个用户对产品的体验之旅，粗分成两个阶段：用户获取阶段和用户拓展阶段。第一个阶段，我们通过一些营销、个性化的广告，引起用户对外卖的兴趣。当用户下完首单之后，我们会引导用户第二次、第三次购买，在这个时候很重要的一点我们需要做出交叉销售，比
作为世界最大的生活服务平台，我们同样也希望用户知道“58就在那儿！”。要做到这一点，我们首先就需要具有对用户洞若观火、明察秋毫的能力，而58用户画像的建设就是以此为目标的。
不管是针对消费者的宣传还是营销，或者是针对公司的管理运营，大数据在其中的作用从本质来讲就是在构造“用户画像”。 近年来，在智能化趋势的推动下，社会经济的众多领域都发生了翻天覆地的变化，其中尤其以金融、零售等最为明显。以零售业为例，随着移动互联网的出现和快速发展，传统的商超、店铺渐渐从线下走到线上变身为“电商”，之后在大数据、人工智能等技术的加持下，蜕变过一次的零售业1.0又经过了2.0到3.0的快速迭变。 其实，类似以上的过程同时在很多领域不断上演，而作为企业成功蜕变的重要手段和基本因素，“大数据”在其中日
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
中午和一前同事一起用餐，发现还是有很多碰撞点的。交流了很多正在做的事情， 对方也提供了非常多的思想值得自己很好的思考。
之前开发过一个画像项目，并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节，例如PSM，RFE，USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验，尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好，理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料，所以，我又专门开了一个专题，打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标，每天第一时间收获技术干货！
导语 | 推荐系统无论在工业界还是学术界都被广泛研究，有不少关于召回和排序的工作，但是对于用户画像的研究少之又少。下文将就微信看一看推荐系统中如何构建用户兴趣标签展开讨论，希望与大家一同交流。文章作者：闫肃，微信搜索应用部研发工程师。
首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是 信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT
进行推送Push时如何做到精准？如何进行用户分组？ 依据是什么？什么样的分组才是科学合理的分组？其实基于4个层面的维度进行划分，基本就能满足绝大部分App对精细化运营的需求了。
2015年5月15日，腾讯投资的微众银行上线第一款产品--“微粒贷”。该产品基于腾讯掌握的用户社交和交易信息计算用户信用分，进而筛选出预授信客户，并通过QQ钱包和微信两个渠道主动向目标客户推送。截至2016年11月末，“微粒贷”预授信客户数约5,000万，累计发放贷款总金额超1,600亿元，总笔数超2,000万笔。 在WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，在该演讲中他透露了腾讯如何利用社交数据开发个人信用评分模型，并应用在
比如当今知名度做的比较好的活动类产品中我知道的有爱活动、互动吧、活动行这三个，我个人又比较喜欢户外活动，不论我打开互动吧、爱活动还是活动行想在上面找无锡地区的户外活动，但都没有我喜欢的，这就是痛点。 做产品设计时如何发掘用户的痛点 通过上面的名词解释，简单为大家解释了痛点是什么意思，当然要全面分析的话，可以从用户体验的那五个层级来分析，有战略层、范围层、结构层、框架层以及表现层上面的，以这样的角度来分析，会比较全面，考虑的也会周全很多，不至于在演示Demo的时候，因设计逻辑不合理而被推翻，浪费时间，若已经进
用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。一图以敝之，这几个东西关系如下：
最近准备研究下用户画像，先制定一个计划，在简书上记录下，希望得到同道中人一起讨论。 一、目的 用户画像的目的 用户画像的目的是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。 如： 用户
用户画像这一概念最早源于交互设计领域，由交互设计之父Alan Cooper提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。具体而言，在互联网用户分析领域，用户画像可以简单描述为用户信息标签化，即通过收集并分析用户的社会属性、生活习惯、消费偏好等各维度的数据，从而抽象出用户的全方位多视角的特征全貌，最终就是让用户画像比用户更了解自己。
从0开始做互联网推荐【产品+算法+实现】 一、58转转简介 58旗下真实个人闲置物品交易平台 二、从0开始设计推荐产品框架 （1）首页推荐：提取用户画像，根据线下提取出的用户年龄、性别、品类偏好等在首页综合推荐宝贝 （2）宝贝详情页推荐：买了还买，看了还看类的关联宝贝推荐 （3）附近推荐：和首页推荐的差异在于，提高了地理位置的权重，地理位置不仅要包含当前地理位置，还需要包含常见活跃区域，例如家里、公司等 （4）搜索推荐：除了关键词全匹配，要考虑同义词、近义词、易错词、拼音等推荐，产品层面，提示“你是不是想找
一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像，了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后，这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。
用户画像其实就是从海量的用户数据中，建模抽象出来每个用户的属性标签体系，这些属性通常需要具有一定的商业价值。
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
导读：用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础，它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁，本文会介绍用户标签的构建方法，也就是用户画像技术。
很多同学很郁闷：天天喊用户画像，可做了几千个用户标签，可都躺在数据库里吃灰，业务不咋用，咋整。今天拿个具体例子讲解一下，看用户画像这玩意到底咋发挥作用。
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，被全部互联网人熟知，用户画像的定义并不复杂，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。
点击蓝字 关注企点 前言 现如今越来越多的企业选择使用微信公众号获取线上流量，微信公众号中的粉丝即是品牌潜在消费者，同时也是企业品牌的免费传播者和分享者。 企业在运营微信公众号的过程中，往往会面临以下两个痛点： 1.无法有效触达精准用户 2.图文阅读率普遍偏低 通过公众平台进行群发，只能选择发送给全部客户，或者筛选粉丝标签进行发送。但正如大家所知，微信标签只能手动编辑，这无疑增加了企业的运营成本。 群发全部用户，由于发送内容和非目标群体的相关性低，非常容易导致公众号掉粉，文章阅读量也难以
如果你真的是一个2010年入行的老头子，听到这种新词冒出来，一定是菊花一紧。因为这些年在这些新概念上栽倒的人可以说太多太多了。甚至可以总结出新概念发展五部曲：
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。 什么是用户画像？ 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
现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个：
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