客户数据分析方法——用户画像
用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，通过调查、数据采集等一系列手段采取用户信息，了解用户，并根据他们的目标、行为和观点，将他们区分为不同的类型，抽取出每种类型的特征，形成不同的群体。简单来说，用户画像就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的工作，是给用户贴“标签”，标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。在大数据时代，用户画像已经成为用户分析和用户研究的最为重要的方法之一，我们需要特别注意的是用户画像要建立在真实的数据之上，同时，用户画像也处在不断的修正和变化中，总之，用户画像是在客户营销、产品设计、风险管理等的过程
用户画像涵盖数据的全生命周期，主要包括数据采集、数据清洗、数据标准化、用户建模、标签挖掘、标签验证、可视化等几大步骤。
数据采集
数据收集的方式方法，对数据的有效性影响很大，线上一般采用“监控、跟踪”，线下一般采用用户调研等，很多公司都有自己的CRM系统，或者有智能采集系统日志的工具，常用的采集方式包括API、SDK和传感器采集等，当然也可以通过想挖掘什么特征来反推需要的数据源。
数据清洗
原始数据因为存在“脏数据”，主要为缺失值、异常值、错误值等，为了避免“垃圾进垃圾出”的问题，保证后期数据分析和数据挖掘的准确性，避免对决策造成误导，必须对数据进行清洗等预处理。
数据标准化
用户画像的建立需要整合多元数据，如一个用户的信息可能分布在企业人事、财务等多个系统，互联网的用户也可用使用PC、手机、IPAD等多个设备，用为QQ、微信、陌陌等过个社交账号，要建立用户画像，需要整合这些数据，就必须通过建立统一的数据标准，整合多个身份ID及其信息。
用户建模
通过逻辑回归、时间序列等预测算法，SVM、贝叶斯等分类、聚类算法、LDA等文本挖掘方法以及欧式距离、余弦相似度等定义人群的用户画像。
标签挖掘
用户标签按照不同的粒度，可以分为一级标签、二级标签、三级标签等。根据专业经验和模型找出用户标签，通过大数据平台进行标签的加工和计算。
标签验证
通过样本外验证或后续实践案例不断验证标签挖掘结果的正确性，对偏离预期的标签要及时修正，保证标签对应的处理结果跟预期大体相符。
数据可视化
通过报表、图表、SNA等视觉呈现群体或个人的用户画像，达到清晰直观的效果。
客户数据分析方法——用户画像相关推荐
- 数据分析方法——用户群组分析
文章目录 数据分析方法--用户群组分析 内容摘要 一.群组分析方法介绍 二.项目背景及目的 三.python实操 (1)数据导入 (2)数据处理 (3)用户群组存留率计算 (4)用户群组存留率可视化 ...
- 推荐 ：数据分析思维和方法—用户画像分析
01 写在前面 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 ...
- 客户流失及用户画像分析
1 项目背景 在今天产品高度同质化的阶段,市场竞争不断加剧,企业与企业之间的竞争,主要集中在对客户的争夺上."用户就是上帝"促使众多企业不惜代价去争夺尽可能多的新客户.但是,在企业 ...
- 数据分析---逾期用户画像及不良贷款SQL分析
原文链接:https://blog.csdn.net/nianqi110/article/details/89839288 一.背景描述 查看全文 http://www.taodudu.cc/news ...
- 【大数据、数据挖掘、数据分析】用户画像是什么？如何制作用户画像？
文章目录 什么是用户画像 用户画像的八要素 用户画像的优点 如何制作用户画像 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 ...
- kaggle之数据分析从业者用户画像分析
数据为kaggle社区发布的数据分析从业者问卷调查分析报告,其中涵盖了关于该行业不同维度的问题及调查结果.本文的目的为提取有用的数据,进行描述性展示.帮助新从业的人员更全方位地了解这个行业. 参考学习 ...
- 数据分析方法08用户画像
用户画像 1. 概念 用户画像是指用户信息标签化,通过收集用户多维度的信息数据(如人口统计属性,社会属性,行为偏好,消费习惯等),对其进行统计,分析,从而抽象出用户信息全貌,相比用户原型,它更侧重于数 ...
- 大数据分析-用户画像详解
转自: 百丽百灵(ID:BL100BL) 转自数据分析公号,来源:数据客 什么是用户画像? 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 ...
- 简单人物画像_你真的理解用户画像吗？| 船说
" 「设计师沙龙」是ARK下半年开始逐渐形成的传统,由ARKers自发组织,分为视觉和交互两类,每月各举办一次.大家围绕一个话题展开,聊聊行业最新案例和工作上的心得,帮助大家共同进步. AR ...
- 90%的人都做错的用户画像，到底应该怎么做？
前几天,有个搞运营的小伙伴向我吐槽,熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾.不管是市场人员.运营人员还是产品经理,都躲不开"用户画像",但经常听到伙伴们抱怨,这个词太大了,根本不知 ...
最新文章
- 2月书讯 | 冬奥结束看什么？看看“天花板”级别新作！
- matlab中real函数,Matlab中del2()函数学习笔记
- VTK：3DArray用法实战
- 静态分配和动态分配内存的区别
- java技术系列(一) Enum
- 第三次学JAVA再学不好就吃翔(part115)--多线程
- 检测oracle的语句,oracle功能检测sql语句
- R语言使用aov函数执行单因素方差分析、使用TukeyHSD函数分析单因素方差分析的结果并解读TukeyHSD函数的输出结果
- 分享3个提升效率的方法
- 3、查询省会（Python实现多行输入，以回车结束输入）
- 灵境(元宇宙) 赋能传统产业创新的理论方法与架构模式
- Java多线程系列--【JUC锁05】-非公平锁
- C#使用selenium写爬虫提高速度的关键
- erlang之ets总结
- pymongo的简单使用
- 仿企查查、天眼查股权穿透d3
- 男子订民宿被毁约5个家庭漂泊街头 房东：住满了，没办法
- 微机原理8253计数初值计算
- SQL Server 为视图或函数 指定的列名比其定义中的列多
- 大数据训练营课程大纲项目简介