用户画像模型数据建模方法——九数云

在信息时代，数据分析与数据挖掘越来越显现出他巨大的价值，越来越多的企业开始重视数据分析，也有很多人开始学习数据分析。今天小编就给大家介绍一个常用的概念，用户画像模型，相信看完这篇，你一定能够有所收获。

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：用户画像模型，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。

01）什么是用户画像模型

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画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。

02）为什么需要用户画像模型

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，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。

03）如何构建用户画像

一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。

人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。

1.数据源分析

2. 目标分析

3. 数据建模方法

本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。内容地址、行为类型、时间衰减，决定了权重模型是关键，权重值本身的二次建模则是水到渠成的进阶。

04）高效实用的的在线数据分析工具——九数云

九数云是帆软软件最新推出的一款SAAS BI产品，是一款零代码的在线数据分析工具，帮助各行各业的人员快速地进行百万级别以上的数据分析，并搭建各类报表系统。简单高效，小白也能轻松实现用户画像模型数据建模，有需要的快去试试吧！

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