架构 设计
订单转化率画像，各个来源客户的访问和最终购买 的比例，访客画像群体画像，实时打标签，实时订 单种类
第四部分
对采集的数据清洗
statistical analysis and application scenarios of user profile indicators analysis and application scenarios er
管理？
渠道？
营销？
初步的用户画像
语义化 短文本 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！
第二部分
如何创建用户像
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推荐项目架构设计
挖掘出有价值的信息
数据为王
来源画像
数据为王的时代已经 到来，怎样从海量的 数据中挖掘出有价值 的信息越来越发重要
需要有一个来源分类 并对不同分类打标签 直接访问，搜索引擎 广告营销，移动APP
用户浏览行为画像，行为标签，分析用户热点区域连接，实时订单画像，不同来源用户的订单画像
推荐项目架构设计
初步的生活习惯
产品消费
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、生活习惯、消费习惯等； 产品行 为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；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.
对采集的数据清洗
在线模块，离线模块，用户画像-年龄画像
对采集的数据清洗
用户画像-地域画像
第五部分
数据字段打标签
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如何创建用户像
数据 收集
模型 框架
确定 类型
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
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
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！
数据字段打标签
流量趋势画像，页面画像
访客趋势（访客每日的访问 量）浏览趋势（浏览量每日 趋势）新访客趋势（新访客 每日访问趋势）活跃访客趋 势（活跃访客每日访问趋势） 访问量（每日、每周、每月）
受访画像（各品类页面访问量统计）进入画像（访客 从哪些页面进入网站）离开画像（访客从哪些页面离 开网站）页面热点图（优化网页设计）访问标记（访 客在页面上点击哪些内容或者id元素）主机域名（网 站子域名访问量）访问目录（网站子目录访问量）外 链网站（访客点击哪些站外链接离开网站）
第三部分
推荐项目架构设计
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推荐项目架构设计
精确用户属性标签画像
用户基础属性画像，用户的喜好偏向，用户拓展 信息画像，单个信息的集合，国家分析：中国 省份分析：北京市，城市分析：北京市，地址： 移动，操作系统: Windows 7 ，浏览器版本: Chrome，屏幕分辨率: 1920*1080,(1400*600) 色彩深度: 24 bit
初步的用户画像
企业发展最重要的是什么？
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。
用户画像分析
用户画像指标统计分析及应用场景
statistical analysis and application scenarios of user profile indicators Statistical analysis
汇报人：某某某 时间：20XX.XX
USER PROFILE ANALYSIS
如何创建用户像
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
优先级排序
完善用户画像
（1）结合真实的数据，选择典型特征加入到用户画像中 （2）加入描述性的元素和场景描述，让用户画像更加丰满和真实 （3）将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化 （4）让用户画像容易记忆，比如用名字、标志性语言、几条简单的关键 特征描述，都可以减轻读者的记忆负担
目 01 录 02
初步的用户画像 如何创建用户像
03 推荐项目架构设计
04 对采集的数据清洗
05
数据字段打标签
06
画像的指标分析
07 用户画像应用场景
第一部分
初步的用户画像
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