数据分析构建精准的用户画像

用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。 企业通过对海量数据信息进行分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化就是用户画像的建立过程。 个推近期上线了全新的【用户运营】服务。

进行精准的用户画像分析，需进行对用户进行多维度划分，多维度划分，可以知道用户在不同维度下的不同用户使用场景。 依据不同用户使用场景下的使用心理进行精准的用户产品设计，或者运营打造个性化推送，方便产品进行用户SKU收集，为用户分析动态建模提供维度和数据支持。

(1)数据源端：一般来讲构建用户画像的数据来自于网站交易数据、用户行为数据、网络日志数据。 当然也不仅限于这些数据，一些平台上还有个人征信数据。 (2)数据预处理：第一步是清洗，把一些杂乱无序的数据清洗一下，然后归纳为结构化的数据，最后是把信息标准化。

根据采集的用户信息，将用户打上专属标签，后续可根据标签，对用户进行细分。 4.丰富用户信息 丰富用户画像是构建用户画像过程中最需要打磨的一个部分，将采集到的大量枯燥且凌乱的数据，分析且赋予更多的元素，让它们成为鲜活的个体，非常考验团队的敏锐度和细腻度。

综合上述分析,用户画像的数据模型,可以概括为下面的公式: 用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点(网址+内容) ,某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。 所以会打上**标签。 如:用户A,昨天在品尚红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。