在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP扫描二维码
关注博学谷微信公众号
大数据时代,不仅普通用户可以享受到技术带来的便利,企业也可以从数据中提取有商业价值的信息,构建出用户画像,从而对用户行为进行分析和预测。虽然用户画像不是什么新鲜的概念,但是大数据技术的出现使得用户画像更加清晰客观。下面我们一起来看看如何利用大数据构建用户画像。
1、认识用户画像
用户画像简单来讲,就是用户信息标签化。即收集这个用户的各种数据和行为,从而得出这个用户的一些基本信息和典型特征,最后形成一个人物原型。一般用户画像会分析三个信息维度,分别是基本属性、消费购物以及社交圈。其中基本属性就是指用户的一些基本信息,比如年纪、性别、生日、学校、所在地等等。消费购物这一维度就更加具体,比如这个用户消费偏好的领域,偏好的价格,消费记录等等。
2、利用大数据构建用户画像的好处
(1)精准营销:当企业和商家掌握了用户的一定信息后,就可以构建出清晰的用户画像,这样一来就可以根据用户的偏好、收入等标签,推荐给他们会感兴趣的商品和服务。最典型的一个例子是,现在很多商家会分析产品潜在用户,针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销。比起传统广撒网的短信营销方式,精准营销更能打动用户,而且也更加省时省力。
(2)用户统计:通过大数据我们可以对一些数据进行统计,比如我们经常会看到有一些APP的排行榜,甚至是渗透率、日活率这些具体数据都可以清晰统计出来。
(3)数据挖掘:构建智能推荐系统,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。
(4)进行效果评估:其实相当于市场调研、用户调研,迅速下定位服务群体,提供高水平的服务。比如你是一个买车的想要投放广告,但是不知道哪个渠道投放更好,就可以先尝试一下,看看数据反馈如何。
(5)私人订制:对服务或产品进行私人订制,然而不法商家也会利用用户画像来杀熟。
(6)业务经营分析:业务经营分析以及竞争分析,影响企业的商业决策,甚至发展战略。
3、构建用户画像的流程
(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。我们可以把数据的预处理简单理解为把数据分类在一个表格中,这一步就是奠定数据分析的基石。
(3)行为建模:文本挖掘,自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法。机器学习需要一些数学基础,比如什么统计学、线性代数等等。
(4)用户画像:通过前面的一系列手段,我们可以把数据分类成基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心里特征以及社交网络等维度。
如何利用大数据构建用户画像?想必大家看到这里,已经有了一个大概的认知。如果大家想深入学习大数据的相关技术,欢迎上博学谷观看相关的视频课程~
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
2019年大数据在各行业的应用 深度解析
如今,我们都生活在一个数字化的世界里,大数据的应用也变得越来越广泛,它深度改变着我们的生产生活方式。本文小编就来深度解析一下,2019年大数据在各行业的应用。这些行业都从大数据中获取了当下真正有价值的信息,从而极大地提高了生产效率。
7931
2019-07-22 18:00:56
有大数据分析师资格证书吗?
大数据分析师是在大数据技术不断发展的过程中延伸出来的新的技术岗位。其数据分析方式与传统的数据分析师类似,但是在涉及到数据挖掘、预处理、可视化等环节时,就需要更多大数据相关的技术了。大数据分析师资格正式也就是数据分析师证书。因此是有大数据分析师资格证书的,下面就为大家详细介绍大数据分析师资格证书的相关情况。
19414
2019-09-10 18:37:42
大数据技术就业前景好不好?
大数据技术就业前景好不好?现如今,大数据应用非常广泛,各行各业都开始应用,所以说当前大数据行业真的是人才稀缺尤其是数据分析人才最稀缺。所以让小编跟你说一说,目前大数据行业的大概情况吧。
4939
2020-03-26 22:21:32
常见的实用型数据可视化工具有哪些?
数据可视化工具介绍,由于每个人的的技术水平和偏好不同这里分类介绍。零编程类:操作简单,无需编程基础,适合新手小白做一些基础性的图表可视化;开发工具类专业化的可视化工具,个性化程度高,适合专业的开发者或者工程师;专业图表类:针对性制作地图、时间轴、金融数据可视化工具。接下来我们就一起来看看吧
3762
2021-01-28 10:38:20
大数据批流处理之Lambda架构学习
大数据批流处理之Lambda架构,Lambda架构是当前大数据中批流处理方向影响最为深刻、应用最为广泛的架构。对于在云端的数据中心实现针对海量历史数据的批量计算及优化需要分别在云端、边缘端实现针对流数据的实时处理的场景。
3376
2022-03-02 10:17:27