用户画像技术架构 完整流程图

一文讲透！如何做好用户画像分析，从0到1掌握关键信息认识用户画像1.什么是用户画像在企业经营过程中，生产出的产品会销往不同城市，甚至不同国家。

面对庞大的用户人群，企业必须把这些人汇总归类到不同的具有代表性的人群中。

用户画像就是以数据为核心，通过统计和分类等手段描述用户的属性和特征，探寻用户需求的一种解决方案。

用户画像最基础的工作内容就是给不同的用户打标签，这些标签都是由企业专业的员工从日常工作中提炼出来的具有高度概括性的特征标识，比如年龄、性别、职业、住址、爱好等等。

把这些标签互相融合归纳，就能轻易得出某一群体的整体描述信息。

用户画像代表 - 派可数据用户画像这种解决方案，最开始主要服务于销售和电商等直接与用户进行沟通的领域，后来人们逐渐意识到它的重要性，开始把用户画像拓展到所有和用户产生关联的业务活动中。

目前，企业在生产、运营、营销、销售等一系列业务过程中，都已经开始结合实际情况，将不同的用户角色其中的具有相同特征的人员划分出来，作为一种具有代表性的受众群体，这些不同的受众群体，就组成了产品客户的用户画像。

随着互联网的不断发展，大数据时代已然来临，这种情况下，用户画像更是显得尤其重要。

我们把这些经过用户画像归纳出来的一系列标签，通过信息流广告、智能推荐、内容展现等互联网业务手段进行针对性的使用，将会带来更高的点击和转化率。

2.用户画像有什么用前边我们说过，大数据时代让用户画像更加火热，但反过来说，用户画像需要提取大量的用户信息、处理海量的日志，需要花费企业大量的时间和人力。

处理用户画像数据 - 派可数据但即便如此，大部分企业还是乐此不疲地给自己的用户制作准确的用户画像，这足以证明用户画像的强大，那么用户画像究竟强在何处，又能对企业发展提供什么样的帮助：•用户画像能提供个性化的服务。

由于物质水平的上升，第三产业也就是服务业的占比不断扩大，人们越来越期待拥有独属于自己的个性化服务；•用户画像能提供更精准的营销。

精细化运营数据分析⽅法之—⽤户画像搭建提到⽤户画像，很多⼈都可能存在的错误认知，即把⽤户画像简单理解成⽤户各种特征，⽐如说姓名、性别、职业、收⼊、养猫、喜欢美剧等等。

这些特征表⾯上看没有什么问题，但是实际上组成⽤户画像要跟业务/产品结合。

⽐如，海底捞要做⽤户画像，最后列出来⼩明是⼀个⼤学⽣、⾼富帅、独⽣⼦、四川⼈，爱玩游戏、爱看动漫等⽤户标签。

⽽事实上，对于海底捞⽽⾔，⽤户帅不帅、是否爱玩游戏真的没有关系。

因此对很多企业来说，搭建的⽤户画像标签并没有真正起到有效的作⽤。

那到底什么是⽤户画像，⽤户画像对企业来说主要⽤在什么地⽅？以及企业该如何搭建⼀套有效的⽤户画像？今天⼩亿就来为⼤家分享⼀下。

⼀、什么是⽤户画像？1.定义⽤户画像即⽤户信息标签化，通过收集⽤户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进⽽对⽤户或产品特征属性进⾏刻画，并对这些特征进⾏分析、统计，挖掘潜在价值信息，从⽽抽象出⽤户的信息全貌。

⽤户画像包含的内容并不完全固定，根据⾏业和产品的不同所关注的特征也有不同。

对于⼤部分公司，可以从⽤户特征、业务场景和⽤户⾏为三个⽅⾯构建⼀个标签化的⽤户模型。

2.类型（1）统计类标签这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如：对于某个⽤户来说，其姓名、性别、年龄、地市、活跃时长等，这类数据可以从⽤户注册数据、⽤户消费数据中得出，该类数据构成了⽤户画像的基础。

（2）规则类标签基于⽤户的⾏为以及规则，在实际开发画像的过程中，由于运营⼈员对业务更为熟悉，⽽数据⼈员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营⼈员和数据⼈员共同协商确定（3）学习挖掘类标签通过机器学习挖掘产⽣，根据⽤户的⾏为和规则进⾏预测和判断。

⽐如某个⽤户购买卫⽣⼱，我们可以通过这个⾏为来推出⽤户性别为⼥性、根据⼀个⽤户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。

该类标签需要通过算法挖掘产⽣。

在项⽬⼯程实践中，⼀般统计类和规则类的标签即可以满⾜应⽤需求，在开发中占有较⼤⽐例。

为什么需要用户画像?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。

比如可以做分类统计：喜欢购物的用户有多少？喜欢理财的人群中，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，喜欢理财的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢购物的人地区分布情况是怎么样的？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。

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，如：性别标签”男、女”、地域标签“北京”，等等。

标签呈现出两个重要特征：一是语义化，即人能很方便地理解每个标签的含义。

这也使得用户画像模型具备实际意义，能够较好地满足业务需求。

如：判断用户偏好。

二是短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多的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。

我们制定的标签规则，必须要确保所做的标签具备两个基本特性：人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，向我们展示了一种用于描述用户信息的朴素而简洁的方法。

数据源分析构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。

关于用户相关数据的分类，这里介绍一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。

这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。

不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。

另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。

本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。

静态信息数据——用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面的数据。

最近在学习用户画像，翻看了七十多份材料，简约过了一遍赵宏田老师的书，最近又看了很多里的文章。

全体感受就是，材料太杂、内容太乱、反复的太多、相互间也会有些冲突。

但大致可以归为两类：赵宏田老师的一套，另外其它的一套。

有那么七八张图在各种文档、文章里反复消灭，我也搞不清楚哪个是原创了。

用户画像的描述至少在六个地方看到连文字都是一样的。

原来想着直接抄一下权威老师的作业就好了，但发觉了一些问题，比如标签分类违反了分类的基本准绳、混淆了标签与标签取值的区分。

可能是我较真了但还是期望能依据我认为的更好的方式去实现。

最终，由于以下内容大多源于最近看过的材料，原创声明确定是不能写的，有参考到的比较好的文章我会在文末逐一列出来。

2 标签体系概览2.1 什么是对象2.2 什么是标签标签是人为设定的、依据业务场景需求，对目标对象运用肯定的算法得到的高度精炼的特征标识。

标签是对对象某个维度特征的描述与刻画，是某一种用户特征的符号表示，每一种标签都规定了我们观看生疏描述对象的一个角度，用于对象的标注、刻画、分类和特征提取。

现实世界中标签还有三种表现外形：实物标签、网络标签和电子标签。

•实物标签(Label)是用于标明物品的品名、分量、体积、用途等信息的简要标牌，例如：商品标签、价格标签、车检标签、服装吊牌、车票、登机牌都是实物标签；•网络标签(Tag)是一种互联网内容组织方式，是相关性很强的关键字，它能挂念人们通过关键词快速建立对内容总体印象；•电子标签又称RFID射频标签(Label)，是一种识别效率和精确度都比较高的识别工具，通过射频信号自动识别目标对象并猎取相关数据，识别工作无须人工干涉，可工作于各种恶劣环境。

用户画像里的标签，实际上属于网络标签(Tag)。

2.3 什么是标签体系所谓标签体系，就是对企业需要的多种标签进行归类、同时对标签属性加以定义，从而更便利的对标签进行管理维护。

标签体系包含两部分（标签分类体系即标签类目+标签内容信息），最好能通过标签系统来维护。

简述用户画像的步骤用户画像是指通过对用户的基本信息、兴趣爱好、购买行为、使用习惯等方面的分析，将用户进行分类和描述的过程。

用户画像可以帮助企业更好地了解目标用户，从而制定更精准的营销策略和产品设计。

下面将以简述用户画像的步骤为标题，详细介绍用户画像的步骤和相关概念。

一、收集用户数据用户画像的第一步是收集用户数据。

这些数据可以来自于用户自身提供的信息，也可以通过用户在网站、APP等平台上的行为进行跟踪和分析。

数据的收集可以通过问卷调查、用户注册信息、购买记录、浏览行为等方式进行。

二、整理和清洗数据在收集到用户数据后，需要对数据进行整理和清洗。

这一步是为了去除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据等，确保数据的准确性和完整性。

同时，还需要对数据进行分析，挖掘出其中的关键信息。

三、构建用户画像模型在整理和清洗数据后，可以根据用户的基本信息、兴趣爱好、购买行为等属性，构建用户画像模型。

用户画像模型可以根据不同的需求和目标进行设计，通常包括用户的人口统计信息、兴趣标签、消费偏好、行为习惯等。

四、分析用户群体特征根据用户画像模型，可以对用户进行分类和描述，进一步分析用户群体的特征。

例如，可以将用户分为男性和女性、年轻人和老年人、高收入人群和低收入人群等不同的群体。

通过对用户群体特征的分析，可以更好地了解目标用户，并为企业制定相关策略提供参考。

五、描绘用户画像在分析用户群体特征的基础上，可以对用户进行画像描绘。

描绘用户画像时，可以结合用户的基本信息、兴趣爱好、购买行为等方面的特征，描述用户的人物形象、生活方式、消费习惯等。

例如，可以描述一个年轻女性用户，她热衷于时尚潮流、喜欢旅行和购物，经常使用社交媒体。

六、验证和更新用户画像用户画像是动态的，随着用户行为的改变和新的数据的加入，用户画像也需要不断地验证和更新。

通过对用户的持续跟踪和分析，可以及时了解用户的变化和需求，及时更新用户画像，以保持用户画像的准确性和有效性。

用户画像的流程User profiling is a crucial process in modern marketing and business strategies. Understanding the demographic, psychographic, and behavioral traits of customers allows businesses to tailor their products and services to meet their specific needs. This process involves collecting data from various sources such as online activities, surveys, and social media interactions to create a detailed profile of the target audience.用户画像是现代营销和业务战略中至关重要的过程。

了解客户的人口统计学、心理学和行为特征使企业能够定制其产品和服务，以满足他们的特定需求。

这个过程涉及从各种来源收集数据，如在线活动、调查和社交媒体互动，以创建目标受众的详细资料。

One of the key benefits of creating user profiles is the ability to personalize marketing efforts. By understanding the preferences and behaviors of customers, businesses can create targeted campaigns that are more likely to resonate with their audience. This increasesthe effectiveness of marketing campaigns and can lead to higher conversion rates and customer loyalty.创建用户画像的一个关键好处是个性化营销工作的能力。

用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。

知乎数据赋能团队以 Apache Doris 为基础，基于云服务构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构，同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流，显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度，大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本，并对实时算法的准确率及业务核心指标带来明显增益。

关键词：数据仓库，Apache Doris，用户画像，实时数据01前言知乎业务中，随着各业务线业务的发展，逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。

对用户画像方面，期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。

对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。

在 2021 年 8 月，知乎平台团队成立数据赋能团队。

针对历史实时数据需求无承接方的现象，已有用户画像系统无法满足多样的人群定向的现状，及业务方进一步人群分析的业务诉求，提出基础设施层选用Apache Doris作为实时数据仓库技术选型，业务工具层建设实时数据集成、实时数据调度、实时数据质量中心等系统，应用层建设实时数据应用和用户画像应用的方案。

该方案针对性地解决了业务痛点，满足了业务诉求。

拆分当前业务主要在实时数据和用户画像两大部分有难点，共包含如下的三个方向目标：1、实时业务数据通过提供实时的业务指标，解决业务对热点、潜力的把控，助力生产、消费，提升优质创作量及内容消费能力。

提供实时的复杂计算的外显指标，加强用户体验，解决业务侧通过后端脚本计算的高维护成本和复杂性，节约成本，提升人效。

2、实时算法特征以实时数据为基础，提供多样的实时算法特征，与算法团队共同提升 DAU、留存、用户付费等核心指标。

3、用户画像用户筛选，做到多维、多类型的定向筛选，并接入营销、广告、运营平台等系统，提高业务效率，降低人员成本。

用户画像数据收集与处理流程随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大量的个人数据被产生、收集和储存。

而这些数据的处理和分析对于企业和组织来说非常重要，因为它们可以通过分析用户画像数据来更好地了解用户需求、预测用户行为并进行精准营销。

本文将介绍用户画像数据的收集与处理流程。

一、数据收集用户画像数据的收集可以通过多种方式实现。

以下是常见的数据收集方法：1.1 网络行为数据收集通过用户的网络行为来收集数据是最常见的方式之一。

企业可以通过用户在网站上的浏览、搜索、购买和评论等行为来获取用户画像数据。

这些数据可以通过网站分析工具、Cookie和服务器日志等渠道进行收集。

1.2 线下渠道数据收集除了网络行为数据外，用户在线下渠道的行为也是重要的数据来源。

例如，通过用户在实体店铺的购买、咨询、投诉等行为来获取用户画像数据。

这些数据可以通过POS系统、CRM系统以及电话和邮件等渠道进行收集。

1.3 社交媒体数据收集随着社交媒体的普及，用户在社交媒体平台上的行为也成为了重要的数据来源。

企业可以通过用户在社交媒体上的关注、点赞、评论和分享等行为来获取用户画像数据。

这些数据可以通过API接口和数据爬取工具进行收集。

二、数据预处理在进行用户画像数据的进一步分析之前，需要对数据进行预处理来清洗和规范数据。

以下是常见的数据预处理步骤：2.1 数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行去重、去除异常值和修复缺失值等操作。

这可以通过数据挖掘和数据清洗工具来实现。

2.2 数据集成数据集成是指将来自不同渠道的数据进行整合和统一。

由于用户画像数据可能来自多个渠道，因此需要将这些数据进行整合，建立一个一致的数据集。

这可以通过ETL工具和数据仓库等方式来实现。

2.3 数据转换数据转换是指将数据转化为适合进行分析和建模的形式。

例如，将分类变量进行编码、将文本数据进行向量化等操作。

这可以通过数据处理工具和编程语言来实现。

2.4 数据归一化数据归一化是指将不同特征之间的数据范围进行统一，以避免特征之间的差异对分析结果产生影响。

用户画像的构建步骤-回复关于用户画像的构建步骤，我们将在以下几个方面进行解释和阐述。

第一步：明确用户画像的目标与用途在构建用户画像之前，我们首先需要明确用户画像的目标和用途。

用户画像是为了更好地了解目标用户并进行个性化的营销和服务。

因此，明确用户画像的目标和用途对后续的构建工作至关重要。

例如，我们想要了解目标用户的兴趣爱好、购买意愿、消费习惯等，以便定制个性化的推荐内容和营销策略。

第二步：收集用户相关数据要构建用户画像，我们需要收集用户相关的各种数据。

数据的来源可以有多种，例如用户注册信息、资料完善的问卷调查、用户在网站或应用上的行为数据、社交媒体数据等。

这些数据可以帮助我们了解用户的基本信息、兴趣爱好、消费行为等方面的情况。

第三步：数据预处理与清洗收集到的数据往往是杂乱的、冗余的和不完整的。

因此，在构建用户画像之前，我们需要对数据进行预处理和清洗。

预处理的过程包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等。

清洗的过程则是将数据进行规范化、整理、分类等。

这样做可以使得后续的数据分析和用户画像构建更加准确和可靠。

第四步：数据分析与特征提取在数据预处理和清洗之后，我们可以进行数据分析和特征提取。

数据分析的目的是从大量的数据中找出有用的信息和模式，以支持用户画像的构建。

例如，通过数据分析可以发现用户的消费习惯、购买行为、地理位置等相关特征。

特征提取则是从原始数据中提取出能够刻画用户特征和行为的关键特征。

这些特征可以包括年龄、性别、兴趣标签、购买偏好等。

第五步：用户分类和群体划分通过数据分析和特征提取，我们可以得到用户的关键特征。

接下来，我们可以根据这些特征将用户进行分类和群体划分。

用户分类的目的是根据用户的相似特征将其划分到不同的群体中，以便更好地进行个性化的推荐和服务。

例如，可以根据用户的兴趣爱好将其划分为运动爱好者、美食爱好者等。

群体划分的目的是将用户划分到具有相似特征和需求的群体中，以便进行更有针对性的营销和推广。

客户画像开发方案什么是客户画像？客户画像是指基于客户的社会人口学、行为偏好、消费习惯、购买历史等数据，通过数据分析技术和模型运算，得出的对客户的特征、需求、行为习惯等进行全面、立体、系统描述的一种理论和方法。

这种方法可以帮助企业更好地了解客户，提高客户服务效率和精准度，为企业的营销决策提供重要参考依据，同时也是企业为客户提供更有针对性服务的前提。

客户画像开发方案的步骤第一步：数据收集客户画像开发的第一步是进行数据收集。

数据收集的方式可以包括：问卷调查、用户行为日志、社交媒体数据、CRM系统数据等。

通过这些数据可以获取用户的基本信息、消费历史、购物偏好等关键信息，为下一步的数据分析提供输入数据。

第二步：数据清洗和加工在数据收集阶段，数据的来源可能是各种各样的，其中包括了一些噪声和冗余的数据，需要进行清洗和预处理，以得到纯净、干净的数据，以便于后续分析模型的建立。

数据清洗过程包括去除重复数据、剔除异常数据、填补缺失数据等。

第三步：特征工程在数据清洗和加工的基础上，需要对数据进行特征工程处理。

通常情况下，这个步骤包括：特征提取、特征选择和特征构造。

在这一步骤中，需要确定不同的特征编码方式，结合领域知识和数据分析技术，进行特征选取和提取，同时进行特征构造，以便于后续分析模型的建立。

第四步：模型建立在完成数据的清洗和加工，以及特征工程处理后，需要建立合适的客户画像模型。

常见的客户画像建模方法包括了聚类分析、关联规则挖掘、决策树、神经网络等，这些方法是基于数据分析的技术，以确定不同的客户画像类型，为后续的客户服务提供更有针对性的解决方案。

第五步：模型应用和优化客户画像模型建立完成后，需要进行实际应用。

常见的客户画像应用领域包括：线上营销、客户服务、社交广告、公共关系等。

在应用执行过程中，需要及时优化模型，结合实际情况进行参数调整和模型改进，以提升客户服务的精准度，为企业的营销决策提供更有利的支持。

客户画像的实际应用客户画像在线下零售领域的应用在线下零售行业，客户画像应用可以帮助企业确定客户类型，建立客户群体，进行个性化营销服务。

4种类型+10大步骤，详解用户画像人人都是产品经理本文笔者将带领大家从从4 个不同的视角看用户画像，并且从收集数据开始到角色迭代调整，讲述如何通过十个步骤创建用户角色?用户画像是虚构的角色，企业可以根据自己的业务指标创建用户画像，画像角色可以帮助我们了解用户的需求、体验、行为和目标。

它可以帮助我们认识到不同的人有不同的需求和期望，也可以帮助我们识别出到底哪些用户对我们感兴趣。

画像会使我们的设计任务不那么复杂，它指导我们的构思过程，帮助我们为目标用创建更加良好的用户体验。

与基于设计团队的偏好来设计产品、服务和解决方案相反，在许多以人为中心的设计学科中，将研究中的数据和某些趋势以及人格化的内容提炼，已经成为标准实践。

因此，用户画像描述的并不是一个真实的人，而是根据多个人的特点收集到的真实数据而组合成的角色，用户画像在很大程度上为冰冷的事实增加了人情味。

画像提供了有意义的原型，我们可以使用这些原型来评估我们的设计与开发。

用户画像将帮助我们提出正确的问题，并从我们目标用户的角度去回答这些问题。

例如：“这些人都在想什么、感觉什么、做什么、说什么?”以及“我们试图满足他们的潜在需求是什么?”等。

一、从4 个不同的视角看用户画像用户画像博士和用户画像专家 Lene Nielsen在她的文章中描述了4 种不同类型的用户画像，以确保它们能为我们的项目带来最大的价值。

1. 目标导向型这类用户画像直接切入到问题的实质，它关注的是：我的典型用户想用我的产品做什么？目标导向型画像的目标是：检查我们的用户更愿意使用哪些流程，以便在与我们的产品或服务交互时实现他们的目标。

这里有一个前提假设是：我们已经做了足够量的用户研究，来确定我们的产品对用户有价值。

目标导向型画像是基于 Alan Cooper 的观点，他是一位美国的软件设计师和程序员，被称为“Visual Basic 之父”。

图 1. 图片来源于文章2. 角色视角型基于角色的视角也是以目标用户为导向的，它也同样关注行为。

用户画像构建三步走：用户画像并不是随便的给用户打标签今天就用户画像构建的一些思路和想法分析进行一个分享，欢迎一起进行探讨交流。

如果你走在大街上，看到迎面走来了一个前凸后翘、长发飘飘、五官精致、皮肤白皙、大腿修长的人，你内心肯定会一阵惊喜：“哇，美女！”。

假如你对这个美女产生了兴（性）趣，你想追求这个美女，那么你会想办法去了解这个美女，比如约她吃饭，出去玩以了解她的性格特征，从她闺蜜那打听她的兴趣、爱好等。

当你对这个美女的外在和内在都做了详细的了解之后，你觉得的实时机差不多了，就开始了对美女的表白。

其实在你向美女表白前的一些列过程就是在对这个美女进行画像。

你在表白前你肯定会对这个美女有了以下判断：外在，她是一个美女。

判断依据：前凸后翘，长发飘飘，五官精致，皮肤白皙，大腿修长内在，她很温柔、贤惠、知书达理，她喜欢……判断依据：声音好听、细腻，举止优雅，会做饭，能持家，善解人意等其实我们在做产品或者运营过程中的用户画像也是同样的道理和思路，前面是对单个人的特征描述。

在做产品运营过程中的用户画像唯一不同的就是，我们需要对一群人做特征描述，是对一个群体的共性特征的提炼，说白了就是给用户群体打标签。

所以用一句话概括：用户画像就是给用户打标签！当然给用户画像不是随随便便的给用户打几个标签就完事，就像你追美女之前的了解工作一样，你需要对美女的外表进行判断，你需要通过跟美女的交往和沟通，或者从闺蜜那进行打听来了解美女的性格，爱好和需求。

所以我们在构建用户画像的时候需要遵循一定的思路、步骤和方法。

用户画像的思路前面在用美女举例的时候，对美女从内在和外在两个方面进行了判断，用户画像的构建思路其实也是从这两个方面进行展开。

在这里我们称之为：显性画像和隐性画像两个方面，具体的思路都是围绕这两个方面进行展开。

•显性画像：即用户群体的可视化的特征描述。

如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征•隐性画像：用户内在的深层次的特征描述。