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　　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，较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）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。较典型的一个例子是，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，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：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，较后是把信息标准化。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。