用户画像—用户画像基础
- 格式：docx
- 大小：1.20 MB
- 文档页数：7
下载文档原格式
合集下载
用户画像的基础、原理、方法论(模型)和应用
用户画像的基础、原理、方法论（模型）和应用用户画像（User Profile）的本质是用户需求描述，一种刻画用户需求的模型。
用户画像在推荐系统、广告系统、商业分析、数据分析、用户增长、用户研究、产品设计、数据运营、精准营销、量化风控等领域得到广泛应用。
本文系统地构建了用户画像的知识体系。
首先，介绍了用户画像的概念、要素、关系、意义等用户画像的基础知识；接着，介绍了用户画像的方法、分层标签、AARRR 用户分层模型、分群标签、RFM 用户分群模型、个性化标签、人工打标签、机器打标签、混合打标签、用户画像的原则、用户画像的检验等用户画像原理；然后，介绍百度的用户画像、微博的用户画像、今日头条的用户画像；最后，指出用户画像在推荐系统中的应用，以及用户画像的本质和用户画像面临的挑战。
本文目录如下：1. 用户画像基础1.1. 用户1.2. 用户画像的概念1.3. 用户画像的要素1.4. 用户画像的关系1.5. 用户画像的意义2. 用户画像原理2.1. 用户画像的方法2.2. 分层标签2.2.1. AARRR 用户分层模型 2.3. 分群标签 2.3.1. RFM 用户分群模型 2.4. 个性化标签2.4.1. 人工打标签2.4.2. 机器打标签2.4.3. 混合打标签2.5. 用户画像的原则2.6. 用户画像的检验3. 用户画像应用3.1. 百度的用户画像3.2. 微博的用户画像3.3. 今日头条的用户画像4. 用户画像总结4.1. 推荐系统的用户画像4.2. 用户画像的本质4.3. 用户画像的挑战接下来，让我一起走进用户画像的世界。
用户画像的基础、原理、方法论（模型）和应用1. 用户画像基础用户画像基础的目录1.1. 用户要想搞清楚用户画像，首先得搞清楚用户。
比如：你的用户的特征是什么？怎么描述用户需求？不同阶段的用户特征又是什么？用户关于用户还有用户关键路径、用户旅程（customer journey map）、用户决策过程等等。
用户画像的基本概念
用户画像的基本概念用户画像是指根据用户的属性、偏好、行为、生活习惯、等信息而抽象出来的标签化用户模型。
通俗讲就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度提炼的特征标识。
通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标、方式、组织、标准、验证这些方面。
1.目标：指定是描述人，认识人，了解人，理解人2.方式：分为非形式化手段，如使用文字、语言、图像、视频等方式描述人；形式化，即使用数据的方式来刻画人物的画像3.组织：结构化、非结构化的组织形式4.标准：指的是使用常识、共识、知识体系的渐进过程来刻画人物，认识了解用户5.验证：依据侧重说明了用户画像应该来源事实、经得起推理和校验用户画像的基本概念包括以下几个方面：1.基本信息：用户画像通常包含用户的基本信息，如年龄、性别、地理位置、教育程度、职业等。
这些信息可以帮助企业了解用户的一般背景和特征。
2.兴趣和偏好：用户画像还包括用户的兴趣和偏好，例如喜欢的电影、音乐、运动、旅行等。
这些信息可以帮助企业了解用户的爱好和消费倾向，从而提供更加个性化的产品和服务。
3.行为和消费习惯：用户画像还会考虑用户的行为和消费习惯，比如购买历史、浏览行为、使用习惯等。
这些信息可以帮助企业分析用户的购买决策过程、购物偏好以及使用习惯，为用户提供更好的购物体验。
4.渠道偏好：用户画像还可以包括用户的渠道偏好，即用户更倾向于通过哪种渠道获取信息或进行交流，比如社交媒体、电子邮件、手机应用等。
这些信息可以帮助企业选择合适的渠道与用户进行沟通和营销。
5.忠诚度和价值：用户画像还可以考虑用户的忠诚度和价值，即用户对企业品牌的忠诚程度和对企业的贡献价值。
这些信息可以帮助企业识别重要的用户群体，并采取措施提升用户的忠诚度和价值。
通过建立用户画像，企业可以更加全面地了解用户，为用户提供个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
用户画像(参考版)课件
详细描述
根据数据来源，用户画像可以分为定量画像和定性画像；根据使用目的，用户画像可以分为基础画像、运营画像 和商业画像；根据用户规模，用户画像可以分为个体画像和群体画像。不同类型的用户画像具有不同的特点和用 途，应根据实际需求选择合适的类型进行构建和应用。
02
用户画像的构建方法
数领域的合作将进一步推动用户画像的发展和应用。
THANK YOU
用户画像可视化
通过数据可视化工具，将用户画像进 行可视化展示，以便于更直观地了解 和分析用户群体。
根据模板，为每个用户群体创建具体 的画像实例，以便于理解和应用。
03
用户画像的应用场景
产品设计
用户需求洞察
通过用户画像，产品设计者可以 更深入地了解目标用户的需求、 偏好和痛点，从而设计出更符合
用户期望的产品。
用户需求分析
他们需要的是方便、快捷、安全的购物体验，同时希望得 到个性化的推荐和优惠。
案例二：某社交平台的用户画像
用户画像描述
该社交平台的主要用户是年轻人，特别是大学生和年轻白领，他 们追求新鲜、刺激和个性化，乐于分享自己的生活和想法。
用户行为特征
这些用户通常在白天和晚上使用社交平台，他们喜欢通过关注和互 动来建立自己的社交圈，并经常发表状态和评论。
果和转化率。
品牌定位
基于用户画像的特征，明确品牌 的目标受众和定位，塑造独特的
品牌形象。
用户服务
个性化服务
根据用户画像提供个性化的服务，满足不同用户 的特定需求，提高用户满意度。
用户关系管理
通过用户画像建立用户关系管理系统，更好地了 解用户需求和行为，提高用户留存率。
用户反馈分析
利用用户画像分析用户反馈信息，识别出用户的 痛点和期望，优化产品和服务。
根据数据来源，用户画像可以分为定量画像和定性画像；根据使用目的，用户画像可以分为基础画像、运营画像 和商业画像；根据用户规模，用户画像可以分为个体画像和群体画像。不同类型的用户画像具有不同的特点和用 途，应根据实际需求选择合适的类型进行构建和应用。
02
用户画像的构建方法
数领域的合作将进一步推动用户画像的发展和应用。
THANK YOU
用户画像可视化
通过数据可视化工具，将用户画像进 行可视化展示，以便于更直观地了解 和分析用户群体。
根据模板，为每个用户群体创建具体 的画像实例，以便于理解和应用。
03
用户画像的应用场景
产品设计
用户需求洞察
通过用户画像，产品设计者可以 更深入地了解目标用户的需求、 偏好和痛点，从而设计出更符合
用户期望的产品。
用户需求分析
他们需要的是方便、快捷、安全的购物体验，同时希望得 到个性化的推荐和优惠。
案例二：某社交平台的用户画像
用户画像描述
该社交平台的主要用户是年轻人，特别是大学生和年轻白领，他 们追求新鲜、刺激和个性化，乐于分享自己的生活和想法。
用户行为特征
这些用户通常在白天和晚上使用社交平台，他们喜欢通过关注和互 动来建立自己的社交圈，并经常发表状态和评论。
果和转化率。
品牌定位
基于用户画像的特征，明确品牌 的目标受众和定位，塑造独特的
品牌形象。
用户服务
个性化服务
根据用户画像提供个性化的服务，满足不同用户 的特定需求，提高用户满意度。
用户关系管理
通过用户画像建立用户关系管理系统，更好地了 解用户需求和行为，提高用户留存率。
用户反馈分析
利用用户画像分析用户反馈信息，识别出用户的 痛点和期望，优化产品和服务。
用户画像模板
用户画像模板【用户画像模板】一、用户画像的概念和重要性用户画像是一种将用户群体进行分类与整理，从而形成用户特征描述的方法。
它通过收集用户的个人信息、行为数据、偏好习惯等多方面的数据，进行细致的分析与整合，从而帮助企业更好地理解用户需求、提升产品或服务的个性化程度。
用户画像对于企业发展具有重要意义，可以实现精准营销、提升用户体验和产品创新等方面的优势。
二、用户画像的构建要素1. 个人信息：包括用户的姓名、性别、年龄、职业、地域等基本信息，有助于企业进行人口统计学分析。
2. 行为数据：记录用户在产品或服务中的各种行为，如点击、浏览、购买等，进而分析用户兴趣爱好和消费喜好。
3. 社交关系：追踪用户在社交媒体平台上的互动、关注对象等信息，了解用户的社交圈子和社交特征。
4. 心理特征：通过用户在产品或服务中的反馈、关注点等数据，分析用户的需求、态度和情感特征，为情感营销提供基础。
三、用户画像的应用场景1. 精准营销：通过用户画像，企业可以进行定向广告投放、个性化推荐等方式进行精准营销，提高投资回报率。
2. 用户服务：用户画像可以帮助企业了解用户的特点与需求，针对性地进行产品服务的改进与优化，提升用户满意度。
3. 用户洞察：通过用户画像，企业可以深入分析用户行为与偏好，发现用户的潜在需求和问题，为产品创新和改进提供依据。
四、用户画像的建立和更新1. 数据采集：企业需要通过各种渠道收集用户的个人信息、行为数据等，如使用问卷调研、数据分析工具等。
2. 数据整合：将收集到的用户数据进行整合和清洗，消除冗余和错误，确保数据的准确性和完整性。
3. 用户分析：通过数据分析工具，对用户数据进行深入分析，发现用户群体的共性和个性特征。
4. 用户画像更新：用户画像是一个动态的过程，企业需要不断更新和完善用户画像，跟踪用户的变化和需求。
五、用户画像的价值和意义用户画像可以帮助企业更好地了解用户的需求与特点，提供个性化的产品或服务，从而增加用户粘性和忠诚度。
构建用户画像的步骤
构建用户画像的步骤
x
一、为什么要构建用户画像
构建用户画像是一项设计用于开发具有深度理解的用户特征的
过程。
它可以帮助市场营销人员和产品经理更加清楚地了解自己的客户。
通过用户画像，企业可以更有效地实施活动，也可以根据用户数据分析进行更准确的受众定位和投放。
二、构建用户画像的基本步骤
1、获取用户数据：用户数据是构建用户画像的基础，可以从各种渠道获得，包括用户行为数据、用户属性数据、用户关系数据等。
2、数据清洗：在获取的数据中可能存在不准确、重复和无用等数据，需要进行数据清洗以确保接下来构建的用户画像是有效的。
3、提取用户特征：提取用户特征可以深入探索数据进而将其转化为有意义的信息，如年龄、爱好、消费行为等，从而更好地描述用户。
4、分析用户特征：通过探索各个特征之间的关联关系，抽取用户特征，建立用户的高维度画像模型。
5、构建用户画像：根据用户特征及关联关系构建用户画像，以更加全面、深刻的理解用户行为。
三、总结
构建用户画像是一项有助于更有效的实施活动和精准受众定位
的重要工作。
以上就是构建用户画像的基本步骤，包括获取用户数据、
数据清洗、提取用户特征、分析特征和构建用户画像。
用户画像模板
用户画像模板一、用户基本信息。
1. 姓名，（填写用户的姓名）。
2. 年龄，（填写用户的年龄）。
3. 性别，（填写用户的性别）。
4. 职业，（填写用户的职业）。
5. 地域，（填写用户所在地区）。
二、用户兴趣爱好。
1. 兴趣爱好，（填写用户的兴趣爱好，如运动、阅读、旅行等）。
2. 喜欢的活动，（填写用户喜欢参与的活动，如登山、看电影、购物等）。
3. 喜欢的娱乐方式，（填写用户喜欢的娱乐方式，如看电视剧、玩游戏、听音乐等）。
三、用户消费习惯。
1. 消费水平，（填写用户的消费水平，如高消费、中等消费、低消费等）。
2. 消费偏好，（填写用户的消费偏好，如喜欢购买时尚品牌、追求性价比、注重品质等）。
3. 消费场景，（填写用户常去的消费场所，如商场、超市、线上购物平台等）。
四、用户社交行为。
1. 社交圈子，（填写用户的社交圈子，如朋友、同事、家人等）。
2. 社交方式，（填写用户的社交方式，如线下聚会、社交软件、微信朋友圈等）。
3. 社交频率，（填写用户的社交频率，如每周一次、每月一次等）。
五、用户偏好特点。
1. 个性特点，（填写用户的个性特点，如内向、外向、乐观、悲观等）。
2. 行为习惯，（填写用户的行为习惯，如早起、晚睡、爱喝咖啡、爱喝茶等）。
3. 消费心理，（填写用户的消费心理，如追求新奇、追求安全、追求舒适等）。
六、用户需求和痛点。
1. 需求，（填写用户的需求，如购物需求、娱乐需求、社交需求等）。
2. 痛点，（填写用户的痛点，如生活压力大、工作繁忙、经济困难等）。
七、用户使用产品偏好。
1. 产品类型，（填写用户喜欢使用的产品类型，如手机、电脑、家电等）。
2. 使用习惯，（填写用户的产品使用习惯，如频繁使用、偶尔使用、只在特定场景使用等）。
3. 使用需求，（填写用户对产品的使用需求，如提高效率、增加娱乐性、解决问题等）。
八、用户对品牌和服务的态度。
1. 品牌偏好，（填写用户对品牌的偏好，如喜欢国际大牌、喜欢本土品牌、喜欢新兴品牌等）。
自媒体的用户画像与分析
自媒体的用户画像与分析时下，随着新媒体的快速发展，自媒体逐渐成为人们获取信息和娱乐的主要渠道。
在这个过程中，自媒体的用户群体也逐渐丰富和多样化，那么，我们如何来了解自媒体的用户画像以及分析其特征呢？一、自媒体用户画像的基础特征1. 年龄结构：对于自媒体用户的年龄结构分析，数据显示，80后和90后占据了最大的市场份额。
其中，90后用户数量不断上升，并且已经成为了自媒体用户中最为广泛的用户群体。
这也说明，随着时代的变迁，年轻人更加倾向于通过新媒体获取信息和自我实现。
2. 性别特征：无论是在自媒体领域还是其他领域，男性用户通常都比女性用户更多。
但是，从近几年的数据分析中可以发现，在自媒体相关领域，女性用户的比例不断提高。
这就代表着，女性用户对于自媒体的兴趣和需求正在逐步增强。
3. 地域分布：在自媒体用户的地域分布方面，大多数用户来自于一二线城市。
但是，随着互联网的普及和自媒体的发展，三四线城市的用户也在逐步增多。
从这个方面也可以看出，自媒体行业的潜在用户用户市场的增长空间正在不断扩大。
二、自媒体用户的消费和消费习惯1. 消费习惯：从目前的自媒体消费趋势来看，更多的自媒体用户会花费时间在线浏览视频、音频或者是文本内容。
同时，广告已经成为影响用户消费习惯和决策的因素之一。
在广告类自媒体产品推陈出新的同时，消费者对于创意和个性化的广告日益看重，基于满足用户需求的广告产品也在不断涌现。
2. 消费能力：从消费能力上看，自媒体用户群体的平均月消费额度程度在100元以下，也有不少用户会有比较高的月消费额度(500元以上)，这个消费能力是中等偏上的，相比其他在线市场，自媒体用户的消费让供应商们看到了很大的潜力，同时也越来越助推优质内容的生产。
三、自媒体用户的特殊需求1. 多媒体需求：可以发现，自媒体用户在获取信息和娱乐时对于多媒体内容的需求较高。
也就是说，当内容以多种媒介呈现时，用户更容易从中获取到想要的信息和乐趣。
用户画像基本概念
用户画像基本概念用户画像（User Persona）是指对公司或品牌的目标用户进行深入细致地描绘和描述，以便能够更好地了解用户的需求、痛点、行为等情况。
用户画像被用于设计产品、行销策略以及营销活动中，因为了解用户的情况是一个品牌成功的重要基础。
每一个用户画像都是从市场调研和用户数据分析中获得的有关目标用户行为、需求和心理的信息。
一个用户画像通常包括用户的基本信息，如年龄、性别、职业、收入、教育程度、家庭状态等，以及用户的喜好、习惯、消费习惯、态度、价值观、需求、痛点等。
用户画像是一个具有典型性的用户，代表着品牌想要吸引和接触到的一类用户。
这个用户画像需要尽可能地贴近用户群体的典型性，而又不能太过于狭隘，以免漏掉了一些潜在用户。
用户画像的制作需要时间和精力，再加上具体的数据和分析，因此一个品牌通常会为不同的目标用户制作不同的用户画像。
用户画像可以帮助品牌更好地了解自己的用户，以便更好地制定营销策略，例如改善产品体验、增加用户留存、提高品牌忠诚度等。
制作一个好的用户画像有以下四个基本步骤：2.选择目标用户群体：从众多的用户群体中选择关键的目标群体，该群体可准确描述和代表一定数量的潜在客户群体，根据该群体的特点和消费习惯等制作更具体的用户画像。
4.验证和完善用户画像：最后，我们需要通过市场验证和用户反馈来确认用户画像的准确性，并对用户画像进行小范围调整，以便更好地反映用户的需求和心态。
用户画像的制作是一个逐步深入的过程，它需要把握用户的基本情况和细节，分析用户的心理和需求，以便在产品优化与营销策略上更为准确和针对。
它通常被视为一项重要的市场研究工具，帮助为用户提供更好的产品和服务。
大学生创业基础用户画像注意事项
大学生创业基础用户画像注意事项
互联网时代，想要创业，就离不开互联网。
而互联网创业，跟以往的创业，也有些许不同，选择客户的方式也不一样。
现在想搞互联网，要学会做用户画像，什么是用户画像？用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
1.获取用户
没有用户的基础，再怎么优秀的划分方法也都是白费功夫，要想给用户做一个数据分析，首先你得要有用户才行。
2.获取用户数据
有了客户之后，我们就得善于利用客户的相关数据，用户的性别、年龄、职业、消费意向、生活习惯，这些都要有所了解。
在互联网上面，每个人都是看不到对方的，只有通过他们所提供的相关信息，才能尽量将他们给划分准确。
而这些基本的数据，就是重要的划分信息，一般来说，用户们也乐于完善自己的相关信息，方便更好地使用平台。
3.给用户做分类
将大量的用户划分为一个个细小的类别，通过标签的权重、排列，可以得到很多用户的标签，根据自身产品的需求选择需要的用户标签，找到对应的用户。
4.最终构建用户画像
用户的使用时间，用户的行为，用户感兴趣的内容，这些一个个细小的事件，组合起来就是一个完整的用户画像。
有了它，你就能更精准地为用户提供服务，获利效果也会更好。
简述用户画像的主要步骤
用户画像是指对目标用户群体进行深入细致的描述和分析，以便更好地了解他们的需求、偏好和行为习惯。
创建用户画像通常需要经历以下主要步骤：
1. 收集用户数据：通过各种途径收集用户相关数据，包括但不限于用户调研、市场调查、网站分析、社交媒体分析等。
这些数据可以涵盖用户的基本信息、行为数据、偏好特征等。
2. 整理和清洗数据：对收集到的用户数据进行整理和清洗，去除重复、不完整或无效的数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：利用数据分析工具对清洗后的数据进行分析，以发现用户群体的共同特征、行为模式和偏好。
这可以包括统计分析、聚类分析、关联分析等方法。
4. 建立用户模型：根据数据分析的结果，建立用户模型，将用户进行分类或分群，识别出不同的用户类型或用户群体。
5. 描绘用户画像：基于建立的用户模型，开始描绘用户画像，包括用户的基本信息、兴趣爱好、购买行为、使用习惯、生活方式等方面的描述。
6. 验证和修正：将初步建立的用户画像与实际情况进行验证，不断修正和完善用户画像，确保其准确度和有效性。
7. 应用用户画像：将建立完成的用户画像应用到产品设计、营销策略、客户服务等方面，以更好地满足用户需求并提升用户体验。
8.评估效果：定期评估用户画像对业务成果的影响，衡量它在提高用户体验、增加用户参与度、促进销售等方面的效果。
9.持续更新：用户的需求和行为是不断变化的，因此用户画像也需要随着时间和市场环境的变化而定期更新和调整。
以上步骤可以帮助组织更好地了解目标用户，有针对性地开展业务活动，并更好地满足用户需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第1章用户画像基础1.1用户画像是什么用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。
如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
1.1.1画像简介用户画像，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，进而对用户或者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。
用户画像可看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。
如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。
（图1-1 某用户标签化）从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
“数据静止在数据仓库，是死的”。
用户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库。
针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，是大数据落地应用的一个重要方向。
图1-2 数据应用体系的层级划分1.1.2标签类型用户画像建模其实就是对用户“打标签”，一般分为3种类型（如图1-3所示）：①统计类标签；②规则类标签；③机器学习挖掘类标签。
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。
该类标签构成了用户画像的基础。
2.规则类标签该类标签基于用户行为及确定的规则产生。
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.机器学习挖掘类标签根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、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。
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。
机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。
机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。
1.2数据架构在整个工程化方案中，系统依赖的基础设施包括Spark、Hive、HBase、Airflow、MySQL、Redis、Elasticsearch.除去基础设施外，系统主体还包括Spark Streaming、ETL、产品端3个重要组成部分。
图1-4 用户画像数仓架构图1-4下方虚线框中为常见的数据仓库ETL加工流程，也就是将每日的业务数据、日志数据、埋点数据等经过ETL过程，加工到数据仓库对应的ODS层、DW层、DM层中。
中间的虚线框即为用户画像建模的主要环节，用户画像不是产生数据的源头，而是对基于数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相关数据的二次建模加工。
在ETL过程中将用户标签计算结果写入Hive，由于不同数据库有不同的应用场景，后续需要进一步将数据同步到MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中。
用户标签数据在Hive中加工完成后，部分标签通过Sqoop同步到MySQL数据库，提供用于BI报表展示的数据、多维透视分析数据、圈人服务数据；另一部分标签同步到HBase数据库用于产品的线上个性化推荐。
1.3主要覆盖模块搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设，如图1-5所示。
1-5用户画像主要覆盖模块✓用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。
这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。
这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要，重点可看1.4节。
✓数据指标体系：根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等维度的指标体系。
✓标签数据存储：标签相关数据可存储在Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch 等数据库中，不同存储方式适用于不同的应用场景。
✓标签数据开发：用户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发，打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。
✓开发性能调优：标签加工、人群计算等脚本上线调度后，为了缩短调度时间、保障数据的稳定性等，需要对开发的脚本进行迭代重构、调优。
✓作业流程调度：标签加工、人群计算、同步数据到业务系统、数据监控预警等脚本开发完成后，需要调度工具把整套流程调度起来。
✓用户画像产品化：为了能让用户数据更好地服务于业务方，需要以产品化的形态应用在业务上。
产品化的模块主要包括标签视图、用户标签查询、用户分群、透视分析等。
✓用户画像应用：画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。
1.4开发阶段流程1.4.1开发上线流程用户画像建设项目流程，如图1-6所示。
图1-6 用户画像建设项目流程1)目标解读在建立用户画像前，首先需要明确用户画像服务于企业的对象，再根据业务方需求，明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。
用户画像的服务对象包括运营人员和数据分析人员。
就运营人员来说，他们需要分析用户的特征、定位用户行为偏好，做商品或内容的个性化推送以提高点击转化率，所以画像的侧重点就落在了用户个人行为偏好上；就数据分析人员来说，他们需要分析用户行为特征，做好用户的流失预警工作，还可根据用户的消费偏好做更有针对性的精准营销。
2)任务分解与需求调研经过第一阶段的需求调研和目标解读，我们已经明确了用户画像的服务对象与应用场景，接下来需要针对服务对象的需求侧重点，结合产品现有业务体系和“数据字典”规约实体和标签之间的关联关系，明确分析维度。
需要从用户属性画像、用户行为画像、用户偏好画像、用户群体偏好画像等角度去进行业务建模。
3)需求场景讨论与明确数据运营人员需要根据与需求方的沟通结果，输出产品用户画像需求文档，在该文档中明确画像应用场景、最终开发出的标签内容与应用方式，并就该文档与需求方反复沟通并确认无误。
4)应用场景与数据口径确认经过第三个阶段明确了需求场景与最终实现的标签维度、标签类型后，数据运营人员需要结合业务与数据仓库中已有的相关表，明确与各业务场景相关的数据口径。
数据运营方需要输出产品用户画像开发文档，该文档需要明确应用场景、标签开发的模型、涉及的数据库与表以及应用实施流程。
该文档不需要再与运营方讨论，只需面向数据运营团队内部就开发实施流程达成一致意见即可。
5)特征选取与模型数据落表本阶段中数据分析挖掘人员需要根据前面明确的需求场景进行业务建模，写好HQL逻辑，将相应的模型逻辑写入临时表中，并抽取数据校验是否符合业务场景需求。
6)线下模型数据验收与测试数据仓库团队的人员将相关数据落表后，设置定时调度任务，定期增量更新数据。
数据运营人员需要验收数仓加工的HQL逻辑是否符合需求，根据业务需求抽取表中数据查看其是否在合理范围内，如果发现问题要及时反馈给数据仓库人员调整代码逻辑和行为权重的数值。
7)线上模型发布与效果追踪经过第六阶段，数据通过验收之后，会通过Git进行版本管理，部署上线。
使用Git进行版本管理，上线后通过持续追踪标签应用效果及业务方反馈，调整优化模型及相关权重配置。
1.4.2各阶段关键产出为保证程序上线的准时性和稳定性，需要规划好各阶段的任务排期和关键产出。
画像体系的开发分为几个主要阶段，包括前期指标体系梳理、用户标签开发、ETL 调度开发、打通数据服务层、画像产品端开发、面向业务方推广应用、为业务方提供营销策略的解决方案等。
⏹标签开发：根据业务需求和应用场景梳理标签指标体系，调研业务上定义的数据口径，确认数据来源，开发相应的标签。
标签开发在整个画像项目周期中占有较大比重。
⏹ETL调度开发：梳理需要调度的各任务之间的依赖关系，开发调度脚本及调度监控告警脚本，上线调度系统。
⏹打通服务层接口：为了让画像数据走出数据仓库，应用到用户身上，需要打通数据仓库和各业务系统的接口。
⏹画像产品化：需要产品经理与业务人员、技术开发人员一起对接业务需求点和产品功能实现形式，画产品原型，确定工作排期。
Java Web端开发完成后，需要数据开发人员向对应的库表中灌入数据。
⏹开发调优：在画像的数据和产品端搭建好架构、能提供稳定服务的基础上，为了让调度任务执行起来更加高效、提供服务更加稳健，需要对标签计算脚本、调度脚本、数据同步脚本等相关计算任务进行重构优化。
⏹面向业务方推广应用：用户画像最终的价值产出点是业务方应用画像数据进行用户分析，多渠道触达运营用户，分析ROI，提升用户活跃度或营收。
因此，面向业务人员推广画像系统的使用方式、提供针对具体业务场景的解决方案显得尤为重要。
在该阶段，相关人员需要撰写画像的使用文档，提供业务支持。
1.5画像应用的落地用户画像最终的价值还是要落地运行，为业务带来实际价值。
这里需要开发标签的数据工程师和需求方相互协作，将标签应用到业务中。
否则开发完标签后，数据还是只停留在数据仓库中，没有为业务决策带来积极作用。
画像开发过程中，还需要开发人员组织数据分析、运营、客服等团队的人员进行画像应用上的推广。
数据分析人员，可能会关注用户画像开发了哪些表、哪些字段以及字段的口径定义；对运营、客服等业务人员来说，可能更关注用户标签定义的口径，如何在Web端使用画像产品进行分析、圈定用户进行定向营销，以及应用在业务上数据的准确性和及时性。
只有业务人员在日常工作中真正应用画像数据、画像产品，才能更好地推动画像标签的迭代优化，带来流量提升和营收增长，产出业绩价值。
1.6 某用户画像案例这里通过一个贯穿本书的实践案例来将大家更好地带入实际开发画像、应用画像标签的场景中。
本节主要介绍案例背景及相关的元数据，以及开发标签中可以设计的表结构样式。
在本案例的开发工作中，基于Spark计算引擎，主要涉及的语言包括HiveQL、Python、Scala、Shell等。
1.6.1 案例背景介绍某图书电商网站拥有超过千万的网购用户群体，所售各品类图书100余万种。
用户在平台上可进行浏览、搜索、收藏、下单、购买等行为。
商城的运营需要解决两个问题：一方面在企业产品线逐渐扩张、信息资源过载的背景下，如何在兼顾自身商业目标的同时更好地满足消费者的需求，为用户带来更个性化的购物体验，通过内容的精准推荐，更好地提高用户的点击转化率；另一方面在用户规模不断增长的背景下，运营方考虑建立用户流失预警机制，及时识别将要流失的用户群体，采取运营措施挽回用户。
商城自建立以来，数据仓库中积累着大量的业务数据、日志数据及埋点数据。
如何充分挖掘沉淀在数据仓库中的数据的价值，有效支持用户画像的建设，成为当前的重要工作。