用戶畫像又名用戶 Persona，作為一種圈定目標(biāo)用戶contact用戶需求與設(shè)計(jì)。在實(shí)際操作的過程中，我們往往會把用戶的屬性、行為、期待用最簡單、最貼近生活的詞語聯(lián)系起來。作為實(shí)際用戶的虛擬代表，由畫像形成的用戶角色并不是建立在產(chǎn)品和市場之外的，形成的用戶角色需要被代表。

前言:我們看到一個人的第一眼，會有第一印象:這個人文靜、禮貌、活潑、衣著整潔。當(dāng)我們以后回憶別人的時(shí)候，會想到“畫像”關(guān)于別人，就會知道:哦，是他。這些“畫像”就像是別人在我們腦海中留下的標(biāo)簽屬性，幫助我們識別人與人之間的差異，我們可以用這些不同的“畫像”采取不同的方式與人相處。在企業(yè)中，用戶 畫像的使用越來越普遍。

銷售人員想拿高提成？毫無疑問，它必須是一個單一的訂單。怎么會是一單呢？制定計(jì)劃，尋找目標(biāo)客戶等。他們的目標(biāo)客戶是誰？這將涉及到用戶 畫像的使用。企業(yè)在尋找目標(biāo)客戶的時(shí)候，經(jīng)過分析，會給客戶的各種屬性貼上標(biāo)簽，讓銷售人員在有價(jià)值的客戶上投入更多的精力。畢竟沒有人愿意在“沒用”的客戶身上花費(fèi)太多的時(shí)間和精力。

執(zhí)行用戶 數(shù)據(jù)分析: 1的步驟。先看用戶行為激發(fā)的數(shù)據(jù)變化，包括跳出、退出、活動、日?；顒印＿@些數(shù)據(jù)會對運(yùn)營產(chǎn)生監(jiān)控作用，趨勢代表增長。這些數(shù)據(jù)可以用關(guān)彝方舟的看板進(jìn)行全球分析。2.其次，用戶可以根據(jù)用戶的屬性、接觸行為的分類、營銷自動化得到的預(yù)測分析結(jié)果進(jìn)行分組。比如，經(jīng)常購買母嬰產(chǎn)品的客戶，需要早教產(chǎn)品的可能性要大得多。

includes 用戶行為數(shù)據(jù)和用戶基本信息數(shù)據(jù):重復(fù)值處理、缺失值處理、數(shù)據(jù)格式處理:日期格式轉(zhuǎn)換astype()看是否有重復(fù)值:先用df.info看每個字段的記錄數(shù)，再看去掉重復(fù)值后的數(shù)。從而判斷是否有重復(fù)數(shù)據(jù)。可以使用函數(shù)drop_duplicates()通過df.info檢查數(shù)據(jù)格式可以看出time是對象類型，不適合處理。

為每個時(shí)間段做標(biāo)記，將時(shí)間段分為清晨，上午，中午，下午，晚上知識點(diǎn):pd.cut函數(shù)，劃分區(qū)間檢查空值，計(jì)算數(shù)量。可以看到?jīng)]有空值。在順序表中，按照(用戶，時(shí)間段)分組，得到每個時(shí)間段的記錄數(shù)(順序號):這里的操作流程類似于hivesql，我們需要先計(jì)算max，然后關(guān)聯(lián)。將生成的標(biāo)簽添加到標(biāo)簽列表:同樣的，可以統(tǒng)計(jì)用戶購買的活躍時(shí)間段，這里就不贅述了，只顯示結(jié)果分析用戶最喜歡的類別，方便大家推薦。

用戶畫像是識別用戶各種特征，用各種標(biāo)簽標(biāo)注用戶然后標(biāo)注用戶。比如拉面說是在微信上推廣的，因?yàn)槔媸羌词呈称罚瑢δ贻p人更有吸引力，更傾向于城市里忙碌的社會動物。然后拉面面說用戶 畫像是低齡(年齡)和上班族(職業(yè))。用戶 畫像上有四種標(biāo)簽，姓名、性別、年齡、星座、學(xué)歷、身高、收入、職業(yè)等。

基本行為:注冊時(shí)間、來源渠道、上次活躍時(shí)間、上次付費(fèi)時(shí)間。經(jīng)營行為:無論你是否買過優(yōu)惠商品，是否獲得過優(yōu)秀學(xué)員，這些標(biāo)志都有助于產(chǎn)品的后期運(yùn)營，這一類和其他類有很大不同，就像第三類中的商業(yè)行為，是商業(yè)行為產(chǎn)生的特征，而商業(yè)相關(guān)則是積累一些其他商家不會記錄的數(shù)據(jù)，比如運(yùn)動健身產(chǎn)品。會涉及:胖瘦、身高、體脂率、身體質(zhì)量指數(shù)、胸部或臀部訓(xùn)練、每天一萬步、收集多少健身計(jì)劃等等。