“用戶畫像”怎么做？如何在新媒體運(yùn)營(yíng)中分析用戶畫像如何調(diào)查用戶畫像，從0構(gòu)建用戶畫像系統(tǒng)(兩位作者免費(fèi)介紹酒仙橋@明道學(xué)長(zhǎng)數(shù)據(jù)PM，永別野路，帶你探索數(shù)據(jù)新世界在上一期中，我們了解到“五大常規(guī)模塊入門本期我們將與大家分享一些關(guān)于用戶畫像系統(tǒng)數(shù)據(jù)看板模塊的思考。

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者來(lái)說(shuō)，經(jīng)常會(huì)提到用戶畫像這個(gè)詞。作為一個(gè)新用戶畫像DMP數(shù)據(jù)PM，在工作中總會(huì)被需求方問(wèn)及是否要查XXX用戶畫像或者是否可以做XXXX用戶畫像?；蛘咂渌a(chǎn)品會(huì)問(wèn):你怎么讓用戶畫像？但是在交流的過(guò)程中，我發(fā)現(xiàn)不同的人對(duì)user 畫像的理解還是很不一樣的。有人認(rèn)為用戶畫像包含了用戶的詳細(xì)信息，有人認(rèn)為用戶畫像可以反映一個(gè)群體的統(tǒng)計(jì)特征，有人認(rèn)為用戶畫像可以做用戶研究...這些想法或多或少是片面的。

1、分類與聚類分類算法是最常用的數(shù)據(jù)挖掘方法之一，其核心思想是找出目標(biāo)數(shù)據(jù) item的共同特征，并根據(jù)分類規(guī)則將數(shù)據(jù) item劃分為不同的類別。聚類算法將一組數(shù)據(jù)根據(jù)相似性和差異性分成若干個(gè)類別，使同一類別數(shù)據(jù)之間的相似性盡可能大，不同類別數(shù)據(jù)之間的相似性盡可能小。分類和聚類的目的是對(duì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，但兩者之間存在顯著差異。分類是監(jiān)督學(xué)習(xí)，也就是這些類別是已知的。通過(guò)對(duì)已知的已分類數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，可以找到這些不同類別的特征，進(jìn)而對(duì)未分類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

常見的分類算法包括決策樹分類算法和貝葉斯分類算法。聚類算法包括系統(tǒng)聚類、Kmeans聚類等。2.回歸分析回歸分析是確定兩個(gè)或多個(gè)變量之間數(shù)量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。其主要研究問(wèn)題包括數(shù)據(jù)系列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)系列的預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。根據(jù)模型中自變量的個(gè)數(shù)，回歸算法可分為單變量回歸分析和多變量回歸分析；根據(jù)自變量與因變量的關(guān)系，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

user 畫像又稱人物角色，作為圈定目標(biāo)用戶、連接用戶需求和設(shè)計(jì)方向的有效工具，user 畫像已被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。在實(shí)際操作過(guò)程中，我們往往會(huì)用最簡(jiǎn)單、最貼近生活的詞語(yǔ)，把用戶的屬性、行為、期望聯(lián)系起來(lái)。用戶畫像作為實(shí)際用戶的虛擬代表，其形成的用戶角色并不是建立在產(chǎn)品和市場(chǎng)之外的，形成的用戶角色需要有代表性的表現(xiàn)來(lái)代表產(chǎn)品的主要受眾和目標(biāo)群體。