行业竞争越来越激烈，精细化经营成为各企业取胜的秘籍。用户画像系统作为提供精准用户数据的重要来源，已经成为企业必备的核心平台，人才缺口大，薪资高。本课程将基于大数据主流技术，数据挖掘核心算法，带你打造企业实用的用户画像平台，提升你的个人竞争力。 download://kuxueit.cn/9168/ 一、什么是用户画像？ 用户画像的概念，最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是对产品或服务的目标人群做出的特征刻画。

在早期，用户数据的来源渠道比较少，数据量也相对比较小的时期，用户画像的研究主要基于统计分析层面，通过用户调研来构建用户画像标签。

近年来，随着互联网海量数据的爆炸式增长，众多企业的用户画像研究有了新的机遇，基于用户的属性、行为、兴趣爱好等数据标签，运用算法对特征进行分析建模，从而抽象出用户的全貌，成为了产品人员的关注重点。

我们在描绘一个人时，往往会抓住他最显眼的标签特征，例如双眼皮，长发，圆脸…经过一番描绘，就有了一个人物大致的形象。

同理，所谓用户画像，就是通过数据标签构建出来的用户形象。品牌通过对海量数据信息进行分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化，最终形成的就是用户画像。这里特别要注意的是，用户画像强调的是一群人，是对群体宏观的把握，体现了群体的共性，是在单一/组合维度识别下，弱化群体中每个个体的形象与特色，从而聚合的一类用户共有特征。 二、如何构建用户画像

企业选择构建用户画像平台，可以实现不同的战略目的，如提升产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不同，用户画像的构建也有所区别。因此首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期，进而有针对性的开展实施工作。

对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据实体，以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系，形成符合客户实际情况的建模体系。以用户、行为、交易三类数据实体为中心，进行数据维度分解和列举。根据相关性原则，选取和战略目的相关的数据维度，避免产生过多无用数据干扰分析过程。针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等)，设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。

通过建立用户画像体系，企业可以完善产品运营，提升用户体验，改变以往闭门造车的生产模式，通过事先调研用户需求，设计制造更适合用户的产品，提升用户体验。另一方面，在对外服务，提升盈利上，企业也根据产品特点，找到目标用户，在用户偏好的渠道上与其交互，促成购买，实现精准运营和营销。

Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像 三、用户画像常见误区 现如今，不少品牌都积累了一定体量的数据，着手开始或是已经构建了自己的用户画像体系，但过程中仍存在不少误区，以下列举了几个常见的误区，快来看看你的品牌有没有“踩雷”：

1、画像与业务场景的关联度不高

2、重数量、轻质量，认为用户标签越多越好

3、不重视标签的维护和更新

4、没有把握好用户隐私尺度

对此，品牌应坚守法律法规底线，如对用户数据非必要不收集、非同意不收集，妥善保管数据避免外泄；另一方面，在构建用户画像的过程中也需要将用户的个人数据匿名化，实现关联要素“角色”的切断，防止用户画像“出界”。

用户画像的应用场景十分广泛，可以根据不同业务需求探索出诸多应用场景。