用大數據構建用戶畫像應該怎么做？

用大數據構建用戶畫像應該怎么做？很多人都不太了解，今天小編為了讓大家更加了解大數據構建用戶畫像的方法，所以給大家總結了以下內容，一起往下看吧。

進入大數據時代，我們常常在談論的一個概念就是用戶畫像。在互聯網領域利用用戶畫像，可以達到精準營銷的商業目的，因此這也是為什么構建用戶畫像在這個流量至上的年代如此重要的原因。任何企業公司的產品要想做好精細化運營，都需要先構建該產品和服務的用戶畫像。下面我們一起看看用戶畫像的概念和構建方法。

一、用戶畫像的概念

我們常常在說用戶畫像，到底什么是用戶畫像呢？簡單來說，就是用戶信息標簽化。我們通過大數據技術收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特征等各個維度的數據，然后對用戶或者產品特征屬性進行刻畫，并對這些特征進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。所以用戶畫像的重要性不言而喻，它可以看作企業應用大數據的根基，是定向廣告投放與個性化推薦的前置條件，為數據驅動運營奠定了基礎。

大數據技術已經發展很久到達一個成熟的階段了，其應用對于互聯網公司來說，已然成為不可或缺的重要組成部分。從基礎設施建設到應用層面，主要有數據平臺搭建及運維管理、數據倉庫開發、上層應用的統計分析、報表生成及可視化、用戶畫像建模、個性化推薦與精準營銷等應用方向。而用戶畫像的一個重要現實意義就是可以真正幫助大數據技術在營銷領域真正落地。

二、用戶畫像的構建

1、流程模板

首先用戶畫像的構建要建立在充分了解、明確用戶畫像大方向的規劃上，只有明確了方向后續才能做好項目的排期和人員投入預算。這對于評估每個開發階段重要指標和關鍵產出非常重要。然后是根據業務線梳理，包括用戶屬性、用戶行為、用戶消費、風險控制等維度的指標體系。另外，標簽相關數據可存儲在Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch等數據庫中，不同存儲方式適用于不同的應用場景。大家還要記得用戶畫像工程化的重點模塊，包含統計類、規則類、挖掘類、流式計算類標簽的開發，以及人群計算功能的開發，打通畫像數據和各業務系統之間的通路，提供接口服務等開發內容。接著需要對開發的腳本進行迭代重構、調優。最后，畫像的應用場景包括用戶特征分析、短信、郵件、站內信、Push消息的精準推送、客服針對用戶的不同話術、針對高價值用戶的極速退貨退款等VIP服務應用。

2、產品功能

比如，標簽視圖與查詢，主要面向業務人員使用。用戶可以層級化地通過點擊標簽，查看每個標簽的詳細介紹。還有面向業務人員使用的用戶人群功能。在應用標簽時，可能不僅僅只查看某一個標簽對應的人群情況，更多地可能需要組合多個標簽來滿足其在業務上對人群的定義。

3、打標簽

用戶畫像的構建其實可以理解為對用戶“打標簽”。而打標簽的方式可以分為統計類標簽、規則類標簽和機器學習挖掘類標簽。

（1） 統計類標簽

這類標簽是最為基礎也最為常見的標簽類型，例如，對于某個用戶來說，其性別、年齡、城市、星座、近7日活躍時長、近7日活躍天數、近7日活躍次數等字段可以從用戶注冊數據、用戶訪問、消費數據中統計得出。該類標簽構成了用戶畫像的基礎。

（2）規則類標簽

該類標簽基于用戶行為及確定的規則產生。例如，對平臺上“消費活躍”用戶這一口徑的定義為“近30天交易次數≥2”。在實際開發畫像的過程中，由于運營人員對業務更為熟悉，而數據人員對數據的結構、分布、特征更為熟悉，因此規則類標簽的規則由運營人員和數據人員共同協商確定。

（3）機器學習挖掘類標簽

該類標簽通過機器學習挖掘產生，用于對用戶的某些屬性或某些行為進行預測判斷。例如，根據一個用戶的行為習慣判斷該用戶是男性還是女性、根據一個用戶的消費習慣判斷其對某商品的偏好程度。該類標簽需要通過算法挖掘產生。在項目工程實踐中，一般統計類和規則類的標簽即可以滿足應用需求，在開發中占有較大比例。機器學習挖掘類標簽多用于預測場景，如判斷用戶性別、用戶購買商品偏好、用戶流失意向等。一般地，機器學習標簽開發周期較長，開發成本較高，因此其開發所占比例較小。

以上就是用大數據構建用戶畫像應該怎么做的簡略介紹，當然詳細使用上面的不同還得要大家自己使用過才領會。如果想了解更多，歡迎關注億速云行業資訊頻道哦