怎么利用大數據構建用戶畫像

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　　大數據時代，不僅普通用戶可以享受到技術帶來的便利，企業也可以從數據中提取有商業價值的信息，構建出用戶畫像，從而對用戶行為進行分析和預測。雖然用戶畫像不是什么新鮮的概念，但是大數據技術的出現使得用戶畫像更加清晰客觀。下面我們一起來看看如何利用大數據構建用戶畫像。

　　1、認識用戶畫像

　　用戶畫像簡單來講，就是用戶信息標簽化。即收集這個用戶的各種數據和行為，從而得出這個用戶的一些基本信息和典型特征，最后形成一個人物原型。一般用戶畫像會分析三個信息維度，分別是基本屬性、消費購物以及社交圈。其中基本屬性就是指用戶的一些基本信息，比如年紀、性別、生日、學校、所在地等等。消費購物這一維度就更加具體，比如這個用戶消費偏好的領域，偏好的價格，消費記錄等等。

　　2、利用大數據構建用戶畫像的好處

　　(1)精準營銷：當企業和商家掌握了用戶的一定信息后，就可以構建出清晰的用戶畫像，這樣一來就可以根據用戶的偏好、收入等標簽，推薦給他們會感興趣的商品和服務。最典型的一個例子是，現在很多商家會分析產品潛在用戶，針對特定群體利用短信郵件等方式進行營銷。比起傳統廣撒網的短信營銷方式，精準營銷更能打動用戶，而且也更加省時省力。

　　(2)用戶統計：通過大數據我們可以對一些數據進行統計，比如我們經常會看到有一些APP的排行榜，甚至是滲透率、日活率這些具體數據都可以清晰統計出來。

　　(3)數據挖掘：構建智能推薦系統，利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什么運動品牌，利用聚類算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況。

　　(4)進行效果評估：其實相當于市場調研、用戶調研，迅速下定位服務群體，提供高水平的服務。比如你是一個買車的想要投放廣告，但是不知道哪個渠道投放更好，就可以先嘗試一下，看看數據反饋如何。

　　(5)私人訂制：對服務或產品進行私人訂制，然而不法商家也會利用用戶畫像來殺熟。

　　(6)業務經營分析：業務經營分析以及競爭分析，影響企業的商業決策，甚至發展戰略。

　　3、構建用戶畫像的流程

　　(1)數據源端：一般來講構建用戶畫像的數據來自于網站交易數據、用戶行為數據、網絡日志數據。當然也不僅限于這些數據，一些平臺上還有個人征信數據。

　　(2)數據預處理：第一步是清洗，把一些雜亂無序的數據清洗一下，然后歸納為結構化的數據，最后是把信息標準化。我們可以把數據的預處理簡單理解為把數據分類在一個表格中，這一步就是奠定數據分析的基石。

　　(3)行為建模：文本挖掘，自然語言處理、機器學習、預測算法、聚類算法。機器學習需要一些數學基礎，比如什么統計學、線性代數等等。

　　(4)用戶畫像：通過前面的一系列手段，我們可以把數據分類成基本屬性、購買能力、行為特征、興趣愛好、心里特征以及社交網絡等維度。

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