大數據用戶畫像應用

Ⅰ 大數據用戶畫像的方法、實踐與行業應用

大數據用戶畫像的方法、實踐與行業應用
伴隨著大數據應用的討論、創新，個性化技術成為了一個重要落地點。相比傳統的線下會員管理、問卷調查、購物籃分析，大數據第一次使得企業能夠通過互聯網便利地獲取用戶更為廣泛的反饋信息，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要商業信息，提供了足夠的數據基礎。
伴隨著對人的了解逐步深入，一個概念悄然而生：用戶畫像（UserProfile），完美地抽象出一個用戶的信息全貌，可以看作企業應用大數據的根基。

Ⅱ 利用大數據技術如何構建用戶畫像

【導讀】目前，我們已經身處大數據時代，大數據的使用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麼新鮮的概念，但是大數據技術的出現使得用戶畫像更加清晰客觀，那麼利用大數據技術如何構建用戶畫像?

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徵，最後形成一個人物原型。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。

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後，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。

(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麼運動品牌，利用聚類演算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況。

(4)進行效果評估：其實相當於市場調研、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於網站交易數據、用戶行為數據、網路日誌數據。當然也不僅限於這些數據，一些平台上還有個人徵信數據。

(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，然後歸納為結構化的數據，最後是把信息標准化。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。

關於利用大數據技術如何構建用戶畫像?就給大家分享到這里了，如果你想成為大數據工程師，那就從現在開始，不斷進行自我提升，學會大數據實用技能，保證自己在大數據行業有一定的立足之地，有徵服他人之能。

Ⅲ 大數據在手機領域的應用

大數據在手機領域的應用有用戶畫像分析，營銷策略優化，故障預警和維護。
1、用戶畫像分析：手機廠商和移動運營商可以通過大數據分析獲取用戶的使用習慣、興趣愛好、消拆沒睜費能力等信息，從而對用戶進行畫像分析旅歲，為產品的開發和推廣提供數據支持。
2、營察寬銷策略優化：手機廠商和移動運營商可以通過大數據分析了解市場需求和消費者反饋，從而優化產品營銷策略，提高產品的市場份額和用戶滿意度。
3、故障預警和維護：手機廠商可以通過大數據分析預測手機故障的概率和出現的時間，從而提前進行維護和保養，減少用戶的維修和維護成本。