什么是数据画像

❶ 信息安全技术个人信息安全规范中的直接用户画像是指什么

指的是：通过收集、汇聚、分析个人信息，对某特定自然人个人特征，如其职业、经济、健康、教育、个人喜好、信用、行为等方面做出分析或预测，形成其个人特征模型的过程。

在大数据和移动互联网年代，为分析用户的群体分布特征和多样化、个性化需求，绝大部分网络运营者和网络产品、服务提供者在业务活动中均会使用用户画像（user profiling）。

何为“用户画像”？在具备强制执行效力的、与数据收集和处理相关的法律法规中均未提及该概念，而国家标准《个人信息安全规范》。

将其定义为“通过收集、汇聚、分析个人信息，对某特定自然人个人特征，如其职业、经济、健康、教育、个人喜好、信用、行为等方面做出分析或预测，形成其个人特征模型的过程。”

《个人信息安全规范》为推荐性国家标准，属于国家鼓励采用的标准，并不具有强制执行效力，监管部门不能直接援引该文件作为直接的执法依据。

但是，国家互联网信息办公室网络安全协调局在约谈“支付宝年度账单事件”当事企业负责人时，该局负责人明确指出。

支付宝、芝麻信用收集使用个人信息的方式，不符合刚刚发布的《个人信息安全规范》国家标准的精神……应严格按照网络安全法的要求，加强对支付宝平台的全面排查。

进行专项整顿，切实采取有效措施，防止类似事件再次发生。可见，在事关全民个人信息安全的热点事件中。

习惯于扩张权力边界的行政部门将推荐性标准作为强制性标准适用一般并不会受到舆论以及肇事企业的质疑。

为此，杨春宝律师团队认为，在实践中，无论对执法机关还是企业而言，《个人信息安全规范》关于用户画像的规定都具有指引性和参照性作用。

《个人信息安全规范》的内容参考了外国关于个人信息保护的相关立法，其中也包括欧盟《通用数据保护条例》（GeneralData Protection Regulation，GDPR于2018年5月25日正式施行）。

GDPR不仅适用于欧盟企业，对于在欧盟内设有分支机构的数据控制者或数据处理者，只要个人数据处理活动发生在分支机构开展活动的场景中。

即使实际的数据处理活动不在欧盟内发生，也应适用GDPR；而对于未在欧盟内设立分支机构的数据控制者或数据处理者，只要为欧盟内的数据主体提供商品或服务（无论是否支付对价）。

或监控欧盟内数据主体的行为，均应适用GDPR。因此，对于在欧盟设有分支机构、开展跨境业务、进行全球化运营的中国企业，尤其是构成《网络安全法》下的网络运营者和网络产品。

服务提供者而言，均应关注是否可能适用GDPR，关注GDPR关于用户画像的规定。

杨春宝律师团队拟通过比较分析GDPR与《个人信息安全规范》关于用户画像的相关规定，以期为相关企业合规使用用户画像提供有益参考。

❷ 什么是用户画像呢一般用户画像的作用是什么

怎样为用户“画像”？
为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
如何利用用户画像进行精准营销？
消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。
何谓“用户画像”？
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

❸ 基于数据刻画客户需求的模型起源于什么领域

基于数据刻画客户需求的模型起源于什么领域，用户画像的起源：为了方便研究客户兴趣、习惯、消费决策，借助大数据建立的用户数据画像
用户画像的现状：被广泛应用于个性化推荐、精准营销、为项目立项、决策、优化等方面
用户画像的趋势：从用户画像到个人数字画像、消费实现个人级别的定制化，犀牛智造是序幕
下面我们深入分享：

用户画像的起源：为了方便研究客户兴趣、习惯、消费决策，借助大数据建立的用户数据画像

用户画像是勾画用户的工具，勾画用户的目的，是找到客户诉求、调整商业设计方向、辅助商业决策。

用户画像的建立，是一个庞大复杂的工程，大体可以分为以下三个步骤：

获取用户数据：

数据是基础，传统企业获取数据的方式以线下会员注册、信息登记、客户问卷调查等方式。

互联网企业在在获取用户数据方面，可谓是优势得天独厚，除了在线的用户注册、实名认证、详细资料登记等等，还包括用户定位、打开、关闭、使用APP的记录信息、浏览页面的信息等等。

可以说只要客户接通网络使用APP，互联网企业就在实时的获取用户信息。

细分用户群体：

建立用户画像的第二步，是建立不同的维度，细分用户群体，为获取的用户数据贴上各种标签。

这些标签包括（不限于）以下内容：

社会属性：年龄、性别、地域、民族、学历、职业、婚姻状况等
生活习惯：兴趣、爱好、饮食、起居、休闲、娱乐、运动等
消费习惯：时间、地点、产品、品类、数量、金额、频次等
心理属性：兴趣、习惯、行为、偏好、血型、星座、属相等

❹ 什么叫大数据人物画像

大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特征 容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息； 种类（Variety）：数据类型的多样性； 速度（Velocity）：指获得数据的速度； 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 真实性（Veracity）：数据的质量 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。 不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

❺ 用户画像标签体系主要包含哪些方面

你说的是冷热温数据么？具体来说，冷数据是指，性别、兴趣、常驻地、职业、年龄等数据画像，表征“这是什么样的人”。热数据是指，当前地点、打开的应用等场景化明显的、稍纵即逝的营销机会，表征“正在哪里干什么”。温数据是指，近期活跃应用、近期去过的地方等具有一定时效性的行为数据，表征“最近对什么感兴趣”。个推独创，但是分析得很到位啊！

❻ 什么是用户画像如何分析用户画像

用户画抄像：定位用户有很多的方法，比如用户调研、问卷访谈、数据分析、市场调研等等，海量甚至不可计数。我们针对自家产品的特点和自身的实际情况，更多的使用“用户画像”这种方法，来迅速、准确定位服务群体，提供高水准的产品设计服务。
关于如何分析用户画像：业内有很多关于创建用户画像的方法，比如Alen Cooper的“七步人物角色法”，Lene Nielsen的“十步人物角色法”等，这些都是非常好并且非常专业的用户画像方法，值得我们借鉴和学习。事实上，当我们了解了这些方法之后，就会发现这些方法从流程上可以分为3个步骤：获取和研究用户信息、细分用户群、建立和丰富用户画像。在这3大步骤中，最主要的区别在于对用户信息的获取和分析。获取和分析数据使用的工具一般为：Google Analytics；Mixpanel；数极客；友盟；网络分析等

❼ 用户画像数据建模方法_用户画像分析

近些年，互联网进入了“ 大数据 时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚 焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生： 用户画像 （UserProfile），完美地抽象出一 个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。

一、什么是用户画像？

男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。

这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。

如果用一幅图来展现，即：

二、为什么需要用户画像

用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？

也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？

大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。

三、如何构建用户画像

一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每 个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多 文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。

人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。

3.1 数据源分析

构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。

对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类， 高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。

这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。

本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。

静态信息数据

用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。

动态信息数据

用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户 傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡 客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。

本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。

在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。

3.2 目标分析

用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。

标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。

权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。

3.3 数据建模方法

下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。

什么用户 ：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。

以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。

什么时间 ：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。时间 戳，为了标识用户行为的时间点，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常采用精度到秒的时间戳即 可。因为微秒的时间戳精度并不可靠。浏览器时间精度，准确度最多也只能到毫秒。时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。

什么地点 ：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息：网址 + 内容。网址：每一个url链接（页面/屏幕），即定位了一个互联网页面地址，或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面url，也可以是手机 上的微博，微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。如，长城红酒单品页，微信订阅号页面，某游戏的过关页。

内容 ：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。可以是单品的相关信息：类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如，红酒，长城，干红，对于每个互联网接触点，其中网址决定了权重；内容决定了标签。

注：接触点可以是网址，也可以是某个产品的特定功能界面。如，同样一瓶矿泉水，超市卖1元，火车 上卖3元，景区卖5元。商品的售卖价值，不在于成本，更在于售卖地点。标签均是矿泉水，但接触点的不同体现出了权重差异。这里的权重可以理解为用户对于矿 泉水的需求程度不同。即，愿意支付的价值不同。

标签 权重

矿泉水 1 // 超市

矿泉水 3 // 火车

矿泉水 5 // 景区

类似的，用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出对红酒喜好度也是有差异的。这里的关注点是不同的网址，存在权重差异，权重模型的构建，需要根据各自的业务需求构建。

所以，网址本身表征了用户的标签偏好权重。网址对应的内容体现了标签信息。

什么事 ：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。

不同的行为类型，对于接触点的内容产生的标签信息，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1

红酒 1 // 浏览红酒

红酒 5 // 购买红酒

综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上**标签。

用户标签的权重可能随时间的增加而衰减，因此定义时间为衰减因子r，行为类型、网址决定了权重，内容决定了标签，进一步转换为公式：

标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重

如：用户A，昨天在品尚红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。

标签：红酒，长城

时间：因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95

行为类型：浏览行为记为权重1

地点：品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7）

假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购，而不再综合商城选购。

则用户偏好标签是：红酒，权重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用户A：红酒 0.665、长城 0.665。

上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。

四、总结 ：

本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。

核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。内容地址、行为类型、时间衰减，决定了权重模型是关键，权重值本身的二次建模则是水到渠成的进阶。模型举例偏重电商，但其实，可以根据产品的不同，重新定义接触点。

比如影视产品，我看了一部电影《英雄本色》，可能产生的标签是：周润发 0.6、枪战 0.5、港台 0.3。

最后，接触点本身并不一定有内容，也可以泛化理解为某种阈值，某个行为超过多少次，达到多长时间等。

比如游戏产品，典型接触点可能会是，关键任务，关键指数（分数）等等。如，积分超过1万分，则标记为钻石级用户。钻石用户 1.0。

百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。

❽ 利用大数据技术如何构建用户画像

【导读】目前，我们已经身处大数据时代，大数据的使用不仅普通用户可以享受到技术带来的便利，企业也可以从数据中提取有商业价值的信息，构建出用户画像，从而对用户行为进行分析和预测。虽然用户画像不是什么新鲜的概念，但是大数据技术的出现使得用户画像更加清晰客观，那么利用大数据技术如何构建用户画像?

1、认识用户画像

用户画像简单来讲，就是用户信息标签化。即收集这个用户的各种数据和行为，从而得出这个用户的一些基本信息和典型特征，最后形成一个人物原型。一般用户画像会分析三个信息维度，分别是基本属性、消费购物以及社交圈。其中基本属性就是指用户的一些基本信息，比如年纪、性别、生日、学校、所在地等等。

2、利用大数据构建用户画像的好处

(1)精准营销：当企业和商家掌握了用户的一定信息后，就可以构建出清晰的用户画像，这样一来就可以根据用户的偏好、收入等标签，推荐给他们会感兴趣的商品和服务。

(2)用户统计：通过大数据我们可以对一些数据进行统计，比如我们经常会看到有一些APP的排行榜，甚至是渗透率、日活率这些具体数据都可以清晰统计出来。

(3)数据挖掘：构建智能推荐系统，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况。

(4)进行效果评估：其实相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务。比如你是一个买车的想要投放广告，但是不知道哪个渠道投放更好，就可以先尝试一下，看看数据反馈如何。

(5)私人订制：对服务或产品进行私人订制，然而不法商家也会利用用户画像来杀熟。

(6)业务经营分析：业务经营分析以及竞争分析，影响企业的商业决策，甚至发展战略。

3、构建用户画像的流程

(1)数据源端：一般来讲构建用户画像的数据来自于网站交易数据、用户行为数据、网络日志数据。当然也不仅限于这些数据，一些平台上还有个人征信数据。

(2)数据预处理：第一步是清洗，把一些杂乱无序的数据清洗一下，然后归纳为结构化的数据，最后是把信息标准化。我们可以把数据的预处理简单理解为把数据分类在一个表格中，这一步就是奠定数据分析的基石。

关于利用大数据技术如何构建用户画像?就给大家分享到这里了，如果你想成为大数据工程师，那就从现在开始，不断进行自我提升，学会大数据实用技能，保证自己在大数据行业有一定的立足之地，有征服他人之能。

❾ 抖音上那个巨量数据人群画像怎么得来的

方法如下，所谓的用户画像,就是根据用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息抽象出的一个标签化的用户模型。根据这个模型,给用户提供针对性的服务。简单来说,就是用户信息标签化。
所以,构建用户画像的核心工作就是给用户“贴标签”,而这些标签是通过对用户的信息进行分析而得到的高度精练的特征标志。

❿ 什么是用户画像如何分析用户画像

什么是用户画像？

用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。

通俗来讲，就是——我们产品的目标受众是什么，使用我们产品的核心人群是什么样的，他们有什么行为特征、消费习惯，什么是能够刺激他们购买的核心需求。

如何分析用户画像？

1.网络大数据洞察：网络指数

网络指数是以网络海量网民行为数据为基础的数据分享平台。分别有趋势研究、需求图谱、人群画像是网络指数的三个展现维度。

趋势研究：这是网络指数最核心、最基本的功能，是以时间维度，判断关键词的关注热度；我们可以做对比分析，从而找出规律。

以美术班为例，搜索关键词后，发现了一条规律，每年的3月和9月是搜索高峰期，这也正好应对了两个开学季。

需求图谱：通过用户在搜索该词的前后的搜索行为变化中表现出来的相关检索词需求。

比如，通过“美术”这个大关键词，检索出的相关小关键词。可以帮我们更精准地掌握用户的需求。圆中的圈越大，说明与大关键词的关联性越强。

人群画像：搜索关键词的人群共性特征，是从地域、年龄、性别分布以及兴趣属性这几个特征展开的。

2.全域数据洞察——观星盘

观星盘汇聚了网络域内数据、客户数据、合作伙伴数据组成的全域数据，构建海量用户行为标签，提供多维度行业和品牌洞察能力，全方位感知用户行为和意图，帮助品牌锁定精准目标用户。

借助观星盘数据精细化细分人群，可以覆盖不同侧重点进行引流营销，增强目标用户对品牌的认知，提升影响力。