导读：本文带你了解常用的数据分析思维和方法：用户画像分析。
01写在前面我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方,他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析。无论是产品策划还是产品运营, 前者是如何去策划一个好的功能, 去获得用户最大的可见的价值以及隐形的价值, 必须的价值以及增值的价值, 那么了解用户, 去做用户画像分析, 会成为数据分析去帮助产品做做更好的产品设计重要的一个环节。那么作为产品运营, 比如要针对用户的拉新, 挽留, 付费, 裂变等等的运营, 用户画像分析可以帮助产品运营去找到他们的潜在的用户, 从而用各种运营的手段去触达。因为当我们知道我们的群体的是什么样的一群人的时候, 潜在的用户也是这样的类似的一群人,这样才可以做最精准的拉新,提高我们的ROI在真正的工作中, 用户画像分析是一个重要的数据分析手段去帮助产品功能迭代, 帮助产品运营做用户增长。总的来说, 用户画像分析就是基于大量的数据, 建立用户的属性标签体系, 同时利用这种属性标签体系去描述用户。02用户画像的作用像上面描述的那样, 用户画像的作用主要有以下几个方面：
2. 精准营销假如某个电商平台需要做个活动给不同的层次的用户发放不同的券, 那么我们就要利用用户画像对用户进行划分, 比如划分成不同的付费的活跃度的用户, 然后根据不同的活跃度的用户发放不用的优惠券。比如针对付费次数在[1-10] 的情况下发 10元优惠券刺激, 依次类推。
4. 风控检测这个主要是金融或者银行业设计的比较多, 因为经常遇到的一个问题就是银行怎么决定要不要给一个申请贷款的人给他去放贷。经常的解决方法就是搭建一个风控预测模型, 去预约这个人是否会不还贷款，同样的, 模型的背后很依赖用户画像。用户的收入水平, 教育水平, 职业, 是否有家庭, 是否有房子, 以及过去的诚信记录，这些的画像数据都是模型预测是否准确的重要数据。
03如何搭建用户画像用户画像搭建的架构如下:
1. 数据层首先是数据层, 用户画像的基础是首先要去获取完整的数据，互联网的数据主要是利用打点, 也就是大家说的数据埋点上报上来的, 整个过程就是数据分析师会根据业务需要提数据上报的需求,然后由开发完成, 这样就有了上报的数据。
除了上报的数据, 还有其他数据库同步的数据, 一般会把数据库的数据同步到hive表中, 按照数据仓库的规范，按照一个个主题来放置。还有一些其他的数据比如外部的一些调研的数据, 以excel 格式存在, 就需要把excel 数据导入到hive 表中。2. 挖掘层有了基础的数据以后, 就进入到挖掘层, 这个层次主要是两件事情, 一个是数据仓库的构建, 一个是标签的预测, 前者是后者的基础。一般来说我们会根据数据层的数据表, 对这些数据表的数据进行数据清洗，数据计算汇总,然后按照数据仓库的分层思想, 比如按照数据原始层, 数据清洗层，数据汇总层, 数据应用层等等进行表的设计。
机器学习的模型预测都是基于前面我们构建的数据仓库的数据的, 因为只有完整的数据仓库的数据, 是模型特征构建的基础。3. 服务层有了数据层和挖掘层以后, 我们基本对用户画像体系构建的差不多, 那么就到了用户画像赋能的阶段。最基础的应用就是利用用户画像宽表的数据, 对用户的行为进行洞察归因挖掘行为和属性特征上的规律。另外比较大型的应用就是搭建用户画像的平台, 背后就是用户画像表的集成。用户提取:我们可以利用用户画像平台, 进行快速的用户选取, 比如抽取18-24岁的女性群体 听过杰伦歌曲的用户, 我们就可以快速的抽取。分群对比:我们可以利用画像平台进行分群对比。比如我们想要比较音乐vip 的用户和非vip 的用户他们在行为活跃和年龄性别地域 注册时间, 听歌偏好上的差异, 我们就可以利用这个平台来完成。功能画像分析:我们还可以利用用户画像平台进行快速进行某个功能的用户画像描述分析, 比如音乐app 的每日推荐功能, 我们想要知道使用每日推荐的用户是怎么样的用户群体, 以及使用每日推荐不同时长的用户他们的用户特征分别都是怎么样的，就可以快速的进行分析。
延伸阅读??
延伸阅读《用户画像：方法论与工程化解决方案》
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