python客户画像_Python数据分析学习笔记05：用户画像

Python数据分析学习笔记05：用户画像

一、用户画像

用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。

标签化就是数据的抽象能力。

互联网下半场精细化运营将是长久的主题

用户是根本，也是数据分析的出发点

二、用户画像的准则

1. 统一化：统一标识用户ID，如使用手机号、微信号、微博等

2. 标签化：给用户打标签，对用户行为进行理解

3. 业务化：由用户标签，指导用户关联

用户唯一标识：用于用户行为的串联

对用户标签化，可以进行用户消费行为分析

用户标签：基础信息如性别、年龄、地域等

消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感等

行为标签：时间段、频次、访问路径等

内容分析：页面停留时长、内容浏览，分析用户感兴趣的内容

因此用户画像是现实世界中的用户的数学建模。

当得到了精准的用户画像，那么就可以为企业更精准的解决问题，业务推荐等。

三、用户生命周期

1. 获客：拉新，精准营销获取客户，找到优势的宣传渠道

2. 粘客