2024年大数据最全spark 用户画像挖掘分析_用户画像数据分析如何做？看这篇就够了_数据分析画像

其实这一切，都是基于用户画像的精准化营销的常见套路。

在互联网大数据时代，全社会信息化程度越来越高，无处不在的网络将人和设备连接在一起，用户的一切行为都是可追溯和分析的。随着大数据技术的深入应用，企业也日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要实现这些目标的前提基础，首先则需要建立一套完善的用户画像。

1、什么是用户画像

用户画像，即将用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

2、用户画像的构建过程

用户画像的构建过程其实就是对用户“打标签”，其过程可以拆分为以下几个关键步骤：

1、确定对象

用户画像首先是基于业务模型的，所以进行标签建设，首先要清楚对哪类对象建设标签。对象是客观世界中研究目标的抽象，有实体的对象，也有虚拟的对象。在企业经营过程中可以抽象出非常多的对象，包括“人”“物”“关系”，这些对象在不同的业务场景下交叉产生联系，是企业的重要的资产，需要全面刻画了解。

2、对象ID打通

在确认对象后，由于存在同一个对象在多个不同业务中的标识ID不同的情况，因此需要将同一个具体对象的不同ID标识打通，以便所有业务数据都能在该对象上打通，完成对该对象的全面数据刻画。

3、标签类目设计、标签设计

企业业务需要使用的标签项比较多时，就会给使用、查找以及管理标签带来麻烦，这种情况下就需要对标签类目进行设计，比如构建多级目录分类管理，保证标签类目的易理解、易使用、易管理。

通过标签类目设计，已经有了某类对象的标签体系框架，只是还没有具体的标签内容。标签设计就是设计合适的标签并将其挂载到标签类目。

4、标签融合表设计、标签融合表实现

对象的标签体系是对象有价值数据的全域标签，跨业务板块、跨主题，比如用户属性、用户行为、用户消费、风险控制、社交属性等都是标签，在设计标签融合表时可以选择二维表或者K-V表的组织方式，因为二维表更能满足性能和易用性的要求，所以推荐使用二维表作为标签融合表的实现方式。在大数据场景下，如果标签众多，可以通过多张融合表来存储标签。

5、作业流程调度、开发性能调优

完成标签融合表设计后，就需要添加ETL作业流程调度，并针对调度过程进行性能调优，同时配置相应的质量监控和报警机制，持续进行任务运维监控。

6、上线应用

完成所有测试后，将验证合格的系统部署到正式环境，并开放给业务人员使用。

3、用户画像应用

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