本篇文章给大家谈谈华为用户画像构建教程图，以及华为人才画像对应的知识点，希望对各位有所帮助。

　　互联网大数据时代，消费者的一切行为都是“可视化”。

　　企业聚焦于怎样利用大数据来精准营销。于是“用户画像”

　　概念也就应运而生。

　　1.数据真实

　　用户画像必须建立在真实的数据之上。比如你的理财产品的注册用户有很多垃圾用户，都不怎么投资，做用户画像的时候就要把这部分人清洗掉。

　　2.标签化（标签要言简意赅：易理解、短）

　　按产品需要，给不同的用户特征贴上合适的标签。如地域标签“北京”等等。

　　3.低交叉率（完整性、独立性）

　　4.优先级（多个用户画像需要进行优先级排序）

　　一个产品的用户画像不能超过三个，当有多个用户画像时，需要考虑优先级，否则产品设计时会无所适从。

　　5.不断修正

　　刚开始做产品可以通过调研+竞品分析的方式猜测用户是什么样的人群，实际做出来可能有点偏差，然后修正，当产品数据更丰富的时候，可能用户画像又需要修正。

　　用户画像就是用户信息标签化，所以我们可以通过以下步骤进行用户画像。

　　1.数据挖掘

　　以电商为例，为了抓取用户的人口属性和行为轨迹，先预设用户购物时的可能行为。包括访问首页、注册登录、搜索商品、浏览商品、价格对比、加入购物车、收藏商品、提交订单、支付订单、使用优惠券、查看订单详情、取消订单、商品评价等。

　　2.筛选标签

　　根据用户画像的目的，筛选静态标签、动态标签。

　　静态标签主要从用户基本信息进行用户划分。静态属性是用户画像建立的基础。如性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚否、性格等。

　　动态标签指用户在互联网环境下的上网行为。如访问行为（搜索、注册、登录）社交行为（邀请、添加、取关好友、加入群、新建群）信息发布行为（添加、发布、删除、留言、分享）等。动态标签能更好的记录用户日常的上网偏好。

　　3.数据建模

　　数据建模就是给用户的行为标签赋予权重。

　　用户的行为，我们可以用4W表示：Who、When、Where、What。谁在什么时候在哪里做了什么。

　　数据建模实例：华为用户

　　A用户今天在华为官网购买了华为手机

　　B用户7天前在京东浏览了华为手机

　　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，如年龄段标签华为用户画像构建教程图：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华为用户画像构建教程图了便利。

　　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，向华为用户画像构建教程图我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。

　　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。

　　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.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，***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，***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。

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