用大数据构建用户画像应该怎么做？很多人都不太了解，今天小编为了让大家更加了解大数据构建用户画像的方法，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。

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进入大数据时代，我们常常在谈论的一个概念就是用户画像。在互联网领域利用用户画像，可以达到精准营销的商业目的，因此这也是为什么构建用户画像在这个流量至上的年代如此重要的原因。任何企业公司的产品要想做好精细化运营，都需要先构建该产品和服务的用户画像。下面我们一起看看用户画像的概念和构建方法。

一、用户画像的概念

我们常常在说用户画像，到底什么是用户画像呢？简单来说，就是用户信息标签化。我们通过大数据技术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，然后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。所以用户画像的重要性不言而喻，它可以看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。

大数据技术已经发展很久到达一个成熟的阶段了，其应用对于互联网公司来说，已然成为不可或缺的重要组成部分。从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。而用户画像的一个重要现实意义就是可以真正帮助大数据技术在营销领域真正落地。

二、用户画像的构建

1、流程模板

首先用户画像的构建要建立在充分了解、明确用户画像大方向的规划上，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要。然后是根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等维度的指标体系。另外，标签相关数据可存储在Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中，不同存储方式适用于不同的应用场景。大家还要记得用户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发，打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。接着需要对开发的脚本进行迭代重构、调优。最后，画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。

2、产品功能

比如，标签视图与查询，主要面向业务人员使用。用户可以层级化地通过点击标签，查看每个标签的详细介绍。还有面向业务人员使用的用户人群功能。在应用标签时，可能不仅仅只查看某一个标签对应的人群情况，更多地可能需要组合多个标签来满足其在业务上对人群的定义。

3、打标签

用户画像的构建其实可以理解为对用户“打标签”。而打标签的方式可以分为统计类标签、规则类标签和机器学习挖掘类标签。

（1） 统计类标签

这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。

（2）规则类标签

该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定。

（3）机器学习挖掘类标签

该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。

以上就是用大数据构建用户画像应该怎么做的简略介绍，当然详细使用上面的不同还得要大家自己使用过才领会。如果想了解更多，欢迎关注创新互联行业资讯频道哦

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