如何做数据画像,大数据用户画像分析

“用户画像”怎么做？如何在新媒体运营中分析用户画像如何调查用户画像，从0构建用户画像系统(两位作者免费介绍酒仙桥@明道学长数据PM，永别野路，带你探索数据新世界在上一期中，我们了解到“五大常规模块入门本期我们将与大家分享一些关于用户画像系统数据看板模块的思考。

对于互联网从业者来说，经常会提到用户画像这个词。作为一个新用户画像DMP数据PM，在工作中总会被需求方问及是否要查XXX用户画像或者是否可以做XXXX用户画像。或者其他产品会问:你怎么让用户画像？但是在交流的过程中，我发现不同的人对user 画像的理解还是很不一样的。有人认为用户画像包含了用户的详细信息，有人认为用户画像可以反映一个群体的统计特征，有人认为用户画像可以做用户研究...这些想法或多或少是片面的。

1、分类与聚类分类算法是最常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据 item的共同特征，并根据分类规则将数据 item划分为不同的类别。聚类算法将一组数据根据相似性和差异性分成若干个类别，使同一类别数据之间的相似性尽可能大，不同类别数据之间的相似性尽可能小。分类和聚类的目的是对项目数据进行分类，但两者之间存在显著差异。分类是监督学习，也就是这些类别是已知的。通过对已知的已分类数据进行训练和学习，可以找到这些不同类别的特征，进而对未分类数据进行分类。

常见的分类算法包括决策树分类算法和贝叶斯分类算法。聚类算法包括系统聚类、Kmeans聚类等。2.回归分析回归分析是确定两个或多个变量之间数量关系的统计分析方法。其主要研究问题包括数据系列的趋势特征、数据系列的预测和数据之间的相关性。根据模型中自变量的个数，回归算法可分为单变量回归分析和多变量回归分析；根据自变量与因变量的关系，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

user 画像又称人物角色，作为圈定目标用户、连接用户需求和设计方向的有效工具，user 画像已被广泛应用于各个领域。在实际操作过程中，我们往往会用最简单、最贴近生活的词语，把用户的属性、行为、期望联系起来。用户画像作为实际用户的虚拟代表，其形成的用户角色并不是建立在产品和市场之外的，形成的用户角色需要有代表性的表现来代表产品的主要受众和目标群体。