数仓建模—用户画像

用户画像

伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。

用户画像，简而言之就是对用户信息的标签化，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。

用户画像的核心工作是为用户打标签

1. 一方面，标签化是对用户信息的结构化处理，方便计算机识别和处理，方便进行分类统计（男女比例）、数据挖掘（利用关联规则计算喜欢红酒和喜欢运动品牌的关系）、推荐引擎、广告精准投放等
2. 另一方面，标签本身具有准确性和非二义性，有利于人工整理、统计