用户画像小百科全书

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来源:http://suo.im/6aVjHQ

一、 什么是用户画像

用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。

用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标，方式，组织，标准，验证这5个方面。

目标：指的是描述人，认识人，了解人，理解人。

方式：又分为非形式化手段，如使用文字、语言、图像、视频等方式描述人；形式化手段，即使用数据的方式来刻画人物的画像。

组织：指的是结构化、非结构化的组织形式。

标准：指的是使用常识、共识、知识体系的渐进过程来刻画人物，认识了解用户。

验证：依据侧重说明了用户画像应该来源事实、经得起推理和检验。

在产品早期和发展期，会较多地借助用户画像，帮助产品人员理解用户的需求，想象用户使用的场景，产品设计从为所有人做产品变成为三四个人做产品，间接的降低复杂度。

二、 用户画像的作用

在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作，其作用总体包括：

（1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、邮件等方式进行营销。

（2）用户统计：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征。

（3）数据挖掘：以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度。

（4）服务产品：对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。

（5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析

根据用户画像的作用可以看出，用户画像的使用场景较多，用户画像可以用来挖掘用户兴趣、偏好、人口统计学特征，主要目的是提升营销精准度、推荐匹配度，终极目的是提升产品服务，起到提升企业利润。用户画像适合于各个产品周期：从新用户的引流到潜在用户的挖掘、从老用户的培养到流失用户的回流等。

总结来说，用户画像必须从实际业务场景出发，解决实际的业务问题，之所以进行用户画像，要么是获取新用户，要么是提升用户体验、或者挽回流失用户等具有明确的业务目标。

另外关于用户画像数据维度的问题，并不是说数据维度越丰富越好，总之，画像维度的设计同样需要紧跟业务实际情况进行开展。

三、 用户画像的分类

从画像方法来说，可以分为定性画像、定性+定量画像、定量画像

从应用角度来看，可以分为行为画像、健康画像、企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、旋转设备画像、社会画像和经济画像等。

四、 用户画像需要用到哪些数据

一般来说，根据具体的业务内容，会有不同的数据，不同的业务目标，也会使用不同的数据。在互联网领域，用户画像数据可以包括以下内容：

（1）人口属性：包括性别、年龄等人的基本信息

（2）兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等

（3）消费特征：与消费相关的特征

（4）位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等

（5）设备属性：使用的终端特征等

（6）行为数据：访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据

（7）社交数据：用户社交相关数据

用户画像数据来源广泛，这些数据是全方位了解用户的基础，这里以Qunar的画像为例，其画像数据主要维度如下所示，包括用户RFM信息、航线信息等。

Qunar的画像数据仓库构建都是基于Qunar基础数据仓库构建，然后按照维度进行划分。

五、 用户画像主要应用场景

a)用户属性

b)用户标签画像

c)用户偏好画像

d)用户流失

e)用户行为

f)产品设计

g) 个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好

六、 用户画像使用的技术方法

静态和动态的划分，其实是根据某个维度来定的，或者是在某个时间窗口内的。静态画像一般是实时性弱更新慢；动态画像变化相对更快一些，可以在时效性、空间上有差异。

不同的行业，不同的业务，也会有不一样的构建目标和方式。在这个过程中，通过业务应用的要素分析，去驱动标签维度的扩展，然后通过标签维度的扩展。然后我又可以去驱动业务。

七、 用户画像标签体系的建立

1、什么是标签体系

用户画像是对现实用户做的一个数学模型，在整个数学模型中，核心是怎么描述业务知识体系，而这个业务知识体系就是本体论，本体论很复杂，我们找到一个特别朴素的实现，就是标签。

标签是某一种用户特征的符号表示。是一种内容组织方式，是一种关联性很强的关键字，能方便的帮助我们找到合适的内容及内容分类。（注：简单说，就是你把用户分到多少个类别里面去，这些类是什么，彼此之间有什么关系，就构成了标签体系）

标签解决的是描述（或命名）问题，但在实际应用中，还需要解决数据之间的关联，所以通常将标签作为一个体系来设计，以解决数据之间的关联问题。

一般来说，将能关联到具体用户数据的标签，称为叶子标签。对叶子标签进行分类汇总的标签，称为父标签。父标签和叶子标签共同构成标签体系，但两者是相对概念。例如：下表中，地市、型号在标签体系中相对于省份、品牌，是叶子标签。

用户画像标签体系创建后一般要包含以下几个方面的内容

（1）标签分类

用户画像标签可以分为基础属性标签和行为属性标签。

由于基于一个目标的画像，其标签是在动态扩展的，所以其标签体系也没有统一的模板，在大分类上，与自身的业务特征有很大的关联，在整体思路上可以从横纵两个维度展开思考：横向是产品内数据和产品外数据，纵向是线上数据和线下数据。而正中间则是永恒不变的“人物基础属性”。

如果说其他的分类因企业特征而定，那么只有人物特征属性（至于名字叫什么不重要，关键是内涵）是各家企业不能缺失的板块。

所谓人物基础属性指的是：用户客观的属性而非用户自我表达的属性，也就是描述用户真实人口属性的标签。所谓非“自我表达”，举例来说，某产品内个人信息有性别一项，用户填写为“女”，而通过用户上传的身份证号，以及用户照片，用户购买的产品，甚至用户打来的客服电话，都发现该用户性别是“男性”。那么在人物基础属性中的性别，应该标识的是“男性”，但是用户信息标签部分，自我描述的性别则可能标注为女性。

（2）标签级别（标签的体系结构）

分级有两个层面的含义，其一是：指标到最低层级的涵盖的层级；其二是指：指标的运算层级。其一非常好理解，这里重点说运算层级。

标签从运算层级角度可以分为三层：事实标签、模型标签、预测标签。

事实标签：是通过对于原始数据库的数据进行统计分析而来的，比如用户投诉次数，是基于用户一段时间内实际投诉的行为做的统计。

模型标签：模型标签是以事实标签为基础，通过构建事实标签与业务问题之间的模型，进行模型分析得到。比如，结合用户实际投诉次数、用户购买品类、用户支付的金额等，进行用户投诉倾向类型的识别，方便客服进行分类处理。

预测标签：则是在模型的基础上做预测，比如针对投诉倾向类型结构的变化，预测平台舆情风险指数。

（3）标签命名&赋值

我们用一张图来说明一下命名和赋值的差别，只要在构建用户标签的过程种，有意识的区别标签命名和赋值足矣，不再赘述。

（4）标签属性

标签属性可以理解为针对标签进行的再标注，这一环节的工作主要目的是帮助内部理解标签赋值的来源，进而理解指标的含义。如图所示，可以总结为5种来源：

1、固有属性：是指这些指标的赋值体现的是用户生而有之或者事实存在的，不以外界条件或者自身认知的改变而改变的属性。比如：性别、年龄、是否生育等。

2、推导属性：由其他属性推导而来的属性，比如星座，我们可以通过用户的生日推导，比如用户的品类偏好，则可以通过日常购买来推导。

3、行为属性：产品内外实际发生的行为被记录后形成的赋值，比如用户的登陆时间，页面停留时长等。

4、态度属性：用户自我表达的态度和意愿。比如说我们通过一份问卷向用户询问一些问题，并形成标签，如询问用户：是否愿意结婚，是否喜欢某个品牌等。当然在大数据的需求背景下，利用问卷收集用户标签的方法效率显得过低，更多的是利用产品中相关的模块做了用户态度信息收集。

5、测试属性：测试属性是指来自用户的态度表达，但并不是用户直接表达的内容，而是通过分析用户的表达，结构化处理后，得出的测试结论。比如，用户填答了一系列的态度问卷，推导出用户的价值观类型等。

值得注意的是，一种标签的属性可以是多重的，比如：个人星座这个标签，既是固有属性，也是推导属性，它首先不以个人的意志为转移，同时可以通过身份证号推导而来。

即便你成功了建立用户画像的标签体系，也不意味着你就开启了用户画像的成功之路，因为有很大的可能是这些标签根本无法获得，或者说无法赋值。

标签无法赋值的原因有：数据无法采集（没有有效的渠道和方法采集到准确的数据，比如用户身份证号）、数据库不能打通、建模失败（预测指标无法获得赋值）等等。

 2、标签体系结构

        标签体系可以归纳出如下的层级结构。

（1）原始输入层

主要指用户的历史数据信息，如会员信息、消费信息、网络行为信息。经过数据的清洗，从而达到用户标签体系的事实层。

（2）事实层

事实层是用户信息的准确描述层，其最重要的特点是，可以从用户身上得到确定与肯定的验证。如用户的人口属性、性别、年龄、籍贯、会员信息等。

（3）模型预测层

通过利用统计建模，数据挖掘、机器学习的思想，对事实层的数据进行分析利用，从而得到描述用户更为深刻的信息。如通过建模分析，可以对用户的性别偏好进行预测，从而能对没有收集到性别数据的新用户进行预测。还可以通过建模与数据挖掘，使用聚类、关联思想，发现人群的聚集特征。

（4）营销模型预测

利用模型预测层结果，对不同用户群体，相同需求的客户，通过打标签，建立营销模型，从而分析用户的活跃度、忠诚度、流失度、影响力等可以用来进行营销的数据。

（5）业务层

业务层可以是展现层。它是业务逻辑的直接体现，如图中所表示的，有车一族、有房一族等。

3、标签体系结构分类

一般来说，设计一个标签体系有3种思路，分别是：（1）结构化标签体系；（2）半结构化标签体系；（3）非结构化标签体系。

（1）结构化标签体系

简单地说，就是标签组织成比较规整的树或森林，有明确的层级划分和父子关系。结构化标签体系看起来整洁，又比较好解释，在面向品牌广告井喷时比较好用。性别、年龄这类人口属性标签，是最典型的结构化体系。下图就是Yahoo!受众定向广告平台采用的结构化标签体系。

（2）半结构化标签体系

在用于效果广告时，标签设计的灵活性大大提高了。标签体系是不是规整，就不那么重要了，只要有效果就行。在这种思路下，用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列体系，而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则，切不可拘泥于形式。下图是Bluekai聚合多家数据形成的半结构化标签体系。

（3）非结构化标签体系

非结构化，就是各个标签就事论事，各自反应各自的用户兴趣，彼此之间并无层级关系，也很难组织成规整的树状结构。非结构化标签的典型例子，是搜索广告里用的关键词。还有Facebook用的用户兴趣词。

 4、用户画像标签层级的建模方法

用户画像的核心是标签的建立，用户画像标签建立的各个阶段使用的模型和算法如下图所示。

原始数据层。对原始数据，我们主要使用文本挖掘的算法进行分析如常见的TF-IDF、TopicModel主题模型、LDA 等算法，主要是对原始数据的预处理和清洗，对用户数据的匹配和标识。

事实标签层。通过文本挖掘的方法，我们从数据中尽可能多的提取事实数据信息，如人口属性信息，用户行为信息，消费信息等。其主要使用的算法是分类和聚类。分类主要用于预测新用户，信息不全的用户的信息，对用户进行预测分类。聚类主要用于分析挖掘出具有相同特征的群体信息，进行受众细分，市场细分。对于文本的特征数据，其主要使用相似度计算，如余弦夹角，欧式距离等。

模型标签层。使用机器学习的方法，结合推荐算法。模型标签层完成对用户的标签建模与用户标识。其主要可以采用的算法有回归，决策树，支持向量机等。通过建模分析，我们可以进一步挖掘出用户的群体特征和个性权重特征，从而完善用户的价值衡量，服务满意度衡量等。

预测层。也是标签体系中的营销模型预测层。这一层级利用预测算法，如机器学习中的监督学习，计量经济学中的回归预测，数学中的线性规划等方法。实习对用户的流失预测，忠实度预测，兴趣程度预测等等，从而实现精准营销，个性化和定制化服务。

不同的标签层级会考虑使用对其适用的建模方法，对一些具体的问题，有专门的文章对其进行研究。

八、 用户画像基本步骤

根据具体业务规则确定用户画像方向后，开展用户画像分析，总体来说，一个用户画像流程包括以下三步。（1）用户画像的基本方向；（2）用户数据收集；（3）用户标签建模。

另外，需要注意的是用户画像的时效性，构建画像的数据多为历史数据，但用户的行为、偏好等特征多会随着时间的推移而发生变化。

九、 用户画像验证

十、 用户画像的实际例子

注：此处涉及到工作中的项目内容，由于保密，就不能分享了

十一、    用户画像平台&架构

用户画像平台需要实现的功能。

用户画像系统技术架构

（1）    数据处理

a、数据指标的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现，比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache。还有一种方式，可以通过将数据写入本地文件，然后通过sparksql的load或者hive的export等方式导入HDFS。

b、通过hive编写UDF 或者hiveql根据业务逻辑拼接ETL，使用户对应上不同的用户标签数据（这里的指标可以理解为每个用户打上了相应的标签），生成相应的源表数据,以便于后续用户画像系统，通过不同的规则进行标签宽表的生成。

（2）    数据平台

a、数据平台应用的分布式文件系统为Hadoop的HDFS，因为Hadoop2.0以后,任何的大数据应用都可以通过ResoureManager申请资源，注册服务。比如(sparksubmit、hive）等等。而基于内存的计算框架的出现，就并不选用Hadoop的MapReduce了。当然很多离线处理的业务，很多人还是倾向于使用Hadoop,但是Hadoop封装的函数只有map和Reduce太过单一，而不像spark一类的计算框架有更多封装的函数（可参考博客spark专栏）。可以大大提升开发效率。

b、计算的框架选用Spark以及RHadoop,这里Spark的主要用途有两种，一种是对于数据处理与上层应用所指定的规则的数据筛选过滤，(通过Scala编写spark代码提交至sparksubmit)。一种是服务于上层应用的SparkSQL（通过启动spark thriftserver与前台应用进行连接）。RHadoop的应用主要在于对于标签数据的打分，比如利用协同过滤算法等各种推荐算法对数据进行各方面评分。

c、MongoDB内存数据的应用主要在于对于单个用户的实时的查询，也是通过对spark数据梳理后的标签宽表进行数据格式转换(json格式）导入mongodb,前台应用可通过连接mongodb进行数据转换，从而进行单个标签的展现。（当然也可将数据转换为Redis中的key value形式，导入Redis集群)

d、mysql的作用在于针对上层应用标签规则的存储，以及页面信息的展现。后台的数据宽表是与spark相关联，通过连接mysql随后cache元数据进行filter、select、map、reduce等对元数据信息的整理,再与真实存在于Hdfs的数据进行处理。

（3）    面向应用

从刚才的数据整理、数据平台的计算，都已经将服务于上层应用的标签大宽表生成。（用户所对应的各类标签信息）。那么前台根据业务逻辑，勾选不同的标签进行求和、剔除等操作，比如本月流量大于200M用户（标签）+本月消费超过100元用户（标签）进行和的操作，通过前台代码实现sql的拼接，进行客户数目的探索。这里就是通过jdbc的方式连接spark的thriftserver，通过集群进行HDFS上的大宽表的运算求count。（这里要注意一点，很多sql聚合函数以及多表关联join 相当于hadoop的mapreduce的shuffle,很容易造成内存溢出，相关参数调整可参考本博客spark栏目中的配置信息）这样便可以定位相应的客户数量，从而进行客户群、标签的分析，产品的策略匹配从而精准营销。

十二、用户画像困难点、用户画像瓶颈

用户画像困难点主要表现为以下4个方面

资料搜集和数据挖掘

在画像之前需要知道产品的用户特征和用户使用产品的行为等因素，从而从总体上掌握对用户需求

创建用户画像不是抽离出典型进行单独标签化的过程，而是要融合边缘环境的相关信息来进行讨论

定量调研分析

我们的用户标签包含基本特征、社会身份、顾客用户生命周期、类目偏好等等。比如说你怎么判断一个人是不是对女装感兴趣，假设我们有一个类目就是女装，那很好办，如果你购买都是女装，那会认为你这个人对女装比较感兴趣。

我们期间遇到了两方面的挑战：

亿级画像系统实践和应用

记录和存储亿级用户的画像，支持和扩展不断增加的维度和偏好，毫秒级的更新，支撑公司个性化推荐、广告投放和精细化营销等产品。