Python数据分析学习笔记05：用户画像

一、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。

标签化就是数据的抽象能力。

互联网下半场精细化运营将是长久的主题

用户是根本，也是数据分析的出发点

二、用户画像的准则

1. 统一化：统一标识用户ID，如使用手机号、微信号、微博等

2. 标签化：给用户打标签，对用户行为进行理解

3. 业务化：由用户标签，指导用户关联

用户唯一标识：用于用户行为的串联

对用户标签化，可以进行用户消费行为分析

用户标签：基础信息如性别、年龄、地域等

消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感等

行为标签：时间段、频次、访问路径等

内容分析：页面停留时长、内容浏览，分析用户感兴趣的内容

因此用户画像是现实世界中的用户的数学建模。

当得到了精准的用户画像，那么就可以为企业更精准的解决问题，业务推荐等。

三、用户生命周期

1. 获客：拉新，精准营销获取客户，找到优势的宣传渠道

2. 粘客

“一切业务数据化，一切数据业务化”，回顾几十年的中国企业信息化发展历程，就是“业务数据化”的过程——企业持续在IT方面进行投入和建设，不断将发展过程中业务和经营管理端的各种能力以数据形态沉淀下来。而接下来的“数据业务化”则是将已经成为资产的数据作为生产资料 数据中台作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方，通过自身的平台能力和业务对数据的不断滋... 在 Python 中使用 K-Means 算法对 用户 画像 特征进行聚类，首先需要准备好 用户 画像 特征的数据集。然后，可以使用 scikit-learn 中的 KMeans 类来实现 K-Means 算法，并使用训练数据来构建模型。 下面是一个简单的示例： from sklearn.cluster import KMeans# 读入数据并转换为 NumPy 数组 X = ... # 创建 KMeans... 项目描述：本项目对2020年某家公司各个门店的电子产品（手机，平板等）的销售数据进行了深入的挖掘，对会员进行了RFM分析，寻找到了门店销量起伏的原因；通过分析挖掘，找出门店的长处与短板，并给予参考建议。 语言及工具： Python 3 , jupyter notebook 1.导入所需库和数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import re import warnings warnings 一、先熟悉一些名词和概念1. 标签(Tag)对某一类特定群体或对象的某项特征进行的抽象分类和概括，其值(标签值)具备可分类性。例：对于“人”这类群体，可将“男”、“女”这类特征进行抽象概括，统称为“性别”，“性别”即一个标签；对于“手机”这类对象，可将“骁龙835”、“骁龙845”这类特征进行抽象概括，统称为“手机处理器”，“手机处理器”即一个标签。2. 标签值(Tag Value)标签的实例，指... 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器 学习 这门技术也越来越重要，很多人都开启了 学习 机器 学习 ，本文就介绍了机器 学习 的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决 数据分析 任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 大家好，本文以真实案为例手把手教你搭建电商系统的 用户 画像 。 先来看该电商 用户 画像 用到的标签。 数据内容包括user_id（ 用户 身份）、item_id（商品）、IDbehavior_type（ 用户 行为类型，包含点击、收藏、加购物车、支付四种行为，分别用数字1、2、3、4表示）、user_geohash（地理位置）、item_category（品类ID，即商品所属的品类）、Time（ 用户 行为发生的时间），其中user_id和item_id因为涉及隐私，做了脱敏处理，显示的是数字编号。 下面是具体的代码实现过程。 来源：大话 数据分析 拿到一组 用户 的交易数据，我们如何做 数据分析 ？常规地做法是做 用户 画像 ，比如分别对性别、年龄、受教育水平、婚姻状况等做描述统计分析，研究不同的 用户 特征对于交易金额的影响。本文使用 Python 对一组交易金额数据做 数据分析 ，通过对数据进行预处理，包括数据类型转换、重复值判断、缺失值处理、数据分组，对 用户 做初步 画像 ，下面一起来 学习 。示例工具：anconda3.7本... 购买课程后，可扫码进入 学习 群，获取唐宇迪老师答疑 Python 数据挖掘技术系列视频培训教程基于真实数据集进行案例实战，使用 Python 数据科学库从数据预处理开始一步步进行数据建模。对于每个案例首先进行流程解读与 数据分析 ，建立特征工程，详细解读其中每一步原理与应用。该课程共有十一大章节，88课时，从泰坦尼克号获救预测进行 数据分析 作为第一章节，后边依次是 用户 画像 、Xgboost实战、京东 用户 购买意向预测、Kaggle数据科学调查、房价预测、论文与BenchMark的意义、 Python 实现音乐推荐系统、fbprophet时间序列预测、用电敏感 客户 分类、数据特征。 用户 画像 是啥？有啥用？这两块我就不多说了?主要介绍如何开发一个简单的 用户 画像 ，在开发中介绍一些理论概念。开发流程第一阶段：目标解读在建立 用户 画像 前，首先需要明确 用户 画像 服务于企业的对象，根据业务方需求，未来产品建设目标和 用户 画像 分析之后预期效果；第二阶段：任务分解与需求调研经过第一阶段的需求调研和目标解读，我们已经明确了 用户 画像 的服务对象与应用场景，接下来需要针对服务对象的需求侧重点，结...