标签画像的到结果在一起飞速地旋转的一条线技术和应用

　　紧接着互联网的不断发展,越来越多的用户信息被留迹在了互联网之中,而这也用户画像能形成完整成功的基础,下面我们就一起来了解再看看,用户画像的构建体系技术和应用都有吧哪些知识要点。

　　1、用户画像(UserProfile)

　　也叫用户信息标签化、客户标签;从电商的角度看,依据什么你在电商网站上所填的信息和你的行为,是可以用一些标签把你描绘出出去,描述你的标签那就是客户画像。

　　2、形成完整用户画像技术

　　用户画像:基本属性、可以购买能力、行为特征、社交网络、心理特征、兴趣爱好

　　行为建模:文本挖掘、自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法

　　数据收集:网络日志数据、用户行为数据、网站交易数据

　　3、用户画像简介

　　静态信息数据

　　来源于用户填的个人资料,或者从而反算的数据

　　要是有不判断的,是可以建立起模型来推测,.例如用户性别要是不填,也可以成立性别模型,据用户的行为来推测其性别是什么及概率

　　性别、生日、城市、学历、星座、月收入、婚姻状况、职业

　　动态信息数据

　　用户行为才能产生的数据:可以注册,打开浏览器,直接点击,可以购买,签收后,评价

　　比较好重要的行为:购买商品,查看网页商品,放入购物车,关注商品

　　注册时间、单时间、纠结商品、大消费、退货数量、败家子指数、品牌偏好

　　可以确定的标签与根据算法猜测的标签

　　确认的标签:比如说用户去购买了的或收藏过了某个商品,用户送货地址和联系手机

　　猜测的标签:比如说用户的性别,是男性的概率0.8,另有很多模型:孕妇模型,潜在目标汽车用户模型,用户价值模型

　　是否是孕妇、孩子性别概率、白色不明物体马甲标志、潮妈族、满减做促销敏感度、太败家指数

　　标签例子

　　4、用户画像的用途

　　分类统计出来

　　营销推荐

　　数据挖掘

　　据用户的数据挖掘出一些用处不大的规律以允许决策