导读：在互联网步入大数据时代后 ， 用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑 ， 其中最大的变化在于 ， 用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的 。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据 ， 这是企业经营活动的真实记录 ， 如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估 ， 成为企业基于更大数据量背景的问题所在 。01 用户画像是什么 用户画像 ， 即用户信息标签化 ， 通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据 ， 进而对用户或者产品特征属性进行刻画 ， 并对这些特征进行分析、统计 ， 挖掘潜在价值信息 ， 从而抽象出用户的信息全貌 ， 如图1所示 。
随着大数据技术的深入研究与应用 ， 企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务 ， 而要做精细化运营 ， 首先要建立本企业的用户画像 。
▲图1 某用户标签化
用户画像可看作企业应用大数据的根基 ， 是定向广告投放与个性化推荐的前置条件 ， 为数据驱动运营奠定了基础 。由此看来 ， 如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要 。
大数据已经兴起多年 ， 其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样 ， 成为不可或缺的重要组成部分 。从基础设施建设到应用层面 ， 主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向 。
很多公司在大数据基础建设上投入很多 ， 也做了不少报表 ， 但业务部门觉得大数据和传统报表没什么区别 ， 也没能体会大数据对业务有什么帮助和价值 ， 究其原因 ， 其实是“数据静止在数据仓库 ， 是死的” 。
而用户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库 ， 针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务 ， 是大数据落地应用的一个重要方向 。数据应用体系的层级划分如图2所示 。
▲图2 数据应用体系的层级划分
02 用户画像的3种标签类型 用户画像建模其实就是对用户“打标签” ， 从对用户打标签的方式来看 ， 一般分为3种类型：①统计类标签；②规则类标签；③机器学习挖掘类标签 。
下面我们介绍这3种类型的标签的区别：
1. 统计类标签
这类标签是最为基础也最为常见的标签类型 ， 例如 ， 对于某个用户来说 ， 其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出 。该类标签构成了用户画像的基础 。
2. 规则类标签
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