用戶畫像數據分析報告

① 想要做一個用戶畫像報告，有什麼好的工具推薦嗎

用戶畫像我理解是看針對什麼來源的用戶數據做畫像了。如果你有用戶一手數據，那就好辦多了，直接用excel表分析各種屬性就行。

如果還覺得數據維度少了，還可以對社交媒體比如微博這樣的平台進行分析。我推薦你用一下BlueMC的社群畫像。它的邏輯很簡單，就是你先確定一個關鍵詞，然後它會把微博上提及這個詞的所有帖子抓出來，既可以分析帖子，也可以對這些用戶進行畫像，比如年齡、性別、地域、社交圈、興趣愛好之類的。

② 如何做一份完整的數據分析報告

大數據分析報告不僅能夠對某個具體領域的宏觀經濟趨勢進行判斷和預測;還可以把我們的觸角深入到某一個社區、某一類人群、某一個具體的產品，來了解他們的真實情況;同時，我們還能夠藉助大數據分析的結果來制定精細化的線上廣告投放策略或是做針對性的地面推廣活動;而最終，我們把大數據分析的成果以大數據工具的形式固化，才能讓我們的大數據效力持續。
也就是說，真正有價值的大數據分析報告能夠在中宏觀規劃、微觀/細分市場分析、方案執行和策略部署等方方面面為企業帶來價值。
很多企業不認可分析報告的價值，很大程度是不了解它的原力。今天索性告訴你整個分析思路、框架，幫助企業更好地認識、認可大數據分析報告的價值。
一、大數據報告怎麼做出來的?認識大數據分析流程
首先，我們要理解大數據分析的基本流程，一個完整的大數據分析流程包含了商業問題理解、數據理解、數據准備、數據分析、產出分析報告、提出解決方案6個環節，並且是一個閉環、不斷優化的過程。對於企業，可能不需要掌握高難度的分析處理能力，但是掌握數據分析思路、數據思維和意識都是非常重要的。
二、大數據報告究竟研究了什麼東西?解密大數據分析思路
大數據報告根據功能來分，可分為4個常見類型：
1. 市場/行業分析：對某一個行業、細分領域的市場現狀的分析、發展趨勢預測;
2. 用戶畫像：了解用戶的人群特徵、某個產品的不同群體的用戶行為差異;
3. 競品監測：對同類產品的用戶使用情況、市場情況、功能性能進行對比研究;
4. 經營分析/業務問題專題：企業經營中重大戰略決策的分析或針對某具體業務問題進行專題分析，如營銷效果評估等。

③ 怎麼對嗶哩嗶哩賬號用戶畫像進行數據分析

一般是需要藉助是需要藉助第三方數據分析工具的，可以用火燒雲數據。
平台提供UP主賬號的活躍用戶畫像的多維數據分析。包含活躍粉絲性別分析、活躍粉絲年齡分布、活躍粉絲星座分布、活躍粉絲地域分布、活躍粉絲等級分布等數據圖表。
如下圖：

④ 怎麼寫好一份數據分析報告

作為運來營，拿一次活動來說自，一份比較完整的數據報告應該包括活動背景、活動回顧總結和未來活動計劃（預期）。活動回顧總結是最多的部分，需要用數據圖表來展示直觀的活動數據，然後得出什麼結論，好的吸取，不好的改進，每次報告就是這樣不斷優化進步的。比如，某次我們的活動數據總結是這樣的：
從PV/UV、頁面訪問、注冊、訂單成交額等情況去了解活動進行的情況，是否達到預期，是否完成KPI......圖表方面，有指標卡、計量圖（看完成進度）、折線圖（看走勢）、漏斗圖（看轉化情況）、柱狀圖（看數據對比情況）......平均值等輔助線可作為數據參考。
若有興趣：可以看下之前在知乎上的回答——用戶名（小草莓）、標題（產品運營，如何做出一份優秀數據報表？），但我不知道能不能滿足你的需求。

⑤ 如何更好的建立用戶畫像，數據分析

有專做PM視頻教程的mte能看到。 根據用戶畫像，能確定用戶需求，然後能具體和精準化的策劃產品、做內容和運營，降低投入成本，增加效果。 畫像內容包含：用戶來源、類型、特點、興趣、動機、行為、地點、時間、場景、需求、期望。 需要區分用戶類型（核心、忠實、目標、潛在），找到合適的用戶定位，然後進行產品設計。 針對用戶會有的特點、興趣，結合場景，參考調查結果或數據統計或用戶定位，將使用產品的行為，想要的需求服務，進行整理和分析，方便日後設計產品功能。 做用戶畫像的方法如下： 1、結合真實的數據，建立靜態化基本信息。區分為不同的用戶類型，選擇典型特徵加入到用戶畫像中。 2、加入描述性的元素和場景描述，將用戶定位中的范圍和描述具體化或量化； 3、讓用戶畫像容易記憶和形象化，比如用名字、標志性語言、附加照片，幾條簡單的關鍵特徵描述，好看又好記； 4、人物角色一般會與產品使用相關的具體情境、行為、需求，增加動態化信息的簡單描述。 5、用戶畫像要歸類到用戶類型特徵里，設計3～6個角色代表所有的用戶群體。

⑥ 用戶畫像分析都有哪些維度的數據

追燦數據認為用戶畫像有用處的維度是以需求為基礎的，比如用戶偏好價格分布、顏色分布、購買渠道分布、關注點分布等，這些維度更能幫助企業了解用戶需求。

⑦ 用戶畫像 大數據都需要哪些數據

目前的大數據在淘寶這種電商平台，尤其是商家可以使用的還是很有限，以前有個數據魔方，現在是專業版的參謀，您可以用付費版的進行店鋪和產品的定位規劃，所謂精細化就是找准一個類目針對一個人群進行深挖細分，比如大碼女裝也分為歐美，韓版簡約的風格，這些數據可以藉助市場行情和來分析，或者地域年齡的分析，對後期推廣也有方向性指導意義，希望能幫到你。

⑧ 什麼是用戶畫像如何分析用戶畫像

用戶畫像：定位用戶有很多的方法，比如用戶調研、問卷訪談、數據分析、市場調研等等，海量甚至不可計數。我們針對自家產品的特點和自身的實際情況，更多的使用「用戶畫像」這種方法，來迅速、准確定位服務群體，提供高水準的產品設計服務。
關於如何分析用戶畫像：業內有很多關於創建用戶畫像的方法，比如Alen Cooper的「七步人物角色法」，Lene Nielsen的「十步人物角色法」等，這些都是非常好並且非常專業的用戶畫像方法，值得我們借鑒和學習。事實上，當我們了解了這些方法之後，就會發現這些方法從流程上可以分為3個步驟：獲取和研究用戶信息、細分用戶群、建立和豐富用戶畫像。在這3大步驟中，最主要的區別在於對用戶信息的獲取和分析。獲取和分析數據使用的工具一般為：Google Analytics；Mixpanel；數極客；友盟；網路分析等

⑨ 用戶數據分析包括什麼

隨著各種商業軟體以及APP的豐富，單純依靠運營數據，已經很難實現價值增值。描述用戶，精確獲悉用戶用戶畫像，從而讓數據分析結果驅動價值增長已經大勢所趨。

3.態度數據分析

態度數據相對行為數據獲取難度會更高，這塊數據主要展示的是用戶的價值觀，喜好，興趣等態度觀點。這塊數據價值很高，因為如果獲悉這樣的數據，就能預測用戶的行為。譬如，某人喜歡軍事網，則會偏向於逛軍事類網路，如果你想在網路上接觸到這個用戶，則需要去相關垂直類的網站投廣告。

⑩ 如何進行准確的用戶畫像分析

一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。 人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像，即：用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。 3.1 數據源分析 構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。 對於用戶相關數據的分類，引入一種重要的分類思想：封閉性的分類方式。如，世界上分為兩種人，一種是學英語的人，一種是不學英語的人；客戶分三類，高價值客戶，中價值客戶，低價值客戶；產品生命周期分為，投入期、成長期、成熟期、衰退期…所有的子分類將構成了類目空間的全部集合。 這樣的分類方式，有助於後續不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度。不必擔心架構上對每一層分類沒有考慮完整，造成維度遺漏留下擴展性隱患。另外，不同的分類方式根據應用場景，業務需求的不同，也許各有道理，按需劃分即可。 本文將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類。 靜態信息數據 用戶相對穩定的信息，如圖所示，主要包括人口屬性、商業屬性等方面數據。這類信息，自成標簽，如果企業有真實信息則無需過多建模預測，更多的是數據清洗工作，因此這方面信息的數據建模不是本篇文章重點。 動態信息數據 用戶不斷變化的行為信息，如果存在上帝，每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監控著，廣義上講，一個用戶打開網頁，買了一個杯子；與該用戶傍晚溜了趟狗，白天取了一次錢，打了一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當行為集中到互聯網，乃至電商，用戶行為就會聚焦很多，如上圖所示：瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發表關於鞋品質的微博、贊「雙十一大促給力」的微博消息。等等均可看作互聯網用戶行為。 本篇文章以互聯網電商用戶，為主要分析對象，暫不考慮線下用戶行為數據（分析方法雷同，只是數據獲取途徑，用戶識別方式有些差異）。 在互聯網上，用戶行為，可以看作用戶動態信息的唯一數據來源。如何對用戶行為數據構建數據模型，分析出用戶標簽，將是本文著重介紹的內容。 3.2 目標分析 用戶畫像的目標是通過分析用戶行為，最終為每個用戶打上標簽，以及該標簽的權重。如，紅酒 0.8、李寧 0.6。 標簽，表徵了內容，用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。 權重，表徵了指數，用戶的興趣、偏好指數，也可能表徵用戶的需求度，可以簡單的理解為可信度，概率。 3.3 數據建模方法 下面內容將詳細介紹，如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。 什麼用戶：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。 以上列舉了互聯網主要的用戶標識方法，獲取方式由易到難。視企業的用戶粘性，可以獲取的標識信息有所差異。 什麼時間：時間包括兩個重要信息，時間戳+時間長度。時間戳，為了標識用戶行為的時間點，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常採用精度到秒的時間戳即可。因為微秒的時間戳精度並不可靠。瀏覽器時間精度，准確度最多也只能到毫秒。時間長度，為了標識用戶在某一頁面的停留時間。 什麼地點：用戶接觸點，Touch Point。對於每個用戶接觸點。潛在包含了兩層信息：網址 + 內容。網址：每一個url鏈接（頁面/屏幕），即定位了一個互聯網頁面地址，或者某個產品的特定頁面。可以是PC上某電商網站的頁面url，也可以是手機上的微博，微信等應用某個功能頁面，某款產品應用的特定畫面。如，長城紅酒單品頁，微信訂閱號頁面，某游戲的過關頁。 內容：每個url網址（頁面/屏幕）中的內容。可以是單品的相關信息：類別、品牌、描述、屬性、網站信息等等。如，紅酒，長城，干紅，對於每個互聯網接觸點，其中網址決定了權重；內容決定了標簽。 註：接觸點可以是網址，也可以是某個產品的特定功能界面。如，同樣一瓶礦泉水，超市賣1元，火車上賣3元，景區賣5元。商品的售賣價值，不在於成本，更在於售賣地點。標簽均是礦泉水，但接觸點的不同體現出了權重差異。這里的權重可以理解為用戶對於礦泉水的需求程度不同。即，願意支付的價值不同。 標簽 權重 礦泉水 1 // 超市 礦泉水 3 // 火車 礦泉水 5 // 景區 類似的，用戶在京東商城瀏覽紅酒信息，與在品尚紅酒網瀏覽紅酒信息，表現出對紅酒喜好度也是有差異的。這里的關注點是不同的網址，存在權重差異，權重模型的構建，需要根據各自的業務需求構建。 所以，網址本身表徵了用戶的標簽偏好權重。網址對應的內容體現了標簽信息。 什麼事：用戶行為類型，對於電商有如下典型行為：瀏覽、添加購物車、搜索、、購買、點擊贊、收藏 等等。 不同的行為類型，對於接觸點的內容產生的標簽信息，具有不同的權重。如，購買權重計為5，瀏覽計為1 紅酒 1 // 瀏覽紅酒 紅酒 5 // 購買紅酒 綜合上述分析，用戶畫像的數據模型，可以概括為下面的公式：用戶標識 + 時間 + 行為類型 + 接觸點（網址+內容），某用戶因為在什麼時間、地點、做了什麼事。所以會打上**標簽。 用戶標簽的權重可能隨時間的增加而衰減，因此定義時間為衰減因子r，行為類型、網址決定了權重，內容決定了標簽，進一步轉換為公式： 標簽權重=衰減因子×行為權重×網址子權重 如：用戶A，昨天在品尚紅酒網瀏覽一瓶價值238元的長城干紅葡萄酒信息。 標簽：紅酒，長城 時間：因為是昨天的行為，假設衰減因子為：r=0.95 行為類型：瀏覽行為記為權重1 地點：品尚紅酒單品頁的網址子權重記為 0.9（相比京東紅酒單品頁的0.7） 假設用戶對紅酒出於真的喜歡，才會去專業的紅酒網選購，而不再綜合商城選購。 則用戶偏好標簽是：紅酒，權重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用戶A：紅酒 0.665、長城 0.665。 上述模型權重值的選取只是舉例參考，具體的權重值需要根據業務需求二次建模，這里強調的是如何從整體思考，去構建用戶畫像模型，進而能夠逐步細化模型。