簡單來說，就是通過收集和分析消費者的社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據，抽象模擬出來的壹種調查分析報告，是壹種用戶信息標簽。
建立人群畫像壹般需要哪些數據維度？
社會屬性:包括年齡、性別、地域、血型、受教育程度、職業、收入、家庭狀況、身高體重等基本信息；
心理屬性:包括性格、能力、氣質、價值觀、情緒、思維等。
興趣特征:瀏覽內容、收集內容、閱讀咨詢、購買偏好等。
消費特征:與消費相關的特征，通常除以收入；
位置特征:用戶居住的城市，居住的小區，用戶的移動軌跡等。
設備屬性:使用的終端特性，如手機品牌、Android或iso系統、移動或PC、使用4G或wifi等。
行為數據:用戶在網站上行為的日誌數據，如訪問記錄、訪問時間、瀏覽路徑等；
社交數據:用戶的社交數據，包括圈子、興趣、互動行為等。
用戶畫像分析的作用是什麽？
這些維度和標簽屬性有什麽用？
很多人可能會說，這些事跟我沒關系。。。。
但是對於幾乎所有的傳統企業或者互聯網企業來說，這些數據都是很有價值的！
在大數據時代，“數據是新的石油”
壹般來說，用戶畫像可以細分產品周圍的人群，確定產品的核心人群，有助於確定產品定位，優化產品的功能點。
同時還可以幫助企業洞察市場，預估市場規模，從而輔助制定階段性目標，指導重大決策，提高投資回報率；；更有助於避免同質化，進行個性化營銷。
用戶畫像分析的作用主要體現在以下五個方面:
精準營銷:根據歷史用戶特征，分析產品的潛在用戶和用戶的潛在需求，利用短信、郵件等手段對特定群體進行營銷；
用戶統計:將用戶按照屬性和行為特征分類後，統計不同特征下的用戶數量和分布；分析不同用戶的畫像群體分布特征；
數據挖掘:基於用戶畫像構建推薦系統、搜索引擎和廣告投放系統，提高服務精度；
服務產品:畫像用戶的產品，分析產品的受眾，更透徹的了解用戶的心理動機和行為習慣，改進產品運營，提升服務質量；
行業報告、用戶研究:通過用戶畫像的分析，了解行業趨勢，比如對人們消費習慣、消費偏好的分析，對不同地區消費差異的分析；
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