人群画像分析和行为明细分析都是针对群体用户的分析，但是在很多场景下，画像平台用户也希望通过全面详尽的画像分析深入了解单个用户。本节将介绍几种常见的单用户分析功能及其工程实现方案。
用户画像查询
用户画像标签体系包含很多标签，每一个用户都可以查询到其对应的标签数值，这些标签及其数值综合表征了该用户的画像特点。比如查询UserId为100的画像标签，其性别标签数值为男、常住省标签值为北京、兴趣爱好标签值包含军事，通过这三个标签可以了解该用户是喜欢军事的北京市男性用户。用户画像查询功能在客服系统、风控系统、作者运营等场景中都会使用，通过查看用户标签数据来全面认识用户并辅助进行业务判断。
用户画像查询功能支持输入实体ID并可视化地展示各类标签数值，其支持按时间顺序查看指标类标签数值变化趋势。为了凸显用户特征可以通过词云形象化地展示用户画像数据，词云中的字体颜色和字号大小可以用于表征用户的特点，比如蓝色代表男性、红色代表女性，字号越大代表特征越突出。图6-29展示了用户画像查询功能的示意图。
图6-29 用户画像查询功能示意图用户关系数据分析
本节将介绍两种常见的基于用户间关系数据的分析功能：粉丝画像分析和好友画像分析。
1. 粉丝画像分析
粉丝画像分析需要找到用户的所有粉丝并把其作为一个群体进行画像分析，其支持的分析功能与人群画像分析类似，可以实现粉丝群体的分布分析、指标分析、下钻分析和交叉分析等。
用户的粉丝可以按照新增时间、活跃情况、粉丝来源进行分类。粉丝按新增时间可以分为当日新增，近3日新增，近一月新增等；按粉丝活跃情况可以分为日活粉丝、周活粉丝和月活粉丝；粉丝来源可以分为自然新增、广告投放等。图6-31展示了粉丝画像分析功能示意图，图中显示了某用户全部粉丝的人群分布分析和指标分析结果。
图6-31 粉丝画像分析功能示意图2. 好友画像分析
好友画像分析与粉丝画像分析业务逻辑类似，需要找到满足条件的用户好友群体并进行画像分析。筛选好友时可以附加其他筛选条件，比如好友间关系距离、建立好友关系的天数、与好友的交互频率等。关系距离表达了两个用户关系的远近，如果两个用户之间是直接好友，其关系距离为1，如果是好友的好友，其关系距离为2，以此类推可以确定好友间的关系距离；好友关系天数和交互频率可以表达两个用户间好友关系的紧密程度。
好友画像分析最终也是对人群的分析，可以支持分布分析、指标分析、下钻分析等各类功能。图6-33展示了好友画像分析功能示意图，其中选择了某用户最近一个月新增的且交互比较频繁的好友并展示了其分布分析结果。
图6-33 单用户好友画像分析功能示意图用户涨掉粉分析
粉丝量多少代表了用户受欢迎程度以及商业价值大小，如果可以清晰地了解用户的涨掉粉情况对于用户运营有重要作用。以短视频行业为例，引入一个重要用户之后需要及时关注该用户的涨掉粉数据，跟踪用户入驻后的发展情况；根据涨粉分析可以了解用户热度变化，找到主要的涨粉视频或者直播；当用户粉丝量降低时，通过掉粉分析可以查看掉粉趋势，分析引发掉粉的主要原因。
涨掉粉分析的主要功能是通过趋势图查看粉丝量变化，通过多元的涨掉粉相关数据分析涨掉粉原因。图6-36以短视频业务为例展示了用户涨掉粉分析的功能示意图，图中展示了某用户在一段时间内的粉丝量变化趋势以及该用户视频和直播的涨掉粉数据。
图6-36 涨掉粉分析功能示意图本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
