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阅读建议：本文为经验类文章，从数分角度，和大家聊聊画像的作用，建议先收藏再阅读。
解决痛点：用户画像的作用是什么？要如何搭建？其中应涵盖哪些内容？对数分同学来说有什么作用？
01
用户画像是什么
用户画像（User Profile）用于描述用户各维度属性，核心在于给用户打标签。其作为大数据技术发展的基石，有十分丰富的作用，作为数据分析同学，在工作中也有很多应用场景。
举个例子
分析现有产品画像分布，探索出「白领用户」具有较大潜力空间，并采取定向策略提升用户活跃。其中「白领用户」就是用户画像的一个标签，通过标签的完善，将用户分门别类进行划分。
对于「用户画像建设」有两点大家要重点关注：
其一：同一套画像不会适用于所有场景，因此建设时需要以业务为导向。
其二：对于包含多业务线的公司，建议将画像体系归总，以用户唯一ID为Key融合到一起，尽量避免分而治之。
02
用户画像的作用
用户画像的概念很好理解，那其有何作用呢？对于数分同学日常的工作又有怎样的帮助？
作用一：用户洞察
在做产品迭代前，常常要事先了解：
- 产品的核心用户是谁？
- 哪些群体消费的不够充分？
- 预算100w要投入到哪些项目上？
这些命题都离不开用户画像，只有在充分了解用户的前提下，才能有针对性的制定产品策略。
作用二：精准营销
产品锁定发展方向后，常常利用画像，对特定群体精准投放广告，提升投放效率、降低投放成本。
作用三：黑产挖掘
在用户标签体系中，涵盖是否黑产的标签，通过算法或统计规则挖掘实现。利用该标签，在结算、分析等场景中，将黑产用户加以剔除。
作用四：推荐系统
在搜索、信息流、短视频、线上购物等场景中，经常出现千人千面的情况，这背后主要是内容与人的匹配，而人的描述需要通过画像来实现。
当然，画像的作用远不止于此，这里仅仅列举了几种常见的场景，其中第一、二、三点是目前数分涉及较多的方面。
03
用户画像标签体系
在了解了用户画像的作用后，有些同学可能会问：“用户画像涵盖哪些内容呢？”
用户画像的核心内容就是标签体系，由成百上千个标签所组成。搭建用户画像，有几点注意事项，大家要重点关注：
其一：搭建用户画像前，一定要先弄清楚产品需要什么样的标签，并将完整的标签框架制定下来，即便有些内容短期无法实现，也需要先将其留好空间。一个好的标签树结构要满足：高概括性、高延展性。
其二：标签的设定要粗细有度，太粗会导致没有区分度，太细则会导致标签体系过大，通用性较差。
用户标签体系有多种构造方式，以电商类APP为例，按照「静态标签 动态标签」进行划分，绘制用户画像简版图，大家可以参考应用，如下图：
扫盲 – 静态标签/动态标签
静态标签：较长时间段内不会发生变化的标签，一般有效期在1年及以上，例如：年龄、性别等；
动态标签：短时间内可能会发生变化的标签，例如：活跃度等。
04
用户画像标签获取方式
标签设计后就到了实现阶段，不同类型标签，有不同的生成方式，大体可以分为以下四类：
第一类：直接获取法
用户基础属性标签，例如：年龄、性别、电话等。这些标签一般直接通过用户的注册信息等显性方式获取。当然，有些获取不到的场景，也会引入模型的方式进行预测，例如：职业等。
第二类：统计获取法
用户行为标签，例如：最近一次登录日期、近N日登录次数、用户活跃度等。通过统计学方式，部分内容结合权重，计算对应内容。
第三类：模型挖掘法
通过模型的方式挖掘标签，模型方式涵盖：分词、关键词提取、图像处理、语义分析、分类、聚类等。输出的标签例如：用户兴趣标签、用户风险标签等。
第四类：模型预测法
模型预测法与第三类挖掘法有些类似，差异点在于「模型挖掘法」注重用户当前的状态，而「模型预测法」注重用户未来的状态，例如：用户流失预警等。
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用户画像质量评估
实现画像的搭建后，还需对其准确性进行验证，验证类型根据时间阶段可划分为「开发过程验证 上线过程验证」，具体内容如下图：
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用户画像难点
最后，和大家谈谈现阶段搭建用户画像有挑战的方面：
其一：准确性问题。针对用户基础属性标签，产品采用的方式往往是引导用户填写，但这种方式获取到的量级相对较少（不包括用户信息必填类产品，例如：电商）。对于未填写的情况，一般采用分类模型的方式进行预测，但准确性仍有待提升。
其二：深层次挖掘困难。针对涉及用户心理类型的标签，挖掘相对比较困难，例如：用户对某些页面形式不喜欢、用户的情绪是否低落、用户未来是否有旅游计划等。
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