用户画像分析，怎么对哔哩哔哩账号用户画像进行数据分析

一般是需要借助是需要借助第三方数据分析工具的，可以用火烧云数据。平台提供UP主账号的活跃用户画像的多维数据分析。包含活跃粉丝性别分析、活跃粉丝年龄分布、活跃粉丝星座分布、活跃粉丝地域分布、活跃粉丝等级分布等数据图表。如下图：

原发布者:98778680用户画像www.crxy.cn课程安排初步用户画像如何创建用户像推荐引擎的项目架构设计对采集数据清洗对数据字段打标签用户画像指标统计分析用户画像的十种应用场景什么是用户画像？用户画像：通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。分析的维度：可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析；人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；用户画像的本质专业术语：人物角色企业使用术语：用户画像技术原理：数据清理分析统计打标签用户信息标签化为什么使用用户画像企业发展最重要的是什么？管理？渠道？营销？用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、

用户画像与用户标签紧密连接。

个人理解是 通过人物的不同维度，比如性别、年龄、职业、爱好、地域等，来描述某一类人，主要用于用户需求分析，作为营销推广的依据；做用户画像时，关键要结合自身的业务和产品，深层次了解你的用户。

客户画像:客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。客户画像的核心工作是为客户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。

用户画像又称用户角色（Persona），作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。一般的，用户画像在产品没有上线、市场前景较为模糊、产品需求还需探索的阶段，定性化的用户画像能有效地节省时间、资源，在较短的时间通过桌面研究、访谈等定性化的方法来获得用户画像是一种比较可行和最优的方式。而事实上，用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。定性化的方法虽然无法对不同单位的特征作数量上的比较和统计分析，但能对观察资料进行归纳、分类、比较，进而对某个或某类现象的性质和特征作出概括，在角色建构的过程中定性化的方式能获得大量用户的生活情境、使用场景、用户心智等资料，进而形成活生生的用户类型。基于后台数据的支持和挖掘，可以用户画像选择将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。 用户画像是在创造一系列的“典型”或者“象征性”的用户，但用户画像的一个更高层次的功用在于使用用户画像融合边缘情况的行为或需求。

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。亿美软通经过15年的企业移动商务技术服务积累，从2015年正式启动“大数据+”服务，面向电子商务与互联网金融等行业，为企业提供包括精准营销、用户画像、风险控制、反欺诈等精细化大数据应用与服务。