大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说如何成为用户画像方面的专家[通俗易懂],希望您对编程的造诣更进一步.
用户画像是一个老生常谈的话题了，几乎所有的互联网公司，都需要用到用户画像，无论是 ToC 的业务，还是 ToB 的业务。但真正理解什么是用户画像，且能够产出精准、有效的用户画像，就不是那么容易的一件事情了。
所以，我想通过本文和大家分享一下，我关于用户画像方向的思考，及探讨如何更专业地完成用户画像。
最早提出用户画像概念的是交互设计之父 Alan Cooper，原话为：”Personas are a concrete representation of target users“，是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。
为什么需要做用户画像？
大家一定有过被好朋友推荐某种商品、某部电影的经历，而且成功率往往很高，究其原因很简单，因为你的朋友非常了解你，知道你对什么感兴趣，知道你此时此刻需要什么。
互联网公司非常渴望，能够像你的朋友那般了解你，这样业绩自然会增长的非常快速，且用户满意度也极高。
从公司的发展角度来看，用户画像主要承载了两个业务目标：
- 拓展新用户
- 获得新订单
拓展新用户
大家每天都会面对海量的信息，然而又有多少信息能够吸引到你的注意力，并最后成功地将你转化，想必是少之又少，绝大多数的信息被“浪费”了。
因此，公司只有准确的了解现有的用户，才能在茫茫人海中，通过精准的营销，获得日渐稀缺的新用户的注意力。
获得新订单
现在，任何一个平台提供的内容或者商品的数量，已经远远超过用户仅仅通过浏览，就可以知晓全面信息的程度了。
如果不能第一时间将用户感兴趣的信息推荐给用户，那么用户很可能在找寻的过程中，快速失去耐心，不仅新订单不能成交，甚至会导致用户的流失。
平台需要捕捉到用户的需求点，才能快速地促成新订单的成交。
关于用户画像，我们需要做什么？
很多公司都有DMP（大数据管理平台），起到了一个帮助用户画像“变现”的作用。从技术的角度来看，DMP是将用户数据进行标签化，利用算法找到相似人群，同业务场景结合，筛选出高度匹配的用户群，并想办法触达这些用户（弹窗、短信、广告联盟等），并跟踪其效果。
事先我们要定义好，用户画像需要哪些不同的维度，我梳理了一份较全面的维度列表：
- 自然属性，比如：性别、身高等
- 社会属性，比如：职业、学历等
- 财富状况，比如：收入、支出等
- 家庭情况，比如：是否结婚、是否有孩子等
- 购物习惯，比如：价格敏感度、品牌忠诚度等
- 位置特征，比如：所在城市、工作地点等
- 其他行为习惯（兴趣等），比如：球迷、游戏迷等
用户画像具体怎么做？
想要真正理解用户，并准确刻画用户，其实是无法做到的。因为，用户的意识 99% 是存在于“脑海”中的，是单机的，是无法触碰的，只有 1% 会在“线上”体现出来，比如：搜索某个关键词、在网上买了一袋米等等。
用户的线上数据只是用户内心世界的一个小小的投影，从高维到低维，从无穷到有限的映射，自然信息会有所损失。
企图通过低维推导出高维，通过有限推导出无穷，理论上是不可能做到的，所以，我们只能做到狭义上的用户画像。
我们一般是这样描述一个事件的：什么用户，在什么时间，什么地点，对什么对象，做了什么行为。
一个事件在日志中，是这样解释的：
- 什么用户，标识用户的方式，比如：Cookie、注册ID、Email、手机号、身份证等。
- 什么时间，产生日志的时间戳。
- 什么地点，页面类型，比如：启动页、搜索页、详情页等。
- 什么对象，内容、商品类型，比如：标题、描述等。
- 什么行为，用户的操作，比如：浏览、点赞、评论、分享、收藏、购买等。
一般典型的数据格式如下：
{
'user_id': '001', # 用户ID
'opt_time': 1578905680, # 操作时间戳
'opt_page': 'search', # 操作页面位置
'opt_type': 1, # 行为类型： 1-点赞、2-评论、3-分享、4-浏览
'opt_content_id': 1 # 对象ID
}
其中用户ID、时间戳比较容易理解，基本就是字面意思，然而页面位置、行为类型、对象ID则需要解释一下。
页面位置
虽然用户操作的对象是相同的，但发生在不同的页面位置，其体现出的用户意愿程度也是不同的，即权重。好比：一瓶矿泉水，在超市卖1元，在火车站卖3元，在景区卖5元。
我们需要为不同的页面位置定义不同的权重，才能更精准地刻画出用户画像。
行为类型
与页面位置类似，用户的不同行为也能折射出用户不同程度的意愿。
典型的用户行为权重如下：
| 行为 | 权重 |
|---|---|
| 浏览 | 1 |
| 点赞 | 2 |
| 收藏 | 5 |
| 分享 | 7 |
| 评论 | 10 |
对象ID
仅仅记录下对象ID，还远远不够，无法真正体现出用户的兴趣点，需要将对象ID标签化。
标签是表达人的基本属性、行为倾向、兴趣偏好等某一个维度的数据标识，它是一种相关性很强的关键字，可以简洁的描述和分类人群。
标签的定义来源于业务目标，基于不同的行业，不同的应用场景，同样的标签名称可能代表了不同的含义，也决定了不同的模型设计和数据处理方式。
自此，用户数据就已经讲解完了，现在就需要计算方法了。
关于计算方法，我们需要注意以下两点：
- 时间衰减
- 热度衰减
时间衰减
越早之前的行为对于用户当前的兴趣表现影响越弱，用户标签的权重会随时间的增加而衰减，因此需要定义时间衰减因子。
热度衰减
如果非常多的用户都喜欢的内容或商品，那么说明它是热门的，并不能真实地反映出用户的兴趣爱好，需要我们进行惩罚，而对冷门、偏门的进行加权。
最终，我们可能得到类似这样的结果：
- 用户A的职业：程序员 0.8；用户运营 0.3。
- 用户A的性别：男 0.7；女 0.3。
- 用户A的年龄：20岁以下 0.6；20-30岁 0.3；30岁以上 0.9。
总结
用户画像质量的高、低，直接影响着业务发展好、坏，而影响用户画像质量的因素，往往是细节方面的处理，本文从原理和流程上进行了讲解，指出了处理方面需要思考的细节，希望对大家有所帮助。
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