写在前面
互联网的迭代更新速度非常快，我们已经迎来了下半场，如果说上半场是比较新鲜的互联网时代，那么下半场大部分公司都已经互联网化，早就走进了我们的生活，没有了上半场那样的粗犷经营，下半场，我们有很多数据，有很多用户，我们需要的是精细化运营。
下半场引领发展的是“大数据”，“赋能”技术，比如基于大数据告诉政府如何智慧管理交通，做城市规划，通过消费数据，告诉企业什么时候生产什么产品，最大化满足客户需求，通过餐饮数据，告诉餐饮如何选址等等。 所以说，用户是根本，是数据分析的出发点，那么如何对用户进行分析，对用户进行标签化呢？
用户画像的准则
如何对用户进行分析呢，对用户进行白描呢？ 我们可以分析用户数据，按照用户从哪里来 – 用户都是谁，有什么特点 – 用户到哪里去的逻辑进行呈现。
也就是下面三个步骤：
- 统一化： 为用户设计唯一标识，来标定用户是怎么来的
- 标签化： 给用户打标签，分析用户的特点
- 业务化： 根据对用户的特点，我们能够带来哪些业务价值
- 统一化
标签化就是给用户一个唯一标识， 这是核心，类似于身份证号这样的，通过一个能够唯一的锁定一个人。 设计唯一标识可以从下面几个项中选择：
用户名、 注册手机号、邮箱、设备号等
- 标签化
能够唯一标识用户之后，如何分析用户的特点呢？ 八个字：用户消费行为分析，我们可以通过下面四个维度对维度进行标签化，从而分析特点。
- 用户标签： 包括性别、年龄、地域、收入、学历、职业等，这些包括用户的基本属性。
- 消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯。
- 行为标签：时间段、频次、时长、访问路径。这些是通过分析用户行为。来得到他们使用App的习惯。
- 内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时间长，浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对哪些内容感兴趣，比如，金融、娱乐、体育、时尚、科技等。
- 业务化
通过上面的四个维度，我们可以分析出用户的特点了，那么对企业能够带来什么价值呢？ 可以从用户生命周期的三个维度来划分业务价值：
- 获客：如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户
- 粘客：个性化推荐，搜索排序，场景运营等
- 留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率
如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程，可以分为数据层、算法层和业务层。你会发现在不同的层，都需要打上不同的标签。
- 数据层指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录。
- 算法层指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。
- ** 业务层**指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”，作为业务关联的结果。
所以这个标签化的流程，就是通过数据层的“事实标签”，在算法层进行计算，打上“模型标签”的分类结果，最后指导业务层，得出“预测标签”。
看一个例子吧
上面已经把如何把用户标签化的原则和逻辑讲明白了，那么究竟怎么用呢？ 我最后的链接里面有一个 *美团外卖的用户设计画像如何设计的？*这样的一个例子，这里我想自己做另外一个题目。
比如，你是一家羊肉串店的员工，老板让你对用户进行画像建模，然后对本店的业务赋能，你该怎么办呢？
如果你给老板说：“老板啊，咱家做羊肉串的，做数据挖掘干啥用啊？”那么你估计晚上不吃羊肉串了，吃炒鱿鱼了吧。 做人不能太狭隘，哈哈。 既然让标签化，前面都有准则了，又有何难，一步步的来看看：
首先，我们应该解决三个问题： 用户从哪里来？（唯一化），用户是谁？（标签化），用户到哪里去？（业务化）
- 针对第一个问题： 用户的唯一标识，在羊肉串店中，可以通过付款信息来定位用户的唯一标识，一般是微信，支付宝等，现金有的不多了。 而通过微信和支付宝，可以查到后面绑定的手机号，这个要综合考虑公司的数据互通成本，再进行选择统一的用户标识ID。
而从哪里来，也要分析一下，聚餐？ 自己吃夜宵？ 随机选择？ 慕名而来？等这些（这个是针对羊肉串店来说的，具体情况具体分析）- 针对第二个问题，标签化，我们还是那四个维度来考虑：
- 用户标签： 性别、年龄、性格特点（吃饭的时候差不多能看一点出来）、区域（离店的距离，是否在附近上班等也算），收入，职业等
- 消费标签：餐饮口味（加不加辣）、消费均价、消费习惯、是否对促销敏感
*行为标签：喜欢什么时间段，一般一周来几次，怎么来的（聚餐，夜宵，随机等），来了之后习惯买多少羊肉串等， 一般吃饭花多长时间- 内容分析：根据平时点的菜，口味的特点，优惠敏感度等进行总的分析。
- 针对第三个问题，对卖羊肉串有什么价值呢？通过第二问的用户建模，我们就可以知道了针对某个特定的用户A，我们知道了它的用户标签信息，喜欢什么样的菜系，口味，消费水平，是否在意促销等特点，就可以对这个特定的用户A进行菜的推荐了。 比如新上市了一种羊肉串或者菜，可以类比A点的其他菜或者价位什么的比较适合A，就可以向用户A进行推荐，尝尝这个菜？ 这不就卖出一款菜了。 另外，我们还可以聚类，如果用客户B和客户A的年龄，口味，消费水平，喜欢的菜差不多等，可以放到一块，那么A点的某些菜是否考虑可以向B来推荐一下等。 这就是粘客的角度。 获客的话可以分析用户数据，进行广告的精准投放，比如，我们这个地段的消费和经济水平，人群特点等进行菜品的广告宣传。 留客的角度可以分析客户流失的信息及原因，可以做出改善等。
上面这就是一个羊肉串的例子了。
标签化数据需要一定的抽象能力，这个也需要日常生活中多练习，多积累，多拓展思维。 这种问题与我们也很贴切，我们不妨也可以分析一下微信朋友，给他们进行建模试试。
下面给出两个分析这个问题的思路：
总结
做数据分析，标签化的抽象能力一定要有， 从数据来真实贴近现实，这个还是有一定难度的，有时候，也不是越细越好，划分的太细，导致数据冗余也会出现，处理起来也会麻烦，所以这一块还需要多练习，拿捏那个度。
下面是学习和参考：
