基于大数据的用户画像
目前的大数据在淘宝这种电商平台，尤其是商家可以使用的还是很有限，以前有个数内据魔方，现在是专业版的容参谋，您可以用付费版的进行店铺和产品的定位规划，所谓精细化就是找准一个类目针对一个人群进行深挖细分，比如大码女装也分为欧美，韩版简约的风格，这些数据可以借助市场行情和来分析，或者地域年龄的分析，对后期推广也有方向性指导意义，希望能帮到你。
B. 用户画像 大数据都需要哪些数据
目前的大数据在淘宝这种电商平台，尤其是商家可以使用的还是很有限，以前回有个数据魔方，现答在是专业版的参谋，您可以用付费版的进行店铺和产品的定位规划，所谓精细化就是找准一个类目针对一个人群进行深挖细分，比如大码女装也分为欧美，韩版简约的风格，这些数据可以借助市场行情和来分析，或者地域年龄的分析，对后期推广也有方向性指导意义，希望能帮到你。
C. 国内做大数据用户画像工具有哪些
可以试抄试TM数据画像BI平台,基于数据画像的优势为客户打造了数据全生命周期管理流程，打破了传统数据采集、存储、分析过程中的种种弊端，将数据，系统和人员聚集在一起，实现可视化、数字化的连接业务。
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D. 什么是用户画像
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。
E. 大数据下的用户分析，用户分析的基础数据有哪些
用户的购买量抄，购买频率，袭购买的时间空间差异等，这些为内部数据，可以通过自身或者第三方系统获得。
用户的评价， 用户的喜好，这些为外部数据。这些数据就需要借助大数据了。即为网络数据采集。
用户画像基础数据：网络行为数据
活跃人数
访问/启动次数
页面浏览量
访问时长
装机量
激活率
渗透率
外部触点
用户画像基础数据：网站内行为数据
唯一页面浏览次数
页面停留时间
直接跳出访问数
访问深度
进入或离开页面
浏览路径
评论次数与内容
用户画像基础数据：用户内容偏好数据
使用APP/登陆网站
时间/频次
浏览/收藏内容
评论内容
互动内容
用户生活形态偏好
用户品牌偏好
用户地理位置
用户画像基础数据：用户交易数据
贡献率
客单件/客单价
连带率
回头率
流失率
促销活动转化率
唤醒率
F. 听说个推有基于大数据的用户画像，想知道它的标签体系是怎样的。谁比较清楚呢，说说呗
标签是某一种用户特征的符号表示，每个标签都规定了观察、认识和描述用户的一个角度，用户画像是一个整体，各个维度不孤立，标签之间有联系，用户画像可以用标签的集合来表示。个推有几百个用户相关的标签，用户的性别，年龄，兴趣爱好，消费习惯，地理位置，用户设备等。