基于大数据的用户画像

什么是用户画像?
简而言之,用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和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。用户画像作为“大数据”的核心组成部分,在众多互联网公司中一直有其独特的地位。
举例来说,如果你经常购买一些玩偶玩具,那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”,甚至还可以判断出你孩子大概的年龄,贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签,而这些所有给你贴的标签统在一次,就成了你的用户画像,因此,也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。

用户画像的作用
精准营销,分析产品潜在用户,针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销;
用户统计,比如中国大学购买书籍人数 TOP10,全国分城市奶爸指数;
数据挖掘,构建智能推荐系统;
进行效果评估,完善产品运营,提升服务质量,其实这也就相当于市场调研、用户调研,迅速下定位服务群体,提供高水平的服务

数据收集
数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。

  • 网络行为数据:活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据等
  • 服务内行为数据:浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等
  • 用户内容便好数据:浏览/收藏内容、评论内容、互动内容、生活形态偏好、品牌偏好等
  • 用户交易数据(交易类服务):贡献率、客单价、连带率、回头率、流失率等

用户画像的系统架构:

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美团架构

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携程架构

上图是美团的和携程的系统架构,不知道是几年前的了。但是从两个架构里可以看出共同的部分:采集、计算、存储/查询和监控。采集的数据分为非实时和实时两种。数据的准确性是衡量用户画像价值的关键指标。

所以,我们现在要考虑的问题是:

我们为什么要给教师做画像?

我们怎么给教师做画像?

我们怎么评估我们给教师做的画像?

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