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大数据如何赋能产品—用户特征分析
更新时间：2025-5-10 08:54:14 作者：爱短链
编者按：大数据是指无法在一定时间内使用传统软件工具捕获、管理和处理其内容的数据集。
从目前大数据发展趋势来看，它不仅将成为一个蓬勃发展的行业，而且在其他行业也有广阔的应用空间。
本文提出了使用大数据授权产品的想法，以便更好地分析用户特征。
为什么要分析用户特征？ 身边的产品越来越多:短视频抖音霸榜、社交微信巨头、电商JD.COM拼多多淘宝分庭抗礼。
事实上，每种产品背后都有不同的用户群。
如何获得客户？如何成长？ 我们需要了解用户和阅读用户。
首先，我们需要分析用户的特征。
一般来说，用户特征分析有三种应用场景： 1. 寻找目标用户是产品存在的开始 以抖音为例，首先是寻找目标用户： 抖音上线后，分析我们的用户是谁，比如什么年龄，非常重要 性别 地域 教育等等。
这可以很快帮助产品找出主流用户群是否是产品的初始定位。
如果完全不同，那就是产品的设计有问题，偏离了方向。
在线一段时间后，我们可以划分不同的活跃级别的用户；例如，他们也玩抖音，有些人每天玩，有些人偶尔玩，有些人可以刷很长时间，有些人可以离开。
频率和持续时间已经成为用户此时最大的特征差异。
那么，不同频率和时间的用户的年龄、性别和地区有什么区别呢？这些都是对特征的进一步洞察。
再过一段时间，有用户留存有用户流失，需要分析留存和流失用户在行为特征上的差异是否特别不同。
2. 操作起点离不开用户特征 除了寻找目标用户外，当我们分析主流用户的特征时，如18-24岁的三线城市，我们可以更新这部分群体，改善我们的新用户； 当我们发现我们的活跃用户在前五分钟至少收集一次时，我们可以根据这些收集的视频的特点，通过操作选择类似于这些视频的视频进行手动操作； 当我们需要通过操作手段干预丢失的用户时，我们需要知道，例如，我们丢失的用户可以通过观看视频等操作活动获得红包，这也是一种微视觉游戏。
3. 用户分层与用户特征密切相关 就像生活中的人有外表、性格、教育背景和财富的差异一样，他们也是使用抖音的用户。
他们必须有不同的粉丝数量、不同的拇指数量、不同的评论和不同的观看时间偏好。
所以对于每体，我们都需要告诉每个类别的产品。
同样，在抖音上实现的用户也会有实现频率和收入水平的差异。
只有通过分析这些用户的收入相关特征，我们才能回答每个用户组的数量。
我认为抖音不需要强大的马太效应，最好的是短视频时代，每个人都可以实现。
二、用户特征分析方法 1. 用户肖像分析法 用户肖像一般根据业务属性分为多类模块：除常见的人口统计和社会属性外，还有用户消费肖像、用户行为肖像、用户兴趣肖像等。
人口属性和行为特征是，大多数互联网公司在制作用户肖像时会包括：人口属性主要是指用户的年龄、性别、省市、教育、婚姻、生育、工作行业和职业等。
行为特征主要包括：活动、忠诚度等指标。
1)基于内容的媒体或阅读网站、搜索引擎或通用导航网站往往会提取用户对浏览内容的兴趣 比如:体育、娱乐、美食、理财、旅游、房地产、汽车等。
2)社交网站的用户肖像也会提取用户的社交网络 由此可以找到关系密切的用户群和在社区中发挥意见领袖作用的明星节点。
3)电子商务购物网站的用户肖像一般会提取用户的网上购物兴趣和消费能力指标 网上购物兴趣主要是指用户在网上购物时的类别偏好，如服装、箱包、家庭、母婴、洗涤、饮食等。
消费能力是指用户的购买力。
如果做得足够详细，可以区分用户的实际消费水平和各类心理消费水平，建立特征纬度。
4)金融领域也会有风险画像，包括信用调查、违约、洗钱、还款能力、保险黑名单等。
此外，还可以添加用户的环境属性，如当前时间和访问地点LBS特点、当地天气、节假日等。
当然，对于特定的网站或App，必须有特殊关注的用户维度，这些维度需要更详细，以便为用户提供更准确的个性化服务和内容。
2. 聚类的方法 这就是通过kmeans 聚类方法聚类用户的行为。
例如，对于用户在淘宝上购物的频率、价格和时间，可以进行聚类分析，将淘宝用户分为以下五种用户，然后分析这五种用户的年龄和爱好： 3. 监督模型 为什么像决策树这样容易解释的监督模型会用于特征分析。
举个例子： 如果我们有一个用户流失分析的目标：根据用户访问过去35天，包括用户访问次数、访问天数、访问时间等，预测有流失倾向的用户。
此外，用户订购、付费等消费行为可以作为用户对平台忠诚度的重要参考指标。
建立由流失和非流失用户组成的建模样本，并分别标记1和0。
根据模型，用户访问时间小于或等于50.5.访问页数小于等于20.5、付款金额小于70.5.那么这个用户就有流失的风险，也就是描绘流失用户的特征。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
本网站收集的公共内容来自互联网或用户的贡献，这并不意味着本网站同意其观点，也不对网站内容的真实性负责。
如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。
从目前大数据发展趋势来看，它不仅将成为一个蓬勃发展的行业，而且在其他行业也有广阔的应用空间。
本文提出了使用大数据授权产品的想法，以便更好地分析用户特征。
为什么要分析用户特征？ 身边的产品越来越多:短视频抖音霸榜、社交微信巨头、电商JD.COM拼多多淘宝分庭抗礼。
事实上，每种产品背后都有不同的用户群。
如何获得客户？如何成长？ 我们需要了解用户和阅读用户。
首先，我们需要分析用户的特征。
一般来说，用户特征分析有三种应用场景： 1. 寻找目标用户是产品存在的开始 以抖音为例，首先是寻找目标用户： 抖音上线后，分析我们的用户是谁，比如什么年龄，非常重要 性别 地域 教育等等。
这可以很快帮助产品找出主流用户群是否是产品的初始定位。
如果完全不同，那就是产品的设计有问题，偏离了方向。
在线一段时间后，我们可以划分不同的活跃级别的用户；例如，他们也玩抖音，有些人每天玩，有些人偶尔玩，有些人可以刷很长时间，有些人可以离开。
频率和持续时间已经成为用户此时最大的特征差异。
那么，不同频率和时间的用户的年龄、性别和地区有什么区别呢？这些都是对特征的进一步洞察。
再过一段时间，有用户留存有用户流失，需要分析留存和流失用户在行为特征上的差异是否特别不同。
2. 操作起点离不开用户特征 除了寻找目标用户外，当我们分析主流用户的特征时，如18-24岁的三线城市，我们可以更新这部分群体，改善我们的新用户； 当我们发现我们的活跃用户在前五分钟至少收集一次时，我们可以根据这些收集的视频的特点，通过操作选择类似于这些视频的视频进行手动操作； 当我们需要通过操作手段干预丢失的用户时，我们需要知道，例如，我们丢失的用户可以通过观看视频等操作活动获得红包，这也是一种微视觉游戏。
3. 用户分层与用户特征密切相关 就像生活中的人有外表、性格、教育背景和财富的差异一样，他们也是使用抖音的用户。
他们必须有不同的粉丝数量、不同的拇指数量、不同的评论和不同的观看时间偏好。
所以对于每体，我们都需要告诉每个类别的产品。
同样，在抖音上实现的用户也会有实现频率和收入水平的差异。
只有通过分析这些用户的收入相关特征，我们才能回答每个用户组的数量。
我认为抖音不需要强大的马太效应，最好的是短视频时代，每个人都可以实现。
二、用户特征分析方法 1. 用户肖像分析法 用户肖像一般根据业务属性分为多类模块：除常见的人口统计和社会属性外，还有用户消费肖像、用户行为肖像、用户兴趣肖像等。
人口属性和行为特征是，大多数互联网公司在制作用户肖像时会包括：人口属性主要是指用户的年龄、性别、省市、教育、婚姻、生育、工作行业和职业等。
行为特征主要包括：活动、忠诚度等指标。
1)基于内容的媒体或阅读网站、搜索引擎或通用导航网站往往会提取用户对浏览内容的兴趣 比如:体育、娱乐、美食、理财、旅游、房地产、汽车等。
2)社交网站的用户肖像也会提取用户的社交网络 由此可以找到关系密切的用户群和在社区中发挥意见领袖作用的明星节点。
3)电子商务购物网站的用户肖像一般会提取用户的网上购物兴趣和消费能力指标 网上购物兴趣主要是指用户在网上购物时的类别偏好，如服装、箱包、家庭、母婴、洗涤、饮食等。
消费能力是指用户的购买力。
如果做得足够详细，可以区分用户的实际消费水平和各类心理消费水平，建立特征纬度。
4)金融领域也会有风险画像，包括信用调查、违约、洗钱、还款能力、保险黑名单等。
此外，还可以添加用户的环境属性，如当前时间和访问地点LBS特点、当地天气、节假日等。
当然，对于特定的网站或App，必须有特殊关注的用户维度，这些维度需要更详细，以便为用户提供更准确的个性化服务和内容。
2. 聚类的方法 这就是通过kmeans 聚类方法聚类用户的行为。
例如，对于用户在淘宝上购物的频率、价格和时间，可以进行聚类分析，将淘宝用户分为以下五种用户，然后分析这五种用户的年龄和爱好： 3. 监督模型 为什么像决策树这样容易解释的监督模型会用于特征分析。
举个例子： 如果我们有一个用户流失分析的目标：根据用户访问过去35天，包括用户访问次数、访问天数、访问时间等，预测有流失倾向的用户。
此外，用户订购、付费等消费行为可以作为用户对平台忠诚度的重要参考指标。
建立由流失和非流失用户组成的建模样本，并分别标记1和0。
根据模型，用户访问时间小于或等于50.5.访问页数小于等于20.5、付款金额小于70.5.那么这个用户就有流失的风险，也就是描绘流失用户的特征。
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