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怎样从海量特征中选取用户的关键画像特征？
更新时间：2025-5-7 19:00:26 作者：爱短链
编者按：每个在互联网上工作的人都不再熟悉用户肖像这个词。
充分利用用户肖像可以帮助我们专注于对用户最重要的事情，并有针对性地设计和决策。
本文将围绕用户肖像的关键特征进行分析和讨论，希望能对您有所帮助。
用户关键特征的提取是用户肖像中常见的应用场景，但也是一个棘手的问题。
用户的关键特征是什么？如何提取用户的关键特征？今天和大家讨论一下。
一、关键特征是什么？ 首先，用户的关键特征是什么？先举个例子。
一家商场的服装店，每天70%的客流是女性，30%是男性。
既然大部分访客都是女性，我们能说服装店访客的关键特点是【女性】吗？从某种意义上说，可以说，但从某种意义上说，不是。
在什么情况下不是？别担心，请听我继续改进这一幕。
刚才提到的是这家服装店的游客。
然而，80%的商场访客是女性，只有20%是男性。
相比之下，这家服装店的关键特点是女性吗？ 关键特征似乎也可以是一个相对的概念。
再举一个例子，例如，一家公司有1000名员工，其中999名是本科生，只有一名是医生。
这位医生的典型特征可以是医生吗？ 综上所述，可以有成千上万的用户特征。
但所谓用户的关键特征是用户（或用户组）具有显著特征。
二、关键特征的分类 以上简要介绍了用户的关键特征。
从用户类别和特征类别的角度，我们可以对关键特征进行分类。
1. 单个用户的关键特征 对于单个用户来说，只有一个关键特征，那就是个人特征。
以上是医生的例子，这里就不赘述了。
强调单个用户的关键特征必须是参考（即比较人群），比较人群是群体，而不是个体。
否则，一个人和一个人的比较，有什么关键特征？ 2. 群体用户的关键特征 事实上，群体用户有两个关键特征：一是绝对特征，二是相对特征。
所谓绝对特征，只需要看群体的特征分布，不需要比较。
比如以上服装店的例子，如果看绝对特征，女性访客占70%，可以得出结论:服装店的性别特征是女性，但要强调这只是绝对情况。
所谓相对特征，就是强调对比。
比如上面服装店的游客比较商场的游客，男性其实比较多。
相对特征分为两类: 积极特征:指与对比人群相比，这一特征明显偏高 逆向特征:这个意思恰恰相反，明显少于对比人群。
为什么绝对特征没有逆向细分？因为绝对特征的逆向特征是不可穷举的……比如这家服装店的访客，0%是科学家，0%是失业者，0%是高收入群体……这种标签是无穷无尽的，从绝对值上失去了分析意义。
但对比标签有意义。
在许多情况下，相对特征的应用场景更广泛、更科学。
三、识别关键特征 以上介绍了许多不同类型的关键特征，那么如何识别单用户或用户群的关键特征呢？ 首先要明确的是，要识别关键特征，首先要有特征池。
所谓特征池可以理解为标签范围。
例如，选择用户区域、用户年龄和用户购买偏好……等待200个标签作为特征池。
开放式特征池不切实际。
可根据业务需要选择特征池。
1. 识别用户的关键特征 事实上，这一特征在整体人群中的比例可以用来判断。
例如，在上述标签特征中，只有0.1%的人是医生，所以理论上，0.1%的医生可以将医生标签作为个人特征。
用心问，这是99.9%对比0.1%，如果是90%对比10%呢？如果是60%对比40%呢？如果是多个值呢？ 是的，在特定的产品着陆中，它涉及到许多详细的逻辑，如阈值设置和多值标签的处理。
这里不详细，欢迎读者表达自己的想法！ 2. 群体用户的关键特征 有一个非常重要的概念需要提到群体的关键特征：TGI。
直接截图吧…… 重点是这个公式:TGI指数 = [目标群体中具有一定特征的群体比例/具有相同特征的群体比例]*标准数100。
TGI它是识别哪些特征是突出特征的重要方法。
我们可以使用上述积极和反向特征TGI排序，正排逆排。
四、应用关键特征 说了这么多关键特征的内容，有哪些应用场景？ 事实上，最重要的应用应该是人群的肖像。
市场上大多数用户的肖像都是这样的： 这是什么意思？事实上，它是为了提前固化肖像的维度，如性别、年龄等，最多支持用户进行配置，你可以选择肖像的维度。
通常不超过几十个范围（因为选择太多，产品的可行性会很差）。
预设肖像维度带来的最大问题之一是可能会错过典型的特征。
例如，用户组可以遵循TGI经过计算，最突出的特点是用户的支付方式大多是信用卡，这种相对较小的肖像维度很可能不在预设范围内，这将错过很多商机。
通过先确定特征池，然后根据不同的逻辑方法确定用户特征，这将大大降低此类风险。
这也是一种更科学的做法。
当然，在实际着陆过程中也有很多困难。
例如，如果上述个人标签是多值的呢？如何合理设置阈值？例如，在相对特征中，如果分母特别小TGI如何处理高度？等等。
这些问题需要在实践中不断解决。
今天的分享主要是这些。
欢迎大家交流。
本文由 @冬至 未经作者许可，禁止原创转载。
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。
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充分利用用户肖像可以帮助我们专注于对用户最重要的事情，并有针对性地设计和决策。
本文将围绕用户肖像的关键特征进行分析和讨论，希望能对您有所帮助。
用户关键特征的提取是用户肖像中常见的应用场景，但也是一个棘手的问题。
用户的关键特征是什么？如何提取用户的关键特征？今天和大家讨论一下。
一、关键特征是什么？ 首先，用户的关键特征是什么？先举个例子。
一家商场的服装店，每天70%的客流是女性，30%是男性。
既然大部分访客都是女性，我们能说服装店访客的关键特点是【女性】吗？从某种意义上说，可以说，但从某种意义上说，不是。
在什么情况下不是？别担心，请听我继续改进这一幕。
刚才提到的是这家服装店的游客。
然而，80%的商场访客是女性，只有20%是男性。
相比之下，这家服装店的关键特点是女性吗？ 关键特征似乎也可以是一个相对的概念。
再举一个例子，例如，一家公司有1000名员工，其中999名是本科生，只有一名是医生。
这位医生的典型特征可以是医生吗？ 综上所述，可以有成千上万的用户特征。
但所谓用户的关键特征是用户（或用户组）具有显著特征。
二、关键特征的分类 以上简要介绍了用户的关键特征。
从用户类别和特征类别的角度，我们可以对关键特征进行分类。
1. 单个用户的关键特征 对于单个用户来说，只有一个关键特征，那就是个人特征。
以上是医生的例子，这里就不赘述了。
强调单个用户的关键特征必须是参考（即比较人群），比较人群是群体，而不是个体。
否则，一个人和一个人的比较，有什么关键特征？ 2. 群体用户的关键特征 事实上，群体用户有两个关键特征：一是绝对特征，二是相对特征。
所谓绝对特征，只需要看群体的特征分布，不需要比较。
比如以上服装店的例子，如果看绝对特征，女性访客占70%，可以得出结论:服装店的性别特征是女性，但要强调这只是绝对情况。
所谓相对特征，就是强调对比。
比如上面服装店的游客比较商场的游客，男性其实比较多。
相对特征分为两类: 积极特征:指与对比人群相比，这一特征明显偏高 逆向特征:这个意思恰恰相反，明显少于对比人群。
为什么绝对特征没有逆向细分？因为绝对特征的逆向特征是不可穷举的……比如这家服装店的访客，0%是科学家，0%是失业者，0%是高收入群体……这种标签是无穷无尽的，从绝对值上失去了分析意义。
但对比标签有意义。
在许多情况下，相对特征的应用场景更广泛、更科学。
三、识别关键特征 以上介绍了许多不同类型的关键特征，那么如何识别单用户或用户群的关键特征呢？ 首先要明确的是，要识别关键特征，首先要有特征池。
所谓特征池可以理解为标签范围。
例如，选择用户区域、用户年龄和用户购买偏好……等待200个标签作为特征池。
开放式特征池不切实际。
可根据业务需要选择特征池。
1. 识别用户的关键特征 事实上，这一特征在整体人群中的比例可以用来判断。
例如，在上述标签特征中，只有0.1%的人是医生，所以理论上，0.1%的医生可以将医生标签作为个人特征。
用心问，这是99.9%对比0.1%，如果是90%对比10%呢？如果是60%对比40%呢？如果是多个值呢？ 是的，在特定的产品着陆中，它涉及到许多详细的逻辑，如阈值设置和多值标签的处理。
这里不详细，欢迎读者表达自己的想法！ 2. 群体用户的关键特征 有一个非常重要的概念需要提到群体的关键特征：TGI。
直接截图吧…… 重点是这个公式:TGI指数 = [目标群体中具有一定特征的群体比例/具有相同特征的群体比例]*标准数100。
TGI它是识别哪些特征是突出特征的重要方法。
我们可以使用上述积极和反向特征TGI排序，正排逆排。
四、应用关键特征 说了这么多关键特征的内容，有哪些应用场景？ 事实上，最重要的应用应该是人群的肖像。
市场上大多数用户的肖像都是这样的： 这是什么意思？事实上，它是为了提前固化肖像的维度，如性别、年龄等，最多支持用户进行配置，你可以选择肖像的维度。
通常不超过几十个范围（因为选择太多，产品的可行性会很差）。
预设肖像维度带来的最大问题之一是可能会错过典型的特征。
例如，用户组可以遵循TGI经过计算，最突出的特点是用户的支付方式大多是信用卡，这种相对较小的肖像维度很可能不在预设范围内，这将错过很多商机。
通过先确定特征池，然后根据不同的逻辑方法确定用户特征，这将大大降低此类风险。
这也是一种更科学的做法。
当然，在实际着陆过程中也有很多困难。
例如，如果上述个人标签是多值的呢？如何合理设置阈值？例如，在相对特征中，如果分母特别小TGI如何处理高度？等等。
这些问题需要在实践中不断解决。
今天的分享主要是这些。
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