用户画像又名用户 Persona，作为一种圈定目标用户contact用户需求与设计。在实际操作的过程中，我们往往会把用户的属性、行为、期待用最简单、最贴近生活的词语联系起来。作为实际用户的虚拟代表，由画像形成的用户角色并不是建立在产品和市场之外的，形成的用户角色需要被代表。
5、BI销售 数据分析:无处不在的 用户 画像前言:我们看到一个人的第一眼，会有第一印象:这个人文静、礼貌、活泼、衣着整洁。当我们以后回忆别人的时候，会想到“画像”关于别人，就会知道:哦，是他。这些“画像”就像是别人在我们脑海中留下的标签属性，帮助我们识别人与人之间的差异，我们可以用这些不同的“画像”采取不同的方式与人相处。在企业中，用户 画像的使用越来越普遍。
销售人员想拿高提成？毫无疑问，它必须是一个单一的订单。怎么会是一单呢？制定计划，寻找目标客户等。他们的目标客户是谁？这将涉及到用户 画像的使用。企业在寻找目标客户的时候，经过分析，会给客户的各种属性贴上标签，让销售人员在有价值的客户上投入更多的精力。毕竟没有人愿意在“没用”的客户身上花费太多的时间和精力。
6、如何进行 用户 数据分析执行用户 数据分析: 1的步骤。先看用户行为激发的数据变化，包括跳出、退出、活动、日常活动。这些数据会对运营产生监控作用，趋势代表增长。这些数据可以用关彝方舟的看板进行全球分析。2.其次，用户可以根据用户的属性、接触行为的分类、营销自动化得到的预测分析结果进行分组。比如，经常购买母婴产品的客户，需要早教产品的可能性要大得多。
7、 数据分析项目——电商平台 用户 画像分析includes 用户行为数据和用户基本信息数据:重复值处理、缺失值处理、数据格式处理:日期格式转换astype()看是否有重复值:先用df.info看每个字段的记录数，再看去掉重复值后的数。从而判断是否有重复数据。可以使用函数drop_duplicates()通过df.info检查数据格式可以看出time是对象类型，不适合处理。
为每个时间段做标记，将时间段分为清晨，上午，中午，下午，晚上知识点:pd.cut函数，划分区间检查空值，计算数量。可以看到没有空值。在顺序表中，按照(用户，时间段)分组，得到每个时间段的记录数(顺序号):这里的操作流程类似于hivesql，我们需要先计算max，然后关联。将生成的标签添加到标签列表:同样的，可以统计用户购买的活跃时间段，这里就不赘述了，只显示结果分析用户最喜欢的类别，方便大家推荐。
8、简单 用户 画像分析用户画像是识别用户各种特征，用各种标签标注用户然后标注用户。比如拉面说是在微信上推广的，因为拉面是即食食品，对年轻人更有吸引力，更倾向于城市里忙碌的社会动物。然后拉面面说用户 画像是低龄(年龄)和上班族(职业)。用户 画像上有四种标签，姓名、性别、年龄、星座、学历、身高、收入、职业等。
基本行为:注册时间、来源渠道、上次活跃时间、上次付费时间。经营行为:无论你是否买过优惠商品，是否获得过优秀学员，这些标志都有助于产品的后期运营，这一类和其他类有很大不同，就像第三类中的商业行为，是商业行为产生的特征，而商业相关则是积累一些其他商家不会记录的数据，比如运动健身产品。会涉及:胖瘦、身高、体脂率、身体质量指数、胸部或臀部训练、每天一万步、收集多少健身计划等等。
