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數據和用戶畫像有什么關系？如何用數據構建用戶畫像?這些問題可能是我們日常工作會見到的。通過這些問題，希望你能收獲更多。下面是揭開這些問題的詳細內容。
1、用戶畫像與數據的關系
簡單來說，用戶畫像是所有與用戶相關的全部數據，包括用戶的屬性數據、行為數據等。從技術角度來說，是大數據技術的一種重要應用方式。許多公司的用戶畫像來源都不同，有些是自己做的，有些則是從外部采購的。歸納起來，用戶畫像里面的數據通常包括兩個方面，即公司內部數據和外部數據。通常外部數據是用來彌補內部數據的不足。
2、構建用戶畫像需要收集什么數據？
數據收集主要包括用戶行為數據、用戶偏好數據、用戶交易數據。以電商平臺為例，收集用戶行為數據：比如活躍人數、頁面瀏覽量PV、訪問時長、瀏覽路徑等；收集用戶偏好數據：比如登錄方式、瀏覽內容、評論內容、互動內容、品牌偏好等；收集用戶交易數據：比如客單價、回頭率、流失率、轉化率和促活率等。收集這些指標性的數據，方便對用戶進行有針對性、目的性的運營。我們可對收集的數據做分析，讓用戶信息形成標簽化。比如搭建用戶賬戶體系，可自建立數據倉庫，實現平臺數據共享，或打通用戶數據。
3、搭建用戶畫像的策略分析
（1）標簽體系設計。開發者需要先了解自身的數據，確定需要設計的標簽形式；
（2）多數據源數據融合。在建設用戶畫像時，個推會整合自有海量數據以及該APP自身的數據；
（3）實現用戶統一標識。多數情況下，APP的眾多用戶分布于不同的賬號體系中，個推會將其統一標識，幫助APP打通賬號，實現信息快速共享；
（4）用戶畫像特征層構建。即將每一個數據進行特征化；
（5）畫像標簽規則+算法建模。兩者缺一不可，在實際的應用中，算法難以解決的問題，利用簡單的規則也可以達到很好的效果；
（6）利用算法對所有用戶打標簽；
（7）畫像質量監控。在實際的應用中，用戶畫像會產生一定的波動，為了解決這個問題，個推建設了相應的監控系統，對畫像的質量進行監控。
以上就是用戶畫像與數據的關系以及用數據構建用戶畫像的詳細內容了，看完之后是否有所收獲呢？如果想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊！
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