一、使用者畫像幾大模組
二、資料架構
三、指標體系
建立的使用者標籤按標籤型別可以分為統計類、規則類和機器學習挖掘類。從建立的標籤維度來看，可以將其分為使用者屬性類、使用者行為類、使用者消費類和風險控制類等常見型別。
四、 標籤體系
·標籤資料開發：使用者畫像工程化的重點模組，包含統計類、規則類、挖掘類、流式計算類標籤的開發，以及人群計算功能的開發，打通畫像資料和各業務系統之間的通路，提供介面服務等開發內容。
面向人群
只有業務人員在日常工作中真正應用畫像資料、畫像產品，才能更好地推動畫像標籤的迭代優化，帶來流量提公升和營收增長，產出業績價值。
五、使用者畫像應用
1.構建知識圖譜
2.經營分析
畫像可幫助業務從多方面進行經營分析
3.使用者分析
ُ助畫像可以了解平台使用者性別、年齡、職業等特徵的分布特徵
4.商品分析
ُ使用者畫像，可以對商品銷量進行分析，比如說可以快速定
位到爆款，進一步分析爆款的特徵。
5.精準營銷
找到特定人群郵件，簡訊，**營銷。
6.個性化推薦
7.風控反欺詐
分析欺詐團夥，欺詐特徵，高危人群
1.銀行
銀行具有豐富的交易資料、個人屬性資料、消費資料、信用資料和客戶資料，使用者畫像的需求較大。但是缺少社交資訊和興趣愛好資訊。銀行的客戶資料很豐富，資料型別和總量較多，系統也很多。
a：尋找分期客戶
利用銀聯資料＋自身資料＋信用卡資料，發現信用卡消費超過其月收入的使用者，推薦其進行消費分期。
b：尋找高階資產客戶
利用銀聯資料＋移動位置資料（別墅／高檔小區）＋物業費代扣資料＋銀行自身資料＋汽車型號資料，發現在銀行資產較少，在其他行資產較多的使用者，為其提供高階資產管理服務
c：需找理財客戶
利用自身資料（交易＋工資）＋移動端理財客戶端／電商活躍資料。發現客戶將工資／資產轉到外部，但是電商消費不活躍客戶，其網際網路理財可能性較大，可以為其提供理財服務，將資金留在本行。
2.保險
保險公司主要資料有人口屬性資訊，信用資訊，產品銷售資訊，客戶家人資訊。缺少興趣愛好、消費特徵、社交資訊等資訊。保險產品主要有壽險，車險，保障，財產險，意外險，養老險，旅遊險
保險行業dmp使用者畫像的業務場景都是圍繞保險產品進行的，簡單的應用場景可以是。
3.券商
**行業擁有的資料型別有個人屬性資訊例如使用者名稱，手機號碼，家庭位址，郵件位址等。**公司還擁有交易使用者的資產和交易紀錄，同時還擁有使用者收益資料，利用這些資料和外部資料，**公司可以利用資料建立業務場景，篩選目標客戶，為使用者提供適合的產品，同時提高單個客戶收入。
2.綜合性
支付寶、度小滿金融、京東金融、、
3.知名公司
小公尺金融、滴滴金融、攜程金融、捷信金融、國美金融、蘇寧金融
3.其他
比財參考文獻
1.2.
使用者畫像 如何構建使用者畫像
1 使用者畫像是什麼 what 2 為什麼要構建使用者畫像 why 3 如何構建使用者畫像 how 下文將會對這三部分內容做詳細介紹。1 什麼是使用者畫像 使用者畫像是一種用來描述產品目標使用者特徵的使用者研究方法，在實際操作的過程中往往會以最為淺顯和貼近生活的標籤將使用者的屬性 行為與需求聯絡起來...
使用者畫像 使用者畫像之新使用者分類
使用者畫像的簡單介紹 使用者畫像是一種勾畫目標使用者 聯絡使用者訴求與設計方向的有效工具，利用使用者的基本屬性，訪問特徵，交易特徵，社交特徵及風險特徵等組合的資訊形成一些列的使用者標籤組合稱之為使用者畫像。構建使用者畫像的目的 使用者運營 活動運營過程中，制定策略，對使用者精準投放策略，促使平台引流...
幫助你很好的理解使用者畫像
使用者畫像首先的是商業目的下的使用者標籤的集合，例如 猜使用者是男是女，人，工資多少，有沒有談戀愛，喜歡什麼，準備剁手購物嗎？這些是沒有意義的。而 是男是女如何影響消費決策，工資多少影響消費能力，有沒有談戀愛會否帶來新的營銷場景，剁手購物怎麼精準推薦，這些才是使用者畫像背後的邏輯。精準營銷 這是運營...