獻給踏上資料分析這條不歸路的小朋友。本文引用了很多知乎上的公開回答，我做了簡單整理和提煉。
user persona和profile在中文裡都叫使用者畫像，但他們是兩種東西。
persona是從海量使用者中提煉共同特徵，再用其中最典型的使用者特徵總結成乙個個虛擬的角色。
persona的例子：
在產品早期和發展期會較多地借助persona，幫助設計、產品人員理解使用者的需求，想象使用者使用的場景，產品設計從為所有人做產品變成為三四個人做產品，間接的降低複雜度。
profile是和資料探勘、大資料息息相關，通過資料建立描繪使用者的標籤。
這裡又分個人profile和產品profile。
個人profile的例子：
例如你追乙個女生，你可以這樣給她貼標籤
基本資訊：張倩、23歲、成都人、168cm
職業：設計師，月入2萬
外在：膚白貌美、前凸後翹、五官精緻、長髮飄飄、大腿修長
興趣愛好：喜歡桌球、逛街、看電影、旅遊
社交資訊：辦護照、問雲南麗江旅遊攻
知道這些資訊，你是不是就可以有目的的投其所好，然後開始你的追求計畫!
產品profile的例子：
產品profile是對一群人貼標籤，是對一群人共性特徵的提煉。
例如你搜尋p2p，就會出現p2p的使用者畫像：主要集中在北上廣深，年齡主要集中在20-39歲，且以男性居多。那麼你要開一家p2p公司的時候就要選在北京、上海、做運營推廣的時候主要找20-39歲的人群。
profile主要用於產品成型後在成長期的精準營銷和運營。
主要分為5個步驟
profile一定是為某個具體的商業目標而建立的。建立profile並不是乙個目標。如果你不知道建立profile做什麼用，請找你的老闆問清楚，如果他也不知道，幫他梳理清楚。因為不同的目標，使用者畫像的做法會有所差異。
舉乙個租房分期產品的案例，接下來我也會以這個例子展開每一步。
老闆說我想看看我們逾期使用者的使用者畫像。他為什麼要看逾期使用者的畫像？如果只是看看逾期使用者的年齡構成、城市分布等這類資料能產生實際的價值嗎？我猜想老闆其實想知道的是逾期使用者和正常還款使用者有什麼區別！只有這樣才能對逾期使用者制定針對性的風控策略。和老闆確認後確實如此，所以本次目標確定為：對不同還款表現的人**rofile在各個維度進行比較。
我們需要從各個維度去認識使用者，為了不遺漏一些重要特徵，我們可以通過思維導圖，把需要分析的資訊進行分類和梳理。一開始可以把資訊項羅列的全一些，然後做減法。當然也要預先判斷系統中是否能夠取到這些資料。
如果自己不是資料工程師，這裡就有一步把資料需求落地的過程。上一步設想的資訊項需要明確的定義，否則資料人員無法按照你想的把資料準確的拉取出來。拉取過程中可能會遇到資料歧義、缺失、無法按照你要求的維度統計等等問題，我們需要靈活變通，根據情況調整定義或者去除。
另外，需要準確記錄資料採集的時間、樣本範圍、樣本數量等，因為很多資料是動態的。
這是讓資料產生價值的一步。使用者畫像的價值不是證明大家已經知道的東西，而是挖掘出大家不知道的、和預想不一致，甚至有悖常理的現象。
我們假設：逾期使用者的房東體量比正常還款使用者的房東體量要小，因為小房東更容易受到**配合使用者騙貸。
為了驗證這個假設，我們首先根據當前最長逾期天數來把使用者劃分成逾期使用者和正常還款使用者兩個人群。然後我們分別觀察這兩個人群下房東體量的分布，看看是否有差異。如果逾期使用者的房東體量》300間的佔比明顯小於正常還款使用者，說明假設成立。
其實在搭建分析框架時，腦海裡就應該有很多假設了，否則到時候就沒有資料進行驗證。如果有時間，每個資訊項都應該進行這樣的假設和驗證，說不定有意外的發現。
最後就是成果展示了，你的所有假設和驗證都需要通過報告的形式向別人展示。我們的目標是把我們得到的分析結果講清楚。一般來說，profile報告是由一組組「結論+圖表」和人群總結組成。
下面是乙個「結論+圖表」的例子，乙個好的圖表就是能讓觀眾清晰的從圖表中得出展示的結論。
什麼樣的圖表適合說明什麼樣的問題可以看看這篇文章www.zhihu.com/question/37359184而人群總結一般可以這樣寫：
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