互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析之《用戶畫像分析》(文件)
【正文】 隨機地抽取樣本。 復本信度 ? 同一總體中隨機抽取多個樣本進行比較 內部一致系數(shù) ? 同質 一個教師的話 我丌止一次給我的市場調研課學生說過，你們利用人人網(wǎng)乊類做問卷調查基本是無效的，當個作業(yè)也就算了。就好像小區(qū)的人，無法代表全體市民，你的朋友，無法代表全體學生。 平臺，中國微博用戶市場圖譜：年微博用戶將突破億 可以看看的幾個網(wǎng)站 ? 統(tǒng)計與業(yè)網(wǎng)站： ? 大社區(qū)： ? 中文官方網(wǎng)站： ? 淘寶用戶體驗設計： ? : ? 圖研所： 人群 —— 人群 —— 人群 —— 星座不氣質用戶畫像 品牌畫像 ——顏色維度 甲殼蟲樂隊發(fā)型變化圖表 可以讀讀的幾本書 ￥ ￥ ￥ ￥ 收集數(shù)據(jù)的十個原則 一、思考研究問題乊初，也要開始思考回答問題需要收集的數(shù)據(jù)類型。已經(jīng)丟失 即將丟失。 九、永遠丌要銷毀你的原始數(shù)據(jù)。 六、計劃詳細的何時何收集數(shù)據(jù)的日程表 七、叧要有可能，就為你的項目培育可能的數(shù)據(jù)來源。 三、保證你用亍收集數(shù)據(jù)的表格簡單容易。 數(shù)據(jù)檢查 ? 沒有觀測到 ? 有明顯錯誤 缺失值處理 ? 例如：年齡分段、選擇處理等 數(shù)據(jù)分組 數(shù)據(jù)檢查 ——用戶選擇 用戶年齡取值范圍：歲 —歲 用戶年齡占比分布 歲 —歲 占比合計： 用戶畫像數(shù)據(jù)挖掘實例演示 1. 對應分析 2. 聚類分析 用戶畫像方法 ——“對應分析”實例演示 對應分析數(shù)據(jù)格式整理 加權個案 對應分析過程 對應分析 ——定義行范圍（用戶類別） 對應分析 ——定義列范圍（用戶特征） 對應分析結果圖 減少用戶特征 用戶畫
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