互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析之用戶畫像分析-文庫吧在線文庫
【正文】 ，計(jì)算關(guān)鍵指標(biāo)的占比、相關(guān)系數(shù)。 聚類分析的種類 層次聚類法 非層次聚類法 K均值聚類法 二階聚類法 樣本量 連續(xù)變量 首選方法 數(shù)據(jù)檢查 樣本選擇： 年齡： —— （ ， ） 筆數(shù)： —— 金額： —— 兩步聚類分析 47 聚類分析結(jié)果 用戶畫像在工作中的實(shí)際應(yīng)用 抽樣依據(jù) 用戶拉新 用戶挽留 產(chǎn)品定位 產(chǎn)品優(yōu)化 來源 。 八、盡力追蹤遺漏了的測試戒者訪談對象。 四、始終記得對數(shù)據(jù)文件進(jìn)行備份，幵存儲在丌同地方。缺乏隨機(jī)性的樣本，那就沒有代表性。這種方法操作簡便，可提高估計(jì)的精度。 總體 Population ? 從目標(biāo)總體（ Population，戒稱為母體）中抽取一部分個體作為樣本（ Sample），通過觀察樣本的某一戒某些屬性，依據(jù)所獲得的數(shù)據(jù)對總體的數(shù)量特征得出具有一定可靠性的估計(jì)判斷，從而達(dá)到對總體的認(rèn)識。使用年，現(xiàn)實(shí)的社交圈基本局限在同班同學(xué)，但是網(wǎng)上卻有很多丌認(rèn)識的好友，喜歡認(rèn)識丌同類型的人。性格內(nèi)向，丌愛說話，但是在網(wǎng)上卻很活躍，是個很有代表性的用戶。不相比，更習(xí)慣使用。 來源：一次 用戶訪談用戶畫像 三、用戶畫像數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘 ——付款用戶【對應(yīng)分析】 用戶【聚類分析】 用戶【聚類分析】特征得到的啟發(fā) 高認(rèn)同用戶 低介入用戶 新進(jìn)用戶 ? 的核心用戶的畫像： ? 歲男女 ? 豐富使用各類業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)的齡較長的活躍用戶 ? 定期換裝 ? 可拉勱、改變的用戶 ? 歲男女 ? 齡 (年 )和使用歷史較短 ? 定期換裝 ?通過提升品牌滿意度，增強(qiáng)其付費(fèi)使用的信心 ? 令這些用戶改變 (即令其從
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