在 “用户为王” 的数字化时代，企业的核心挑战早已从 “获取用户” 转向 “读懂用户”—— 为何同样的营销活动，对部分用户转化率达 20%，对另一部分却不足 5%？为何有的产品功能，老用户高频使用，新用户却视而不见？答案藏在 “用户画像” 中。作为连接数据与用户需求的核心载体，用户画像是 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的 “核心武器”：通过整合多源数据、提炼用户特征、构建立体模型，让抽象的 “用户群体” 转化为可感知、可运营的 “具象个体集合”，最终实现 “千人千策” 的精细化运营。

一、用户画像核心认知：从 “标签堆砌” 到 “立体用户模型”

提及用户画像，不少人误以为是 “年龄 + 性别 + 地域” 的简单标签组合。实则不然，科学的用户画像是 “基于多维度数据，刻画用户属性、行为、需求、价值的立体模型”，其核心是 “还原用户真实状态，支撑业务决策”，而非零散标签的堆砌。

（一）什么是用户画像？

用户画像是指通过收集用户的基础属性、行为数据、业务交互记录等多源信息，经过清洗、加工、建模后，形成的对用户 “是谁、做过什么、需要什么、能带来什么价值” 的结构化描述。它不是单一用户的 “个人档案”，而是 “具有相似特征的用户群体的典型画像”（如 “25-30 岁北京女性、近 30 天浏览女装 3 次未下单、偏好平价商品的新用户”），可直接用于定向运营。

例如，电商平台的 “高价值复购用户画像”，不仅包含 “年龄 30-40 岁、一线城市” 等基础属性，还涵盖 “近 90 天下单 5 次、客单价 800 元、偏好周末购物、对促销敏感度低” 等行为与价值特征，甚至包含 “潜在需求为母婴用品” 的预测信息 —— 这些特征共同构成了可落地的运营依据。

（二）用户画像的核心构成维度

CDA 分析师构建用户画像时，需围绕 “业务目标” 覆盖 4 大核心维度，确保画像 “全面、精准、可用”：

（三）用户画像与标签体系的关系

用户画像是 “结果”，标签体系是 “基础”—— 标签体系为用户画像提供 “原子级特征”（如 “近 30 天未复购标签”“女装偏好标签”），用户画像则是对这些标签的 “整合与提炼”，形成 “可描述、可运营的用户群体模型”。例如：

• 标签体系提供 “近 30 天未复购”“女装偏好”“客单价 < 500 元” 等单个标签；

• 用户画像则将这些标签整合为 “近 30 天未复购、女装偏好、平价需求的流失风险用户” 群体模型，直接支撑 “推送女装复购优惠券” 的运营动作。

二、CDA 数据分析师构建用户画像的全流程：从 “数据” 到 “价值”

用户画像的构建不是 “一次性项目”，而是 “数据采集 - 加工 - 建模 - 应用 - 迭代” 的闭环过程。CDA 分析师作为全流程的核心操盘手，需每一步都紧扣业务目标，确保画像 “能用、有用”。

（一）步骤 1：需求拆解 —— 明确 “为什么构建画像”

构建用户画像的起点不是 “找数据”，而是 “对齐业务需求”。CDA 分析师需先明确画像的应用场景，避免 “为画像而画像”：

1. 业务场景定位：与运营、产品部门沟通，确定画像将用于什么场景（如 “提升新用户首单率”“降低老用户流失率”“优化商品推荐”）；

2. 核心目标拆解：将场景需求转化为 “画像需回答的问题”，例如 “提升新用户首单率” 需回答：

• 目标新用户是谁？（基础属性：年龄、地域、注册渠道）；

• 他们有什么行为特征？（如 “近 7 天浏览 3 次未下单”）；

• 什么激励能促使他们下单？（需求偏好：如 “对满减优惠券敏感”）；

1. 维度确定：基于目标确定画像需覆盖的维度（如 “新用户首单” 场景，重点覆盖 “基础属性 + 行为特征 + 需求偏好”，暂不强调 “价值分层”）。

（二）步骤 2：数据采集与清洗 —— 筑牢 “画像的数据源基石”

数据是画像的 “原材料”，质量直接决定画像准确性。CDA 分析师需多渠道采集数据，并完成 “去伪存真”：

1. 数据采集范围：根据画像维度，采集内外部多源数据：

• 内部数据：用户注册表（基础属性）、行为日志表（操作记录）、订单表（消费行为）、客服聊天记录（需求反馈）；

• 外部数据（可选）：行业报告（用户偏好趋势）、第三方数据（如征信数据，金融场景）；

1. 数据清洗核心动作：

• 去重：删除重复数据（如同一用户多次注册的记录）；

• 补全：填充缺失值（如 “地域为空” 用 IP 地址映射补充）；

• 纠错：修正异常值（如 “年龄 = 200 岁” 改为 “未知”）；

• 标准化：统一数据格式（如 “北京”“北京市” 统一为 “北京”，“2024.10.01” 改为 “2024-10-01”）；

1. 工具应用：用 SQL 从数据库提取数据，用 Python（Pandas）完成清洗（如df.drop_duplicates()去重、df.fillna()补全缺失值）。

（三）步骤 3：标签加工 —— 将 “数据” 转化为 “画像特征”

标签是画像的 “原子单元”，CDA 分析师需基于清洗后的数据，加工生成符合需求的标签（详见 “标签加工方式” 相关内容），核心分为 3 类：

1. 基础标签：直接提取或简单转换（如 “年龄标签” 从注册表提取，按 “18-25 岁、26-35 岁” 分组）；

2. 行为标签：通过规则计算（如 “近 7 天活跃标签”= 近 7 天登录≥3 次）；

3. 预测标签：通过模型生成（如 “首单概率标签” 用逻辑回归模型预测）；

示例（新用户首单画像标签加工）：

用 SQL 加工 “近 7 天浏览未下单标签”：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user\_tag\_browse\_no\_order\_7d AS

SELECT

   user\_id,

   1 AS browse\_no\_order\_tag  -- 1=近7天浏览未下单，0=否

FROM

   user\_behavior\_log

WHERE

   behavior\_type = '浏览'  -- 行为类型为浏览

   AND behavior\_time >= DATE\_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY)

   AND user\_id NOT IN (

       -- 排除近7天下单用户

       SELECT user\_id FROM order\_table 

       WHERE order\_time >= DATE\_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY)

   )

GROUP BY

   user\_id;

（四）步骤 4：画像建模 —— 从 “标签” 到 “立体用户模型”

标签加工完成后，需通过建模将零散标签整合为 “可描述的用户群体画像”，CDA 分析师常用两种建模方式：

1. 规则式建模（适用于需求明确、逻辑清晰的场景）

通过业务规则筛选 “具有相似标签组合的用户群体”，直接形成画像。例如，“新用户首单潜力用户画像” 的规则：

• 基础属性：年龄 18-35 岁、注册渠道为抖音 / 小红书；

• 行为标签：近 7 天浏览≥2 次、加购≥1 件、未下单；

• 需求偏好：对 “满 50 减 10” 优惠券点击过≥1 次；

用 SQL 筛选该群体：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user\_portrait\_new\_potential AS

SELECT

   u.user\_id,

   u.age,

   u.region,

   u.register\_channel,

   '18-35岁抖音/小红书注册、近7天浏览加购未下单、满减敏感' AS portrait\_desc

FROM

   user\_table u

INNER JOIN user\_tag\_browse\_no\_order\_7d b ON u.user\_id = b.user\_id

INNER JOIN user\_tag\_coupon\_click c ON u.user\_id = c.user\_id

WHERE

   u.age BETWEEN 18 AND 35

   AND u.register\_channel IN ('抖音', '小红书')

   AND c.coupon\_type = '满50减10'

   AND c.click\_count >= 1;

2. 算法式建模（适用于需求模糊、需挖掘隐性特征的场景）

通过聚类算法（如 K-means、DBSCAN）将用户按 “标签相似度” 分组，挖掘隐性用户群体。例如，电商 “用户价值分层画像” 的建模：

• 特征选择：近 90 天消费金额、复购次数、客单价、活跃天数；

• 算法选择：K-means 聚类（分为 “高价值、中价值、低价值、流失风险”4 类）；

• 工具应用：Python（Scikit-learn 库）实现聚类：

import pandas as pd

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

\# 1. 准备特征数据（近90天消费金额、复购次数、客单价、活跃天数）

user\_features = pd.read\_sql("""

   SELECT user\_id, consume\_90d, repurchase\_count\_90d, avg\_price, active\_days\_90d

   FROM user\_value\_features

""", conn)

\# 2. 特征标准化（消除量纲影响）

scaler = StandardScaler()

features\_scaled = scaler.fit\_transform(user\_features\[\['consume\_90d', 'repurchase\_count\_90d', 'avg\_price', 'active\_days\_90d']])

\# 3. K-means聚类（分为4类）

kmeans = KMeans(n\_clusters=4, random\_state=42)

user\_features\['cluster'] = kmeans.fit\_predict(features\_scaled)

\# 4. 定义画像标签（基于聚类结果分析）

cluster\_desc = {

   0: '高价值用户（消费高、复购多、活跃）',

   1: '中价值用户（消费中等、复购稳定）',

   2: '低价值用户（消费低、活跃少）',

   3: '流失风险用户（近90天消费少、活跃低）'

}

user\_features\['portrait\_desc'] = user\_features\['cluster'].map(cluster\_desc)

\# 5. 输出画像结果

user\_features\[\['user\_id', 'portrait\_desc', 'consume\_90d', 'repurchase\_count\_90d']].to\_sql(

   'user\_portrait\_value', conn, if\_exists='replace'

)

（五）步骤 5：画像应用 —— 从 “模型” 到 “业务价值”

画像的最终价值在于 “落地应用”。CDA 分析师需将画像结果转化为可执行的运营策略，并跟踪效果：

1. 精准营销：针对 “新用户首单潜力画像” 用户推送 “满 50 减 10” 优惠券，转化率从 8% 提升至 18%；

2. 个性化推荐：针对 “高价值用户画像”（偏好母婴用品）推荐高端母婴礼盒，客单价从 800 元提升至 1200 元；

3. 产品优化：针对 “流失风险用户画像”（反馈 “APP 卡顿”），推动技术部门优化加载速度，流失率降低 12%；

4. 效果监控：用 SQL 或 BI 工具跟踪应用后核心指标（如转化率、复购率），例如：

\-- 监控新用户首单优惠券推送效果

SELECT

   COUNT(DISTINCT CASE WHEN has\_portrait = 1 THEN user\_id END) AS portrait\_user\_count,

   COUNT(DISTINCT CASE WHEN has\_portrait = 1 AND is\_paid = 1 THEN user\_id END) AS portrait\_paid\_count,

   ROUND(COUNT(DISTINCT CASE WHEN has\_portrait = 1 AND is\_paid = 1 THEN user\_id END) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN has\_portrait = 1 THEN user\_id END), 4)\*100 AS portrait\_conversion\_rate,

   \-- 对比非画像用户转化率

   ROUND(COUNT(DISTINCT CASE WHEN has\_portrait = 0 AND is\_paid = 1 THEN user\_id END) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN has\_portrait = 0 THEN user\_id END), 4)\*100 AS non\_portrait\_conversion\_rate

FROM

   user\_coupon\_push;

（六）步骤 6：迭代优化 —— 让画像 “持续贴合业务”

用户行为与业务场景会随时间变化（如用户偏好从 “平价” 转向 “高端”），CDA 分析师需定期迭代画像：

1. 数据更新：每月更新基础数据（如新增 1 个月的行为日志、订单记录）；

2. 标签迭代：新增业务相关标签（如电商新增 “直播互动标签”），删除过时标签（如 “PC 端浏览标签”）；

3. 模型优化：每季度重新训练聚类模型，调整规则（如 “高价值用户” 消费阈值从 2000 元提升至 2500 元）；

4. 效果复盘：结合运营结果调整画像维度（如发现 “地域” 对转化率影响下降，可降低其权重）。

三、行业实战：CDA 分析师构建用户画像的 2 个典型场景

不同行业的业务逻辑差异大，用户画像的侧重点与应用方式也不同，CDA 分析师需 “量身定制”。

（一）电商行业：新用户首单转化画像

业务目标：提升新用户（注册 30 天内）首单转化率，从 10% 提升至 15%。

画像构建与应用：

1. 需求拆解：需定位 “易被转化的新用户”，明确画像需覆盖 “注册渠道、行为特征、优惠券敏感度”；

2. 数据采集：用户注册表（渠道、年龄）、行为日志（浏览 / 加购记录）、优惠券点击表（是否点击满减券）；

3. 标签加工：生成 “近 7 天浏览≥2 次”“加购≥1 件”“点击满 50 减 10 券” 标签；

4. 规则式画像：筛选 “注册渠道为抖音 / 小红书、年龄 18-35 岁、近 7 天浏览加购未下单、点击过满减券” 的用户群体；

5. 运营应用：向该群体推送 “满 50 减 10 券 + 专属新品推荐”，首单转化率提升至 16.8%，超额完成目标。

（二）金融行业：信贷高风险用户画像

业务目标：降低信贷业务不良率（逾期 90 天以上），从 5% 降至 3%。

画像构建与应用：

1. 需求拆解：需识别 “逾期风险高的申请用户”，画像覆盖 “基础属性、征信记录、资金行为”；

2. 数据采集：用户征信表（逾期次数）、银行流水表（月均流水）、信贷申请表（职业、收入）；

3. 标签加工：生成 “征信逾期≥2 次”“月均流水 < 5000 元”“自由职业者” 标签；

4. 算法式画像：用逻辑回归模型预测 “逾期概率”，结合规则筛选 “逾期概率≥60%” 的高风险群体；

5. 运营应用：对高风险用户要求补充 “近 6 个月社保记录” 或降低授信额度，不良率降至 2.8%。

四、CDA 分析师构建用户画像的常见误区与规避策略

（一）误区 1：标签堆砌，缺乏核心逻辑

表现：画像包含 “年龄、性别、星座、喜欢的颜色” 等数十个标签，但无明确业务关联，运营部门无法使用；

规避策略：按 “业务目标” 筛选标签，每个画像保留 5-8 个核心标签（如 “新用户首单画像” 聚焦 “渠道、浏览行为、优惠券敏感度”），剔除无关联标签（如 “星座”）。

（二）误区 2：脱离业务，纯技术导向

表现：过度追求复杂算法（如用深度学习构建画像），但忽略业务需求（如运营仅需简单规则筛选用户），导致画像无法落地；

规避策略：优先选择 “业务适配” 的建模方式 —— 需求明确用规则式，隐性特征挖掘用算法式，不盲目追求技术复杂度。

（三）误区 3：数据单一，画像片面

表现：仅用 “APP 行为数据” 构建画像，忽略 “客服反馈、订单备注” 等非行为数据，导致画像失真（如用户 APP 行为显示 “不活跃”，但客服反馈 “用户电话咨询多次，意向强烈”）；

规避策略：采集多源数据（行为 + 业务 + 反馈），例如整合 “客服聊天记录” 中的需求关键词（如 “想要防脱发产品”），补充画像的需求维度。

（四）误区 4：画像静态，不迭代更新

表现：2023 年构建的 “高价值用户画像” 未更新，2024 年仍按 “近 90 天消费≥2000 元” 筛选，未考虑用户消费能力提升（实际需调整为 2500 元）；

规避策略：建立 “月度数据更新 + 季度画像迭代” 机制，结合运营效果（如高价值用户复购率下降）调整标签阈值与模型参数。

五、结语

用户画像的本质是 “用数据还原用户需求”，而 CDA 数据分析师的核心价值，是让这一 “还原过程” 精准、高效、可落地。从需求拆解时的 “业务翻译”，到数据清洗时的 “去伪存真”，再到画像应用时的 “效果追踪”，分析师的每一步工作都需围绕 “业务价值” 展开 —— 避免陷入 “技术炫技” 的陷阱，确保画像能真正解决 “如何找到目标用户、如何满足用户需求” 的核心问题。

在精细化运营成为企业核心竞争力的今天，用户画像已不再是 “可选工具”，而是 “必备基础设施”。CDA 分析师作为画像构建的 “核心架构师”，需持续深化对业务的理解、对数据的掌控，以用户为中心，以数据为支撑，让画像成为连接企业与用户的 “桥梁”，最终实现 “企业增长与用户体验” 的双赢。未来，随着实时数据处理、跨域数据融合技术的发展，用户画像将向 “实时化、全景化” 演进，而掌握核心构建能力的 CDA 分析师，必将成为这一趋势的引领者。

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