大数据时代需要将“人”数据化——“用户画像”。用户画像是描述用户的数据， 是符合特定业务需求的对用户的形式化描述，用户画像是通过分析挖掘用户，尽可能多的数据信息得到的。目前，各行各业大小公司，都开始重视自有客户深度分析。所以，在哪里都少不了“用户画像”！如何快速制作一份“用户画像”报告？

　　本期《知识精选》收集相关，最值得收藏的15份资料，希望对你研究与学习有所帮助。

TOP 1大数据营销与可视化设计

TOP 2用户画像的构建及应用（PPT）

TOP 3统计学基础，用户画像分析专题分享

TOP 4数据分析之道

TOP 5数据分析系列之——用户画像数据建模方法

TOP 6你会用CLV（客户价值）吗？

TOP 7大数据，用户分析的基础数据有哪些？

TOP 8图解：一个互联网用户完整画像

TOP 9增长黑客与数据驱动

TOP 10“千人千面”的背后是大数据的支持

TOP 11用户画像案例：全球10个顶级品牌的用户粉丝画像

TOP 12用户画像案例：读懂年轻人，95后视频消费报告

TOP 13用户画像案例：《小镇青年观影白皮书》

TOP 14用户画像案例：餐饮外卖市场白领用户画像

TOP 15用户画像案例：2016场景白皮书

　　TOP 1大数据营销与可视化设计

　　摘要：可视化分析：是信息可视化与科学可视化领域 发展的产物，侧重于借助于交互式用户界面而进行的分析推理。 数据可视化：借助于图形化手段，清晰有效 地传达与沟通信息。 信息可视化：将数据信息和知识转化为一种视觉形式，充分利用人们对可视模 式快速识别的自然能力。【下载】

　　TOP 2用户画像的构建及应用（PPT）

　　摘要：大数据时代需要将“人”数据化：“用户画像”。用户画像感性认识：身长八尺，面如冠玉，头戴纶巾， 身披鹤氅，飘飘然有神仙之概。用户画像是描述用户的数据， 是符合特定业务需求的对用户 的形式化描述。用户画像是通过分析挖掘用户 尽可能多的数据信息得到的。【下载】

　　TOP 3统计学基础，用户画像分析专题分享

　　摘要：收集数据的十个原则：一、思考研究问题之初，也要开始思考回答问题需要收集的数据类型。二、在思考数据类型的时候，也要思考从何处获得数据。三、保证你用于收集数据的表格简单容易。四、始终记得对数据文件进行备份，并存储在不同地方。已经丢失&即将丢失。五、不要依赖他人收集或转换数据。六、计划详细的何时何收集数据的日程表七、只要有可能，就为你的项目培育可能的数据来源。八、尽力追踪遗漏了的测试或者访谈对象。九、永远不要销毁你的原始数据。【下载】

　　TOP 4数据分析之道

　　摘要：–数据分析是什么？什么是做好数据分析的关键？分析要思考业务，尤其接地气，分析要言之有物，行之有效。麦肯锡一个分析报告卖了上千万（仅有简单统计）。数据分析对一个企业有巨大价值，作用于业务发展的前（探索）期或阶段性改进期（颠覆创新），先有数据分析，才能定业务模型，再后是建模优化（机器学习）【下载】

　　TOP 5数据分析系列之——用户画像数据建模方法

　　摘要：用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。标签：表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。权重：表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。【下载】

　　TOP 6你会用CLV（客户价值）吗？

　　摘要：CLV是CustomerLifetime Value的简称，用来衡量一个客户（用户）在一段时期内对企业有多大价值，也称为LTV。假如一个客户两年内在某商店内消费2000元，这2000元就是CLV,具有预测性。那么CLV到底有什么作用呢？【下载】

　　TOP 7大数据，用户分析的基础数据有哪些？

　　摘要：大数据下，用户分析的核心是什么？——解决实际问题。根据不同目的选取数据，降低成本？增加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户针对性管理？【下载】

　　TOP 8图解：一个互联网用户完整画像

　　摘要：现代消费者，比任何时候都愿意分享更多的个人信息。每个互联网的消费者，期待与品牌更紧密。这个互联网画像，是定义当下互联消费信息图，信息图突出了一个互联网关键特点，以帮助您更好地了解，和加强与客户的关系。【下载】

　　TOP 9增长黑客与数据驱动

　　摘要：影响用户的原因很多, 应该多角度衡量分解指标：渠道来源，产品使用度，文案设计，交互体验，搜索效率……。企业为什么要关注留存率？更好的客户口碑和营销效应，更长的客户付费生命周期，更多的机会做交叉销售，更低的CAC/LTV比率【下载】

　　TOP 10“千人千面”的背后是大数据的支持

　　摘要：千人千面”意味着每个人在PC或移动端打开京东网页时，看到的是完全不同的一组推荐产品，推荐给你的可能是洗发水和按摩椅，推荐给我的可能是手机壳和一本儿童剪纸书。这种推荐的结果是，用户购物决策的质量和效率提升了，忠诚度提高了。【下载】

　　TOP 11用户画像案例：全球10个顶级品牌的用户粉丝画像

　　摘要：AppStore的用户画像：年龄组：18-24和35-49，热门关键词：音乐，视频游戏，电影，生活方式：高收入，飞行常客。奔驰用户画像：年龄组：18-24和35-49热门关键词：汽车，篮球，摄影生活方式：飞行常客，高收入，企业高管。【下载】

　　TOP 12用户画像案例：读懂年轻人，95后视频消费报告

　　摘要：和上代人相比，95后群体“触网”的加速普及，成为各大 视频网站面向未来的聚焦点。95后是如何看视频的9他们 安静还是活跃7和其他年龄段相比，95后的特质是什么？【下载】

　　TOP 13用户画像案例：《小镇青年观影白皮书》

　　摘要：“小镇”青年—泛指二三线城市及以下城市、县城、乡镇观众。从电影用户年龄看，多集中在19-30岁。不管是全国观影群体还是大地影院消费者，三、四、五线城市消费群体更趋年轻化，而在一、二线城市同样是消费主体的31-35岁群体观影市场还有待进一步培育和开发。【下载】

　　TOP 14用户画像案例：2016中国互联网餐饮外卖市场白领用户画像

　　摘要：小外：用户集中了大城市的高收入人群。阿麦：用户大部分为大城市的奋斗青年一族以及中小城市的用户群体。用户行为和用户属性数据，刻画出互联网餐饮外卖市场白领用户用户画像，找到用户活跃性的各项针对性指标，有针对性的给出贴心的用户服务，保障用户体验。【下载】

　　TOP 15用户画像案例：2016场景白皮书

　　摘要：原生场景定义，原生场景是工业时代品牌对用户既有的生活需求和体验的直接反馈与满足，满足用户对生活的需要。网生场景，网生场景是新技术进步、互联网应用形态创新催生的场景。技术、创新驱动下的网生场景在硅谷创业生态中更容易涌现。融合场景，融合场景是线上获取用户、线下用户真实体验的场景。【下载】