什么是用户画像
当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候，究竟在围绕谁在讨论？不能是无根之木吧。用户角色应运而生，将焦点定位在一个抽象出来的人上面，避免浪费很多口水。Persona 是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的目标用户模型。
个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好都是基于用户画像的应用。当我们想要选择某部分用户群体做精细化运营时，会用用户画像筛选出特定的群体。
构建流程
数据收集
数据收集按实时性分为在线收集和离线收集，其中在线收集包含用户直接录入的姓名、性别等基础信息，和对话系统用户的实时交互数据等；离线收集包含根据一定的算法对交互日志和爬虫数据按照一定的算法规则进行挖掘收集。
行为建模
该阶段主要对收集到的数据进行处理，抽象出用户行为标签。常用到的算法有文本挖掘、自然语言处理、机器学习、知识图谱、聚类等。
构建画像
该阶段是第二阶段的深入，主要是把用户的姓名、性别年龄等进行标签化，并进行存储。存储一般使用MySQL存储标签、维度等元数据，使用Mongodb存储用户画像标签数据，使用图数据（Neo4J）存储用户图谱。
可视化分析
可视化分析阶段是真正把用户画像用起来的一步，通过开放接口或视图，对用户群体进行分析。
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