基于大数据分析的用户画像研究与应用

发布时间：2025-05-27 02:02

　　用数据引领创新、驱动发展已成为大数据时代的标志。近年来人工智能和大数据云计算等技术领域的突破创新,国家鼓励传统行业与互联网积极结合,并且提出“互联网+”行动计划。另外,大量生活化互联网产品的出现刺激用户在网络平台中产生庞大的个人数据。然而,这些用户数据背后隐藏的用户需求促使企业结合前沿技术探索产品与用户互动关系,因此,企业如何挖掘海量用户数据其中的价值,这也成为企业在大数据时代下的过渡转型关键。用户画像工具是帮助企业了解用户的有效指南工具,在产品运营,体验设计等领域应用广泛。在互联网非大数据环境中由于受到数据技术的限制,企业构建用户画像主要通过田野调查等定性研究方式。然而,在如今效率至上的工作环境中,定性研究方法创建的用户画像无法适应业务需求的突变情况。另一方面,在互联网大数据环境下,大数据资源驱使企业改变传统的用户研究方式。对于企业而言,利用大数据技术分析用户特征、行为、需求从而建立用户画像模型是具有意义的。本文首先从宏观和微观角度对用户画像进行综合描述,在此基础上分析了大数据背景下的用户画像的特点以及可塑性。通过分析国内外研究学者对用户画像的研究,确定以用户数据导向的研究视角的理论作...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外相关研究
    1.3 研究内容及研究框架
第2章 用户画像综述
    2.1 用户画像的定义
    2.2 用户画像的特点
    2.3 用户画像构建的研究思路
        2.3.1 基于故事场景的用户画像研究思路
        2.3.2 基于目标导向的用户画像研究思路
        2.3.3 基于用户数据导向的用户画像研究思路
    2.4 大数据背景下的用户画像
        2.4.1 大数据对用户和企业角色的影响
        2.4.2 大数据用户画像与非大数据用户画像
    2.5 大数据对用户画像在设计应用中的影响
        2.5.1 用户画像在设计中的应用
        2.5.2 大数据对用户画像的设计影响
    2.6 本章小结
第3章 大数据用户画像的构建要素
    3.1 用户数据
        3.1.1 用户定量数据
        3.1.2 用户定性数据
    3.2 用户画像属性
    3.3 用户画像维度
    3.4 大数据用户画像的组成
        3.4.1 结构化用户画像框架
        3.4.2 大数据用户画像框架描述
    3.5 本章小结
第4章 大数据用户画像的构建以及优化方法
    4.1 用户画像维度定义方法
        4.1.1 业务需求
        4.1.2 AHP层次分析方法
    4.2 用户属性提取方法
        4.2.1 数据挖掘
        4.2.2 用户文本情感分析
    4.3 用户画像维度与用户属性匹配方法
        4.3.1 KJ法分析
        4.3.2 可信度分析
    4.4 大数据用户画像原型的定性优化方法
        4.4.1 用户定性研究方法
        4.4.2 领先用户
    4.5 本章小结
第5章 案例分析与结果
    5.1 项目背景介绍
    5.2 实验方案设计
        5.2.1 实验总体流程方案设计
        5.2.2 用户数据素材采集和预处理
    5.3 实验方案验证
        5.3.1 确定用户画像维度
        5.3.2 提取用户特征属性
        5.3.3 用户画像维度与用户属性匹配与验证
        5.3.4 用户画像原型定性分析
        5.3.5 用户画像结果展示
    5.4 实验结果
    5.5 本章小结
结论和展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
附录B 领先用户识别问卷
附录C 用户访谈脚本



本文编号：4047330