用户画像
1612 字约 5 分钟
2026-05-20
1-1 什么是用户画像
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通过将用户画像划分就可以形成用户分群。
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1-2 数据标签系统：背景介绍
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1-3 数据标签系统：数据采集、埋点
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可以看到URL 里面有非常多参数，这些就代表了一些特殊标
记。
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1-4 数据标签系统：构建用户画像
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一般在工作中都是直接采用现有的智能化商业决策工具如
神策数据。
1-5 练习：使用SQL 提取用户数据
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从kaggle.com 下载black Friday 相关数据（excel 格式），导
入数据库即可。
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1-6 数据标签系统：构建商品画像
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1-7 练习：使用SQL 提取商品数据
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2-1 什么是RFM 模型
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2-2 利用Excel 计算RFM 分值
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提取订单号重新生成一个表格，并新增对应R 字段。
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订单号即为F、交易金额即为M。
2-3 设置RFM 评分标准
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根据（最大值-最小值）/5 即可得出对应的分数段。
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Split 代表分割区间（最大值-最小值的差除以5）。
第一个就是通过MIN+区间，之后每一个就是前面加上区间。
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但是目前只是一些数据，应当转置然后采用一些文字化描述。
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2-4 计算RFM 得分
得分就是根据上一节的打分卡计算对应的分数，可以采用IF语句。
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其余FM 得分也是同样的道理。
2-5 给用户贴标签
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先求出目前RFM 得分各自的均值，然后根据具体得分与均值
的比较（得分大于均值为1 否则为0，可以采用if 语句）即
可得出分类。
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将分类统一为三个数字，利用VLOOKUP 函数进行匹配即可。
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2-6 RFM 评分卡优化：利用K-means 进行数据分组
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通过创建透视表对客户进行统计分析，可以看出占比比较极端，可能打分卡不合适（可能原始数据存在不规范数据，导致误差，选F/M 进行散点图可视化就可以查看是否有异常）。
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为了得到更加合理的划分标准（分组阈值），决定采用k-means。
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分组按5 组分，但是计算只需要4 组，其余归第五组即可。
分组还需要按照每一列（R、F、M）去计算。
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将这些替换到评分卡重新分类即可。
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2-7 模型展示与可视化
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新建透视表，并且补充两个占比字段。
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利用tableau public 可视化。