推薦看《大數據實踐之路》[大數據實踐之路：數據中臺+數據分析+產品應用 (豆瓣) (douban.com)](https://book.douban.com/subject/35580993/)，里面的 用戶畫像介紹，用戶畫像主要是用來 廣告優化和智能運營。
> 數據埋點-》用戶行為-》用戶標簽-》用戶畫像-》廣告look-alike, 智能運營
可以實現各類人群的洞察和分析，進行潛力客戶的挖掘；通過標簽市場快速圈定目標人群，建立個性化的用戶細分和精準營銷。
參考：[如何構建用戶畫像系統？看這一篇就夠了！（建議收藏） (qq.com)](https://mp.weixin.qq.com/s/Q8tkuJYus8q1F4cDTsB0eg)
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用戶標簽：
[如何從0-1構建用戶畫像體系？ - 一個數據人的自留地 (sjrzld.com)](http://sjrzld.com/a/ru-he-cong-1-gou-jian-yong-hu-hua-xiang-ti-xi.html)
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用戶標簽-》用戶畫像？
[干貨｜一文從0到1掌握用戶畫像知識體系 - 一個數據人的自留地 (sjrzld.com)](http://sjrzld.com/a/gan-huo-yi-wen-cong-dao-1-zhang-wo-yong-hu-hua-xiang-zhi-shi-ti-xi.html)
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## 1，神策用戶畫像
[神策用戶畫像｜面向業務的用戶畫像管理中臺 - 神策數據產品 (sensorsdata.cn)](https://www.sensorsdata.cn/product/userTag.html)
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查看單個用戶畫像信息時，可以看到該用戶全部屬性，相當于一個人的個人簡歷，直撲眼前：
**相似人群擴散**
通過智能算法，尋找與種子人群特征相似的【相似用戶群】，針對相似用戶群，可以進行針對性的運營策略。其中種子人群，可分為正向種子人群，即預測人群的結果是與正向種子人群相似的；負向種子人群，預測的人群的結果是與負向種子人群相悖的。
畫像數據導出，再營銷：
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## 2，GA用戶畫像
`更靈活地將第一方數據用于廣告投放，以及再營銷、動態商品廣告、轉化統計等應用。`
**用戶行為跟蹤**：用戶會在網站、應用等場景發生一些行為，如瀏覽商品、收藏內容、完成關卡等。接入行為數據幫助了解用戶在其網站或應用中采取的操作，繼而利用這些數據進行廣告營銷活動。
**人群提取**：廣告主可根據其上傳的用戶行為數據，提取出符合特定條件的用戶人群，用于廣告定向等。假如廣告主上報了一條“某用戶某時刻在某應用內購買了價格300元的女裝”的行為數據，那么，廣告主可以在DMP中創建一個“最近7天，在應用內發生購買行為，商品類型是女裝，商品價格>200”的行為人群。
**轉化統計**：廣告主可把其上傳的用戶行為數據與廣告進行關聯，從而統計廣告的轉化效果。
## 3, Facebook用戶畫像
人的核心屬性，可分為自然屬性、社會屬性。
\-自然屬性：是指人的肉體存在及其特征，是人自出生后自然存在的，一般不會因人為因素發生較大的改變。例如“性別”“生肖”“年齡”“身高”“體重”等。
\-社會屬性：指人在實踐活動基礎上產生的一切社會關系的總和。人一旦進入社會就會產生社會屬性。例如經濟狀況、家庭狀況、社會地位、政治宗教、地理位置、價值觀等。
人的向往與需求，可分為興趣偏好、行為消費偏好。
\-興趣偏好：是人堆非物化對象的內在心理向往與外在行為表達，是一種法子內心的本能喜好，與物質無必然關系。例如渴望愛情、需要安全感、討厭臟亂環境等。
\-行為消費偏好：是人對物化對象的需求與外在行為表達，涉及各行業，與物質世界存在千絲萬縷的聯系。例如母嬰行業偏好、美妝行業偏好、洗護行業偏好、家裝行業偏好等。
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## 總結：
我們要的效果和流程如下：
