数据分析实战（6-7）-数据分析&用户画像基本概念
06 学数据分析要掌握哪些基本概念
商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM ：
三者之间的关系开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能，
他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中，
通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。
07 用户画像：标签化就是数据的抽象能力
如果说互联网的上半场是粗狂运营，因为有流量红利不需要考虑细节。那么在下半场，精细化运营将是长久的主题。
所以，用户是根本，也是数据分析的出发点。
用户画像的准则
按照用户“都是谁”“从哪来”“要去哪”
1.用户唯一标识是整个用户画像的核心：串联跟踪
2.给用户打标签八个字：用户消费行为分析
用户基础信息；
消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感；
行为标签：时间段、频次、时长、访问路径，使用 App 的习惯。
内容分析：平时浏览的内容，尤其是停留时间长、浏览次数多的内容如金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等。
3.创造业务价值：如从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值，包括：获客、粘客和留客
按照数据流建模处理过程
数据层：指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录。
算法层：指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。
业务层：指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”，作为业务关联的结果。
