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人群画像分析从哪几个方面入手

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人群画像分析可以通过找出具有显著重要性的人群属性及其组合来给出分析结果,具体过程为: 1、相关分析:分析属性与结果、属性与属性之间的相关性,剔除一些不必要的属性,比如30天卖出数和90天卖出数为高相关性的两个属性,保留一个即可。 2、聚类分析:将连续的属性值聚类离散化。

人群画像分析从哪几个方面入手?

人群画像分析可以通过找出具有显著重要性的人群属性及其组合来给出分析结果,具体过程为:

1、相关分析:分析属性与结果、属性与属性之间的相关性,剔除一些不必要的属性,比如30天卖出数和90天卖出数为高相关性的两个属性,保留一个即可。

2、聚类分析:将连续的属性值聚类离散化。

3、切面分析:采用决策树模型获得有效的属性切面。

人群画像数据来源结合人群的基本属性以及行为属性。

基本属性包括年龄、性别、购买力等等;行为属性参考用户的RFM模型,R代表最近一次行为,比如最近登陆淘宝日期;F代表频率,比如最近30天访问天数;M代表金额或数量,比如在线商品量。

有了人群属性作为输入,还需要输出结果。不同场景可以定义发布或者浏览或者购买过这批商品的人群用户输出结果为1,不在这个人群中的用户输出结果为0。

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