我明明只在淘寶搜索了一次奶瓶，為什麼京東、考拉甚至做微商的遠房表姑都開始給我推薦母嬰用品了？
我明明只是下載了個理財軟件，怎麼各種貸、各種基金甚至某農信社的初中同學都要我瞭解一下？
OMG，我一不小心已經成為別人的目標用戶了。
話說當年我每天洗頭刷鞋噴香香想要成為別人的目標怎麼沒這麼容易
成為別人的“目標用戶”，我是經歷了“用戶畫像”，那究竟我是如何一步步被畫像的呢？
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啥是用戶畫像？
指的是用戶信息的標籤化，是企業通過收集、分析用戶數據後，抽象出的一個虛擬用戶，可以認為是真實用戶的虛擬代表。用戶畫像的核心工作就是為用戶匹配相符的標籤，通常一個標籤被認為是人為規定的高度精練的特徵標識。
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用戶畫像有啥價值？
從多維度對用戶特徵進行構造和刻畫，可以幫助企業進行精準營銷、用戶統計、數據挖掘、效果評估、指導產品研發、優化用戶體驗。企業就能真正瞭解了用戶的所需所想，儘可能做到以用戶為中心，為用戶提供舒適快捷的服務。
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用戶畫像構建流程分幾步？
主要分為三步：基礎數據蒐集、行為建模、構建畫像；
基礎數據蒐集，包括用戶的網絡行為數據(頁面瀏覽量、訪問時長)、服務內行為數據(瀏覽路徑、頁面瀏覽次數)、用戶內容偏好數據(評論、互動數據)、用戶交易數據(貢獻率、回頭率、流失率等)；
行為建模，主要方法包括：文本挖掘、自然語言處理、機器學習、預測算法、聚類算法等手段；以機器學習舉例對用戶的行為、偏好進行猜測，好比一個 y=kx+b 的算法，X 代表已知信息，Y 是用戶偏好，通過不斷的精確k和b來精確Y。
構建畫像，畫像包括：基本屬性、行為特徵、興趣愛好、心裡特徵、社交網絡等信息；①基本屬性信息(年齡、性別、地域)匯聚；②一切數據標籤化並賦予權重後，根據構建用戶畫像的目的搭建用戶畫像基本模型；③標籤化的採集多級標籤或者多級分類；如下圖：
這就是一個完整的用戶畫像所需要的步驟。
大數據的原理就是通過捕捉、發現和分析，在大量數據中得到有價值的信息，從而挖掘出有一定匹配度的潛在用戶。這就出現了文章開頭的一幕，你的每個舉動都進行了複雜的分析和計算，從而為你進行儘可能準確的推送。
在商業世界中，數據以海量的方式不斷產生。數據是有價值的，但不是每條數據都是有價值的。那麼，企業應該怎樣篩選有價值的數據呢？又該如何通過這些數據反過來服務用戶呢？
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例如健康養老，隨著大數據和物聯技術的發展，也已經發生了巨大的變化。我們可以通過可穿戴設備如智能手環、智能鞋等，獲取老人生命體徵信息；通過社區健康服務獲取老年人消費信息；通過養老機構獲取老人家庭基本信息，整合這些數據構建老年的用戶畫像，幫助民政局、社區養老機構對慢病老人、孤寡老人進行群體畫像，提供給老年任更加精準、便捷的養老健康服務；
又比如中小學家校共育，我們可通過物聯手環獲取學生位置信息、基於一卡通獲取學生消費信息，配合學生的校務信息學生可以上課簽到，通知家長離校消息提醒，基於手環生命體徵分析和位置分析學生在校心裡壓力以及疑似早戀傾向，幫助家長和老師精準的教育引導。
以上的兩個場景描述的都是德塔精要的解決方案，我們的做的就是基於物聯大數據，結合用戶業務場景構建用戶畫像，給客戶提供更多全面、準確的大數據決策支撐，實現管理和服務更加精準化、高效化。
可能很多人還感覺不到大數據對自己產生了什麼樣的影響，但實際上我們的工作、生活，甚至有關我們的一切都已經與大數據密不可分了。
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