进行用户画像的方法通常使用如下3种。

1.定量分析

绘制用户画像经常通过客观性的数据对海量用户进行初步了解，定量分析数据通常来源于对平台用户相关数据提取分析，以及问卷调研两种方式，进行定量分析的数据维度，可以参考如下维度。

1）人口属性：文化程度、年龄、性别和城市等。

2）商业属性：用户所属行业、职业、个人收入情况、家庭收入情况、消费金额和消费习惯等。

3）消费意向：购买护肤品、服饰箱包、汽车、房产、快消品、电子产品、图书等的消费意向。

4）生活形态：用户的生活习性（例如熬夜党、早起党等）、娱乐爱好（电影、电视剧、音乐和综艺等）和社交爱好（社交达人、喜欢独处等）等。

5）产品行为：产品类别、用户活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯（使用时间、使用配套、使用功能）和产品消费等。

2.定性分析

这里先说一个概念：PERSONAL（在本章1.3小节提到的用户画像的八要素）。Alan Cooper提出了PERSONAL这个概念，《赢在用户》这本书将其翻译为“人物角色”，是在定量分析基础上，进行具象化得到一个的虚拟用户。

在定性分析具象化某个客户时，为更具有场景感，可具象化到用户的姓名、工作单位、性别、年龄、生活环境、照片等信息，模拟该用户在产品的各种场景的相关反应，就好像他们是真实存在于我们身边的人一样。

3.数据建模和产品应用

在目前的产品应用中，最常见的数据建模方法包括用户分类和客户流失模型等。在进行用户分类时，可按照“因子”进行分类，例如网易云音乐的特色推荐模块，就是根据“对产品的熟悉程度”这个因子将用户分为新用户、普通用户和深度用户3类用户来进行有针对性的推荐。

1）私人FM：主要针对普通用户，多样性强，偏实时，会根据用户当前收听的歌曲行为实时带来推荐歌曲变化，为优化推荐，用户可点击“喜欢”和“屏蔽”按钮进行推荐结果优化，以此来判断用户对推荐结果的喜好程度。在网易云音乐App中，私人FM不在首页，而是在“我的”菜单黄金位置。

2）每日推荐：主要针对新用户和普通用户，多样性弱，每天定时更新30首热门歌曲。每日推荐歌曲也会根据近期听歌习惯每24小时生成一次，每日推荐对增强用户黏性来说相对重要。

3）推荐歌曲：主要针对深度用户，用户有收听歌曲行为后可实时带来推荐变化。歌单将个性化和社交进行结合，个性化歌单推荐也反映了个人风格。

可以使用Python分析并处理客户流失数据集，选用逻辑斯蒂回归（logistic regression）简单建模，最后使用拟合模型来进行客户流失预测。 zZcWu9sWmWrDnfjyl1myoncvzkGXozCzG2wLCkBiDTWok0nZT8q0O6olPe8/vYHg