数据分析离不开对业务的了解，离不开对产品的了解，更离不开对数据的了解。据和师哥聊天得知，数据分析有三个方向，算法、产品经理、运营。在面试的时候，有时面试官也会问到关于产品或者某一项数据怎么分析的问题。今天我主要想说一下用户数据的分析以及价值。
下面虚构一个场景，加入你进入一家羊肉串的餐饮公司，老板说现在竞争激烈，想要做得好就要明白顾客喜欢什么。于是，老板问你：“你能不能分析下用户数据，给咱们公司的业务做个赋能啊？”这时，如果你说：“老板啊，咱们就是卖羊肉串的，做数据挖掘没用啊”，估计老板晚上就把你开了。那怎么办呢？
用户画像的准则
先将自己企业的用户画像做个白描，说明用户都是谁，从哪来，要去哪。你可以这样回答老板：“老板啊，用户画像建模是个系统的工程，要解决三个问题。第一，用户从哪里来，这时需要统一用户标识ID。了解用户从哪里来，是为了聚餐还是自己吃宵夜，这些场景都要统计分析。第二，用户是谁，我们要对用户进行标签化，方便对用户行为进行理解。第三，要将用户画像和业务相关联，提升转化率或降低流失率。”
首先，用户唯一标识可以从以下选项中选择：用户名、注册手机号、邮箱、设备号、cookieID等。
其次，给用户打标签。总结八个字用户消费行为分析。我们可以从这四个维度进行标签划分。
1.用户标签：包括性别、年龄、地域、收入、学历、职业、什么渠道注册等。包含了用户的基本属性信息。
2.消费标签：消费习惯、消费均价、购买次数、消费等级、购买意向、是否对促销敏感。
3.行为标签：时间段、频次、时长、访问路径等。
4.内容分析：浏览内容分类、停留时长、优惠敏感度，对浏览次数多的内容进行分析，可以得到用户兴趣。如金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等。
以上描述了我们需要对用户的哪些数据进行分析，那么我们的分析可以给业务带来什么价值呢？可以从用户生命周期三个阶段划分业务价值：获客、粘客、留客。
1.获客：即如何获取新用户。通过个性化的宣传方式，更优势的宣传渠道，通过老用户的推荐等吸引潜在需求的客户，并刺激其转化。
2.粘客：即提升用户活跃度、消费频次等。通过个性化推荐、搜索排序、场景运营、重复购买如红包、优惠等。
3.留客：降低用户流失率。分析关键节点降低流失率。有一个观点是如果将顾客流失率降低5%，公司利润将提升25%-85%。可见留存率多么重要。用户流失包括多种情况，如用户体验、竞争对手、需求变化等，通过预测用户的流失率可以大幅降低用户留存的运营成本。
如果按照数据处理的流程来看，用户画像建模可以分为数据层、算法层和业务层。数据层就是用户消费行为里的标签，是数据客观地记录。算法层是通过这些行为算出的用户建模。业务层是获客、粘客、留客的手段。
除了上述的一般情况外，用户行为也会随着营销的节奏产生异常值，如双十一，可能会突发大量订单，因此要考虑到异常值的处理。
始终要记得，我们的最终目的不是处理数据，而是理解和使用数据，对数据的标签化能让我们快速理解一个用户，一个商品或者一个视频内容的特征，从而方便我们利用数据，与业务关联，最终驱动决策。
这篇文章应该不算技术文章，主要是为了面试的时候，面试官问到用户数据的分析和价值时，我们可以有话说，且有一些条理性的说出自己的观点。春招如火如荼，祝自己和所有找工作的小伙伴都能收割Offer。
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