做数据分析，Excel、R语言、Python...到底哪个才是最合适的

这是我从事用户画像构建工作的第68天：

• 公司新产品上线，用户是谁？优先开拓哪类用户？

• 产品上线功能是否满足目前用户需求？

• 都在哪些渠道投放广告，才能触达直接用户？

目前，大部分公司的用户运营人员都像我一样，在构建用户画像的时候都是通过数据统计，然后找出一些标签。直到领导安排了一次任务：

我摇头晃脑的说：“这不难，我们只要根据用户性别、年龄、喜好、消费习惯……”按照这种方式，打了5万个用户标签。一周后，得意洋洋的向领导汇报。

当我孜孜不倦的汇报的时候，看到业务部门白眼抛来，然后一回头，与领导四眼相对，发现了一丝丝的寒意。

01

混淆过去与将来

只能被现实无情的打脸

领导沉默不语，业务部门的人说，你的这些数据我们早知道了，而且你说的“忠诚用户”标签这栏，后续也没有其他购买动作了。而且A产品爱好者这个标签，我们后续推产品的时候也并没有购买。

这是为什么？因为你在做用户画像的时候，混淆了过去与未来，你往往对着一堆过去发生的行为贴一堆标签，对未来却毫无预测的概念。所以，这样产生的数据对业务毫无帮助。

图片来自网络

脱离业务实际的用户画像标签毫无用处。

02

会用户画像模型体系搭建

在未来会越来越吃香

这时，我请教了多年用户分析工作经验的师兄，他的思路是这样的，首先进行目标分析，然后运用模型进行体系构建，最后进行画像建立。

下面是美团真实使用中的RFM模型：

 图片来自于网络

用户画像相关工作，是互联网公司的中心职位，因为互联网时代，用户是天下，谁获得用户，谁将掌握话语权，比如腾讯、阿里巴巴、百度等，都是典型的例子。

而且，用户分析相关工作也是薪资诱人。

 图片来自于网络

如果你想要从事互联网公司用户分析类岗位，我建议你尽快提升自己，增强自己的用户画像构建能力。

03

如何学习绘制

用户画像模型？

那么，如何才能提升用户画像构建能力？网上资料太繁杂，往往不是很系统。不要急，给你推荐一门课程，我们将用三天课程，带你学习用户画像必备理论知识，还有多年数据挖掘经验的老师将采用全维度拆解方式，教你绘制用户画像模型。

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01 3种数据分析模型详细拆分解读

02 全维度拆解用户画像必备理论知识

03 2种方法数据可视化的处理和实现

04 用户画像在生活中多场景的利用

Day 1: 带你认知用户画像

首先从用户画像的概念讲起，介绍一些用户画像的关键点，并教会你进行绘制用户画像的流程，最后，在真实场景下进行用户画像透视。

Day 2: 带你进行用户画像模型知识点学习

介绍三种模型：AIPL模型、RFM用户分层、AARRR模型的使用教学，让你学习对人群资产进行量化，并且对用户进行等级分类。

Day 3: 带你用数据可视化绘制用户画像模型

教你使用Python进行数据预处理，并且学习使用Tableau进行用户画像可视化展示，最后带你对用户画像进行深度解读。

课程大纲：

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· 以数据可视化实战输出为导向

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上课学习的同时，还有免费的福利学习礼包领取，这四个福利对数据分析、数据挖掘、用户运营、用户分析均有帮助。

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01、0基础，想要成为数据分析师，进大厂拿高薪

02、想转行/跳槽，渴望进大厂，获得更好的薪资待遇和职业前途

03、了解简单程序，想积累实战经验，打造数据分析核心竞争力

04、测试或运维人员，想深入数据分析行业，成为行业高手

05、数据分析从业者，想提升大数据分析能力及互联网行业业务分析能力