用户画像分析可以从用户提取、分群对比、功能画像分析着手去做。用户提取 我们可以利用用户画像平台，快速提取用户数据，比如，提取18～24岁的女性群体，且听过周杰伦歌曲的用户。分群对比 可以利用用户画像平台进行分群对比。
静态属性 静态属性主要从用户的基本信息进行用户的划分。静态属性是用户画像建立的基础，最基本的用户信息记录。如性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，记性不同信息的权重划分。
人群画像分析从如下几个方面入手：人群社会属性分析 从年龄、性别、地域、教育背景、职业、收入、婚姻状况、身高体重等基本信息，以上属性分析之后，可以得出目标人群的大致框架，但这远远不够，以上的信息只能提供帮助。
综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上**标签。
具体我是怎么做的呢？ 第一步：搞清产品功能，按图索骥找用户 做用户画像的目的是卖货，所以，分析顾客也应该先从产品入手，考虑清楚产品满足客户什么需求，反向推导出顾客有哪些特征。 比如，鼻喷的特色功能是疏通鼻塞、缓解鼻炎。
1、用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。企业通过对海量数据进行分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化就是用户画像的建立过程。
2、有赞：国内最强大的移动电商工具。小鹅通：主要用户课程电商产品。千聊：语音直播类课程的工具。荔枝微课：和千聊差不多，课程裂变分享的功能做的好一些。
3、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
4、数据驱动运营，当然离不开数据分析工具，主打新媒体数据分析的工具比如有 壹看板、BDP、诸葛IO等等，拿壹看板来举例，可以解决新媒体运营的几个痛点问题：痛点1：数据整合新媒体平台多，账号多，数据多而且分散。
绘制用户画像：根据以上信息，可以使用图形化工具（如Sketch， Figma等）或文字描述的方式绘制出靖安九岭森林温泉的用户画像，包括用户的年龄、性别、职业、收入、消费习惯、兴趣爱好等信息。
确定用户角色 进行用户分析的第一步便是识别且确定用户角色，进行用户画像分析。
根据查询大众点评显示，九岭森林温泉周末节假日适用，仙气蒸腾，享受世外桃源的宁静，九岭森林温泉用户画像都是90后的人去的，所以九岭森林温泉用户画像年龄段是90后。
温泉为偏硅酸温泉，是温泉中的珍稀品种。自然温泉的特点是“城中村、村中林、林中泉”，这是九岭温泉的一大特色，与天然环境融为一体，是中国思想“天人合一”的产物。
靖安九岭森林温泉优势和劣势：劣势：地区偏僻，知名度小。优势：温泉沐浴、休闲避暑、旅游观光、修身养生、会议接待等项目为一体的综合旅游景区，其一大特点是“城中村、村中林、林中泉“。
在线教育产品，如何构建用户画像 用户画像分析逻辑 在构建用户画像之前，先来看看用户画像构建、分析的一个逻辑。信息采集与分析 在线教育产品构建用户画像的第一步 ，收集用户的基本信息。
1、静态属性 静态属性主要从用户的基本信息进行用户的划分。静态属性是用户画像建立的基础，最基本的用户信息记录。如性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，记性不同信息的权重划分。
2、用户提取 我们可以利用用户画像平台，快速提取用户数据，比如，提取18～24岁的女性群体，且听过周杰伦歌曲的用户。分群对比 可以利用用户画像平台进行分群对比。
3、绘制用户画像 将事件进行建模，包括：时间地点人物事件，简称4W1A模式 用户画像的数据模型可以概括为下面的公式：用户+时间+行为+接触点，某用户因为在什么时间、地点、做了什么事，然后打上标签。
4、精准营销：当企业和商家掌握了用户的一定信息后，就可以构建出清晰的用户画像，这样一来就可以根据用户的偏好、收入等标签，推荐给他们会感兴趣的商品和服务。
5、最后是如何构建用户画像，要建立用户画像必须建立在真实数据的基础上，将构建用户画像平台所需的数据分成用户、商品、渠道三类，然后按产品需要，给不同的用户特征贴上合适的标签。
6、画像画不好，无法取到识别人的作用。用户画像做不好，浪费财力和精力。用户画像的定义品牌通过对用户社会属性、生活习惯、消费行为等数据信息的分析，高度精练后形成一个标签化的用户画像。
再来看看右边快手的用户画像 一般人对于快手的 映象 是怎样的呢？平民化、世俗对吧，快手的用户市场 较抖音 更下沉，由此也形成了用户地域分布的差异。
知道了这些自媒体平台的用户画像以后，我的建议是新手运营自媒体，不要贪多，而要求稳，只需要玩好一个平台就好。比如女性可以多关注小红书，因为女性博主在这个上面很受欢迎。
关于抖音和快手用户的年龄分布，根据相关公开信息提供的用户画像，抖音的用户主要集中在年轻人群体中，其中，18岁以下用户占比约14%，24岁以下用户占比约46%，而24岁以上用户占比约57%。
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