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抖音用户画像分析.png

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简介：
本图展示了抖音平台用户的详细画像分析，包括年龄、性别、兴趣偏好等关键数据，为内容创作者和营销人员提供精准定位目标受众的信息。 DOU音用户画像分析.png展示了对DOU音平台用户的详细分析。

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  • 抖音用户画像分析.png
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    本图展示了抖音平台用户的详细画像分析，包括年龄、性别、兴趣偏好等关键数据，为内容创作者和营销人员提供精准定位目标受众的信息。 DOU音用户画像分析.png展示了对DOU音平台用户的详细分析。
     
  • 2020年抖音用户画像.pdf
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    本报告深入分析了2020年度中国抖音平台用户的特征与行为模式，涵盖年龄、性别、地域分布及内容偏好等多维度数据。 抖音用户画像2020年显示，该平台的用户群体广泛且多样化。从年龄分布来看，涵盖了各个年龄段的人群，其中18至35岁的年轻人群体占据了较大比例。性别方面，男女用户的占比相对均衡。 在地域分布上，一二线城市以及经济发达地区的用户数量较多；但随着抖音功能和内容质量的不断提升，越来越多三、四线及以下城市的居民也开始使用该平台进行娱乐互动和信息获取等活动。此外，在职业类型方面，学生群体与上班族占据了主要部分，并且不同行业的从业者也都在一定程度上活跃于其中。 兴趣爱好方面，音乐舞蹈类视频是用户的最爱；除此之外美食探店等生活向内容同样受到欢迎。整体而言，抖音用户画像呈现出年轻化、多元化的特点，这为品牌营销提供了广阔的空间和无限可能。
     
  • 2020年抖音用户画像报告(精品版).pdf
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    本报告深入分析了2020年中国抖音平台用户的特征与行为模式，涵盖年龄、性别、地域分布及兴趣偏好等维度，为内容创作者和广告商提供精准的数据支持。 2020年抖音用户画像报告精品报告提供了关于该年度抖音平台用户的详细分析。这份报告深入探讨了用户的特征、行为习惯及偏好等内容，为研究者和企业提供有价值的参考信息。
     
  • 巨量算数发布：2020年抖音用户画像报告
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    本报告由巨量算数发布，深入解析了2020年度抖音平台用户的特征与行为习惯，涵盖年龄、性别、地域分布等多维度数据。 抖音的日活跃用户已超过4亿，比去年同期的2.5亿增长了60%。与今日头条的重合度为32.1%，这部分用户的占比达到了抖音总用户数的42.2%；而与西瓜视频的重合度则为24.6%，占到了抖音整体用户群的近三成。 从使用频率来看，日均浏览次数在10到19次之间的用户占据优势地位。此外，在线时长超过30分钟的比例上升至了38%。就性别而言，男女比例相对均衡；年龄分布上，以19岁至30岁的群体最为活跃。地域方面，则是一二线以外的城市和三线及以下地区表现更为突出。 在具体省份的排名中，广东、河南以及山东省位居前三甲；而城市偏好度最高的则是郑州、西安与昆明市。分性别来看，在男性用户群当中，19至24岁年龄段和41-45岁的成年人具有较高的使用率；女性则以19到30岁的年轻群体为主。 从不同城市的活跃程度分析发现：高线级城市中，主要集中在年龄为19-30的青年一代；而在低线级别区域，则是以更广泛的年龄段（包括19至35岁）用户为核心。此外，在各代际间也呈现出不同的特征：对于“95后”而言，男性用户的比例稍占上风，并且整体活跃度较高；而女性则在“90后”中表现出较高的兴趣。 另一方面，“85后”的主要受众为城市中的年轻妈妈和职场新人，特别是低线城市的用户占据了超过六成的比例。相比之下，“80后”群体更多地关注汽车、母婴以及美食领域的内容，并且男性用户的参与度较高。 最后，在视频类型偏好方面：演绎类、生活记录及烹饪教程是最受欢迎的三个类别；而在情感交流、文化知识和影视娱乐等板块，观看量的增长趋势尤为明显。具体到性别差异上，男性的兴趣点集中在军事话题、电子游戏以及汽车资讯等领域；而女性则更倾向于美妆保养、育儿经验分享与时尚穿搭等内容。 针对不同年龄段的具体偏好：“00后”群体对网络游戏、电子产品及潮流服饰类视频表现出浓厚的兴趣。“95后”的关注重点同样涵盖了上述领域，但同时也包括了更多关于个人形象塑造的内容。相比之下，“90后”则更加倾向于影视作品、育儿指导以及美食制作等方面的信息。 综上所述，在“80后”用户中汽车相关资讯和家庭生活类内容的观看量较高；此外他们还对母婴产品及烹饪技巧有着浓厚的兴趣。
     
  • 用户画像分析报告.pdf
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    本报告深入剖析目标用户群体的行为特征、偏好及需求，通过详尽的数据分析为产品优化和市场策略制定提供有力依据。 用户画像分析有助于业务人员设计标签类目体系。通过为用户打上“标签”，可以精炼地标识出用户的特征，例如年龄、性别、地域和偏好等。
     
  • Python实现用户画像分析
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    本项目利用Python进行用户画像分析，通过收集和处理用户数据，挖掘用户偏好与行为模式，为企业提供精准营销策略建议。 利用Python相关技术搭建的用户画像Web轻量级应用。
     
  • 【网易】用户画像分析PPT
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    该PPT专注于网易平台的用户画像分析，通过详实的数据与图表揭示了用户的基本属性、行为习惯及偏好趋势，为产品优化和市场定位提供精准依据。 【网易用户画像PPT】讲述了网易公司如何利用大数据技术构建并应用用户画像的实际经验分享。其中的用户画像是通过收集、整合及理解用户的多维度信息（如行为、偏好、属性等），为企业决策提供精准依据的大数据分析关键部分。 在这一过程中，网易覆盖了包括游戏、教育、电商、新闻资讯和通讯在内的多个业务领域，并利用idfa（广告标识符）、imei（国际移动设备身份码）以及email等多种ID映射技术来构建全链路数据中台。其用户画像的建立依托于完善的数据架构，该架构涵盖从数据源到数据分析的各个环节。 网易在数据规范方面也做出了明确的规定，包括指标定义和标签定义等，以确保所有信息的一致性和准确性。此外，在保障高质量、安全性的前提下，还通过命名模型设计、任务调度及数据测试等方式来维护数据的质量与安全性；同时涉及的数据开发步骤则涵盖了数据清洗、挖掘以及校验等多个方面。 用户画像主要包括基础标签（例如性别和地理位置等基本信息）、行为标签（如点击率或购买记录）偏好标签（反映个人兴趣爱好和消费习惯），预测标签（基于算法模型对未来的可能行为进行预估）。网易采用Graph Embedding及GBDT等多种机器学习模型来构建用户兴趣网络，从而提高其准确性和预测效果。 在数据应用方面，网易建立了一个专门的用户画像中心，并通过有数报表等功能支持广告DMP、营销系统和用户反欺诈等业务。例如，利用人群圈选、分析以及放大策略实现精准营销；同时严格遵守相关法律法规来保障个人隐私信息的安全性与合规使用。 面对IDMapping（设备标识映射）方面的挑战时，网易采取了只关联常用设备并设置过期机制的措施，并对异常数据进行识别和处理以提高用户画像的整体完整性。总的来说，网易在构建其用户画像的过程中充分展现了综合运用大数据整合、分析以及模型训练等技术的能力，为集团内部各业务提供了精准高效的决策支持，并彰显出公司在该领域的深厚积累与创新实践能力。
     
  • 抖音用户的视频偏好分析数据
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    本研究通过数据分析方法深入探讨抖音用户对不同类型视频内容的偏好，旨在为内容创作者和平台运营者提供有价值的参考信息。 项目目的：该项目的主要研究目的是通过分析抖音上的知名用户（大V），来探索什么样的视频在抖音上最受欢迎，并构建预测模型。 项目问题： 1. 抖音大V账号的行为数据的基本情况如何？ 2. 什么样的大V拥有更多的粉丝数、点赞数、评论数以及分享数？ 3. 抖音大V用户的回关度（即关注其他用户的情况）如何？ 本次的数据来源于公众号【法纳斯特】，时间为2018年。数据主要包括了大V们的昵称、性别、地点、类型、点赞数、粉丝数、视频数量、评论数量、分享数量以及他们所关注的账号数目等信息，并且还包括他们的毕业学校和认证情况等内容。 由于时间原因，目前抖音上的知名用户的数据可能会与本次分析的结果有所不同。
     
  • 2020年抖音用户特征分析报告.pdf
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    本报告深入剖析了2020年中国抖音平台用户的年龄、性别、地域分布及兴趣偏好等特征，为内容创作者和营销人员提供详实的数据支持与策略建议。 2020年抖音用户画像报告显示了该年度平台用户的特征、行为习惯以及兴趣偏好等方面的数据分析结果。报告涵盖了年龄分布、性别比例、地域特点等多个维度，并深入探讨了不同群体在使用抖音时的具体表现，为品牌营销和内容创作者提供了有价值的参考信息。
     
  • 银行客户的画像分析
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    本研究聚焦于深入剖析银行客户特征与行为模式，通过数据分析为精准营销和个性化服务提供策略建议。 银行客户画像学习案例展示了图像可视化及人工智能过程，并包括相关代码展示。通过将客户信息标签化，可以全面而精确地描绘出客户的全貌；大数据处理需要依靠计算机的运算能力，标签提供了一种便捷的数据管理方式。