Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个电商销售预测分析，这只是一个demo，尝试对电影数据进行分析，并可视化系统
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。
为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是
🚩 大数据用户画像分析系统
🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
- 难度系数：3分
- 工作量：3分
- 创新点：4分
🧿 项目分享:见文末!
实现效果
https://www.bilibili.com/video/BV1Hc41187N3
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
标签化就是数据的抽象能力
- 互联网下半场精细化运营将是长久的主题
- 用户是根本，也是数据分析的出发点
我们对构建用户画像的方法进行总结归纳，发现用户画像的构建一般可以分为目标分析、体系构建、画像建立三步。
画像构建中用到的技术有数据统计、机器学习和自然语言处理技术（NLP）等，下如图所示。具体的画像构建方法学长会在后面的部分详细介绍。
按照数据流处理阶段划分用户画像建模的过程，分为三个层，每一层次，都需要打上不同的标签。
- 数据层：用户消费行为的标签。打上事实标签，作为数据客观的记录
- 算法层：透过行为算出的用户建模。打上模型标签，作为用户画像的分类
- 业务层：指的是获客、粘客、留客的手段。打上预测标签，作为业务关联的结果
目前主流的标签体系都是层次化的，如下图所示。首先标签分为几个大类，每个大类下进行逐层细分。在构建标签时，我们只需要构建最下层的标签，就能够映射到上面两级标签。
上层标签都是抽象的标签集合，一般没有实用意义，只有统计意义。例如我们可以统计有人口属性标签的用户比例，但用户有人口属性标签本身对广告投放没有任何意义。
构建的优先级需要综合考虑业务需求、构建难易程度等，业务需求各有不同，这里介绍的优先级排序方法主要依据构建的难易程度和各类标签的依存关系，优先级如下图所示：
我们把标签分为三类，这三类标签有较大的差异，构建时用到的技术差别也很大。第一类是人口属性，这一类标签比较稳定，一旦建立很长一段时间基本不用更新，标签体系也比较固定；第二类是兴趣属性，这类标签随时间变化很快，标签有很强的时效性，标签体系也不固定；第三类是地理属性，这一类标签的时效性跨度很大，如GPS轨迹标签需要做到实时更新，而常住地标签一般可以几个月不用更新，挖掘的方法和前面两类也大有不同，如图所示：
部分代码
消费偏好：
我觉得会稍微偏向与消费的频次，相当于消费的订单数，因为每笔消费订单其中所包含的消费商品和金额都是不太一样的，有的订单所消费的商品很少，但金额却很大，有的消费的商品很多，但金额却特别少。如果单纯以总金额来衡量的话，会员下次消费时间可能会很长，消费频次估计也会相对变小（因为这次所购买的商品已经足够用了）。所以我会偏向于认为一个用户消费频次（订单数）越多，就越能带来更多的价值，从另一方面上来讲，用户也不可能一直都是消费低端产品，消费频次越多用户的粘性也会相对比较大
3.6.1 构建会员用户业务特征标签
3.6.2 会员用户词云分析
