用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美抽象出一个用户的商业全貌是企业应用大数据技术的基本方式。
用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。根据真实的淘宝数据进行用户价值分析，使用雷达图对用户的特性进行体现，最终得出相关结论。
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用户画像概述
用户画像是指根据用户属性、用户偏好、用户生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型，也就是给用户打标签，而标签是通过对用户数据进行分析所获得的符合项目场景需求的数据信息。通过打标签，可以对用户进行更详细、更合理的描述。用户价值分析是电商平台中一种常用的分析手段，从而能够更好的对商品及用户之间的关系进行梳理，以此制定对应的营销手段，提升营销收益。
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RFM
RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。实际上这三个字母分别代表以下三个指标。
R 最近1次消费时间间隔（Recency）
F 消费频率（Frequency）
M 消费金额（Monetary）：一段时间内消费的总金额（“一段时间”通常根据不同应用场景来定）
而用这三个指标进行分析的方法就叫RFM模型或者是RFM分析法。
这个分析方法，在进行数据分析时通常我们将它用来客户群体划分上面。比如上面的场景中我们想要找到哪些客户属于“高价值”客户，哪些客户是“一般价值”客户，哪些又是“低价值“客户？这个时候我们就可以用这样三个指标来做评价的依据。以此来对客户进行“分层”。
知道这三个指标后，RFM模型是根据这三个指标得到一个三维的空间（立体坐标系），然后将客户根据各自三个指标的值映射到8个象限中，根据查看客户所在象限确定其价值程度。
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雷达图
雷达图也称为网络图、蜘蛛图、星图、蜘蛛网图，它被认为是一种表现多维数据的图表。
它将多个维度的数据量映射到坐标轴上，每一个维度的数据都分别对应一个坐标轴，这些坐标轴以相同的间距沿着径向排列，并且刻度相同。
连接各个坐标轴的网格线通常只作为辅助元素，将各个坐标轴上的数据点用线连接起来就形成了一个多边形。坐标轴、点、线、多边形共同组成了雷达图。
使用雷达图对淘宝用户的特性进行体现，并根据雷达图可视化数据，得出相关结论。
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