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作者：

郭雅婷

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摘要：

用数据引领创新,驱动发展已成为大数据时代的标志.近年来人工智能和大数据云计算等技术领域的突破创新,国家鼓励传统行业与互联网积极结合,并且提出"互联网+"行动计划.另外,大量生活化互联网产品的出现刺激用户在网络平台中产生庞大的个人数据.然而,这些用户数据背后隐藏的用户需求促使企业结合前沿技术探索产品与用户互动关系,因此,企业如何挖掘海量用户数据其中的价值,这也成为企业在大数据时代下的过渡转型关键.用户画像工具是帮助企业了解用户的有效指南工具,在产品运营,体验设计等领域应用广泛.在互联网非大数据环境中由于受到数据技术的限制,企业构建用户画像主要通过田野调查等定性研究方式.然而,在如今效率至上的工作环境中,定性研究方法创建的用户画像无法适应业务需求的突变情况.另一方面,在互联网大数据环境下,大数据资源驱使企业改变传统的用户研究方式.对于企业而言,利用大数据技术分析用户特征,行为,需求从而建立用户画像模型是具有意义的.本文首先从宏观和微观角度对用户画像进行综合描述,在此基础上分析了大数据背景下的用户画像的特点以及可塑性.通过分析国内外研究学者对用户画像的研究,确定以用户数据导向的研究视角的理论作为研究基础.然后,通过与非大数据用户画像的对比分析其优劣势进行分析得出适合大数据用户画像的结构化用户画像框架.并且对画像框架内内容描述的相关研究进行总结,分析出用户画像的内容描述集合表.随后,在研究大数据用户画像的设计应用意义中,发现大数据用户画像在设计应用中具有局限性,提出结合定性用户研究的方法的优势优化大数据用户画像原型,进而改善大数据用户画像在设计领域应用的不足.最后,将以上研究理论应用于实际项目中检验其有效性.根据项目的业务需求利用大数据技术创建的用户画像原型.使用社会学的研究方法利用领先用户的优势优化用户画像原型从而形成全面的大数据用户画像.通过使用对比实验验证创建出的画像是具有实际指导意义的.本文的意义在于对大数据用户画像的创建方法,提出系统性的结构体系.并且将大数据的的高效优势和定性研究的启发性优势结合,使得大数据用户画像工具得到进一步优化,使画像更具有全面性和科学性并且在设计应用领域中具有创新性.

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学位级别：

硕士