人群画像

近日，kaggle 在对 20,036 名 Kaggle 用户的反馈进行数据清洗后，发布其年度调查报告《机器学习与数据科学 2020》，向我们展示了当前数据科学家的群体画像。

如何利用数据分析来得出这些消费者洞察，并避免数据分析中的一些常见错误。

人群画像的基础在于对个体的准确描述（profiling），如果个体描述不准确，人群画像也会有偏差。对每一个个体的描述，我们使用一种被称为“标签”的东西。

Mobile端用户和跨终端（跨屏）的唯一身份识别问题，同样是理想和现实并存的故事

作为新时代互联网营销的关键部分，人群画像引起了诸多兴趣，近年颇为风靡。几乎所有的互联网广告供应商都不约而同的强调，他们有足够精确的人群画像数据，确保能够找到广告主真正的受众。但是事情果真如此吗？人群画像是否是一劳永逸的解决方案？本文尝试解答这些问题。