产品狗运营喵，别告诉我你还不会做“用户画像”思维导图

在封闭的指标中，用户群的类型是固定的，所有用户类型构成了全部的用户整体，比如轻度用户、重度用户；男性用户，女性用户。但是这种划分方式维度可能过于单一，无法体现用户群的复杂性，并且不利于指标体系的补充改进和迭代。因此在研究中我们更倾向于采用开放性的分类方式，可以根据不同应用场景变更或者拓展指标。

开放式的指标体系包括用户人口属性、行为操作属性、态度偏好属性、用户价值属性等，用户的行为和态度是不断变化的。

在保证问卷效度的前提下，问卷设计还需要注意结合用户特征，以提高填答率以及数据准确率。比如，针对二次元用户，在用户群年龄结构偏小的前提下问卷不能太长，不能出现深奥的专业术语；同时问卷的语句表达以及页面风格也要相应调整，使其没有距离感。同时，注意筛除多次填答和注册的马甲账号问卷。此外还要注意新用户的占比，需要评估填答问卷中新注册用户的比例是否与投放期新用户正常增量一致。用户画像是否需要包含新用户取决于项目目的，也可以和产品方讨论后决定。

K均值聚类也称快速聚类，内存少，复杂程度低，快速高效，适用大数据量。但是需要提前明确分类数目，并对均值进行定义。只能对样本聚类，不能对变量聚类，样本的变量需是连续性变量。

层次聚类可以对变量聚类，也可以对样本聚类，可以是连续变量也可以是分类变量。能提供多种计算距离的方法，但是计算复杂度高，适用小数据量，我们需要结合项目的具体情况，包括项目周期、数据形式、数据量、聚类特征等等来确定聚类方法。

1. 依据产品经验，不同产品的典型用户不同

2. 根据已有的用户研究以及相关研究结论

3. 根据具体的分类效果确定

4. 根据层次聚类“步数——距离”拐点