旅游类app用户画像分析，有没有什么好一点的关于旅游的APP 推荐下

来源：整理时间：2023-01-06 08:11:26 编辑：尖叫部落手机版

本文目录一览

1，有没有什么好一点的关于旅游的APP 推荐下
2，旅游路线市场分析怎么写
3，现代旅游种类的案例
4，市旅游图的重要性是什么
5，什么是用户画像呢一般用户画像的作用是什么
6，什么是用户画像
7，如何构建用户画像

1，有没有什么好一点的关于旅游的APP 推荐下

中国旅游业行业上面好多线路更新很及时。

我知道有一个主要以展示景点，旅行社，旅游特产的一个APPP,不知道对你有没有用

下中国旅游业行业试试

中国旅游业行业

去哪儿穷游等等太多了

有没有什么好一点的关于旅游的APP 推荐下

2，旅游路线市场分析怎么写

先剖析这个景区的前瞻性和能否带来大量的游客。其次看交通是否便利，景区道路顺畅人流量就好。然后看景区的软件能否让游者停留消费。

旅游路线主要包括时间，地点，景点，交通，吃，住。详细的路线还包括有景点停留时间之类的，要写旅游路线最好是自己去过的地方。知已知彼才能写出最生动的行程。参考资料：www.58wzd.com

旅游路线市场分析怎么写

3，现代旅游种类的案例

随着我国国民经济的迅速发展，人们的收入日益提高，有条件参与旅游的人也日渐增多，旅游已不再是少数富人的专利品。今天，它已成为人们生活中的一个重要组成部分。因而，旅游品种也日渐增多。那么，究竟有多少旅游品种呢?这里，仅以日常所见的主要旅游品种，列举数例，以供参考。以旅游地的界限来分，可分为国外旅游和国内旅游两大类。国内旅游，又可分为县(市)内游、省内游和省外游。以参与旅游人数的多寡分，可分为个人旅游、家庭旅游、蜜月旅游、团体旅游。以旅游的区域分，可分为城市游、城郊游、乡村游、园林游、海滨游、森林游、高原游、沙漠游、探险游以及近年新兴的火箭太空游。以使用交通工具分，可分为乘火车游、乘汽车游、乘船游、乘飞机游、骑自行车游、骑马游、徒步游、驾车游以及需要兼用两种或多种交通工具衔接的旅游等。可以想见，随着我国旅游事业的不断发展，今后还将会不断出现许多新的旅游品种和旅游方式，以满足人们对旅游的各种不同需要。

现代旅游种类的案例

4，市旅游图的重要性是什么

地图的内容和形式虽然变化很快，但其作为地理空间信息的可视化工具和表达方式这一本质并没有发生变化。地图作为网络旅游信息的一种有效载体，为旅游部门或旅游者进行宣传、规划和出游提供了行之有效的工具。除水系、居民地、境界等基本要素外，旅游网站地图中主要包括交通、气象、旅游景点、医疗、衣食住行、电子商务等信息。目前，国内外以旅游为主题的网站多至上千个，但水平参差不齐，对地图资源的开发和应用大都处在“摸着石头过河”的探索阶段 1.地图资源在旅游网站开发和应用中的主要特点（1）地图的种类和格式多样化。例如在图行天下网站中，既有一般性的旅游地图，还提供了手机地图、特定专题地图（包括交通、饮食、娱乐等）；既有矢量格式的地图，又有影像地图，丰富了旅游地图的种类，方便了旅游者使用。（2）地图蕴涵的信息量大。旅游不仅仅是“游”，还牵涉到多方面的因素，例如衣食住行、天气、医疗等，需要综合考虑相关诸多因素。随着信息化社会的发展，地图中的信息量有越来越大的趋势。（3）以人为本。考虑不同类型旅游者的需要，面向不同的用户，提供相应需求的旅游地图。用户可以根据不同专题的需求，进行地图分发和下载。

就象给瞎子指路一样，对外地人来说这个很重要，也是一个城市的名片。

5，什么是用户画像呢一般用户画像的作用是什么

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“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。如果有用户经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“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。其作用大体不离以下几个方面：精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销；用户统计，比如中国大学购买书籍人数 top10；数据挖掘，构建智能推荐系统，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况；进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务；对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户（个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略

6，什么是用户画像

原发布者:98778680用户画像www.crxy.cn课程安排初步用户画像如何创建用户像推荐引擎的项目架构设计对采集数据清洗对数据字段打标签用户画像指标统计分析用户画像的十种应用场景什么是用户画像？用户画像：通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。分析的维度：可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析；人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；用户画像的本质专业术语：人物角色企业使用术语：用户画像技术原理：数据清理分析统计打标签用户信息标签化为什么使用用户画像企业发展最重要的是什么？管理？渠道？营销？用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、

用户画像与用户标签紧密连接。

个人理解是通过人物的不同维度，比如性别、年龄、职业、爱好、地域等，来描述某一类人，主要用于用户需求分析，作为营销推广的依据；做用户画像时，关键要结合自身的业务和产品，深层次了解你的用户。

客户画像:客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。客户画像的核心工作是为客户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。

用户画像又称用户角色（Persona），作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。一般的，用户画像在产品没有上线、市场前景较为模糊、产品需求还需探索的阶段，定性化的用户画像能有效地节省时间、资源，在较短的时间通过桌面研究、访谈等定性化的方法来获得用户画像是一种比较可行和最优的方式。而事实上，用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。定性化的方法虽然无法对不同单位的特征作数量上的比较和统计分析，但能对观察资料进行归纳、分类、比较，进而对某个或某类现象的性质和特征作出概括，在角色建构的过程中定性化的方式能获得大量用户的生活情境、使用场景、用户心智等资料，进而形成活生生的用户类型。基于后台数据的支持和挖掘，可以用户画像选择将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。用户画像是在创造一系列的“典型”或者“象征性”的用户，但用户画像的一个更高层次的功用在于使用用户画像融合边缘情况的行为或需求。

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“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。亿美软通经过15年的企业移动商务技术服务积累，从2015年正式启动“大数据+”服务，面向电子商务与互联网金融等行业，为企业提供包括精准营销、用户画像、风险控制、反欺诈等精细化大数据应用与服务。

7，如何构建用户画像

我们用教育行业来说一下这个问题，2017年4月初，62个在教育行业产品获投资，这一消息，使得教育行业产品再次被热议。事实上，教育行业早已是一片红海，有调查显示，近6成的互联网学习者位于三四线城市，而一款好的教育产品，会让用户对学习这件事情上瘾，不断对后续的课程进行消费。总的来说教育行业仍旧有突出重围的希望。在教育产品竞争如此激烈的今天，如何争夺到更多的用户，似乎是困扰着众多教育产品的问题。本文以在线教育产品为例，说说如何构建用户画像，并为下一步获客制定运营计划。什么是用户画像用户画像是指，建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型。为什么要构建用户画像构建用户画像，就是帮产品找到用户真实的述求点，能够帮产品的功能设计提供依据。对运营人员来说，最基本的一点就是了解用户。通过对用户信息的采集，分析，抽离，生成最终的用户画像。构建用户画像后，就可以制订更精准的运营方案了。在线教育产品，如何构建用户画像1.用户画像分析逻辑在构建用户画像之前，先来看看用户画像构建、分析的一个逻辑。2.信息采集与分析在线教育产品构建用户画像的第一步，收集用户的基本信息。此处重点收集三个维度的用户信息，个人信息，社会关系，消费水平。个人信息：在这一维度，可以采集包括年龄，性别，教育程度，职业等基本属性。在线教育产品可以重点采集教育程度，职业等信息。个人信息是一个人的基本属性，一般不会轻易改变。个人信息这一维度的数据，有很大的参考意义。社会关系：是否已婚，是否有小孩，有其他兄弟姐妹吗，父母亲分别是谁呢。用户的社会关系以及社会关系的个人信息，可以推断出这个人的性格。用户的社会关系关乎一个人的隐私，一般比较难获取。消费水平：月收入是多少，月消费能力怎样，是否需要还房贷，是否有信用卡。消费水平可以直观的看出用户的生活状况，但是难以区分真假，因为用户有可能在说谎。采集完用户的基本信息之后，下一步应当采集用户的行为特征。行为特征可以理解为用户无意识的惯性行为。根据用户的行为特征，可以推断出其心理特征。比如，用户会使用高端团购APP，可以推断出改用户对生活品质的要求较高。3.为用户打上标签，细分人群不同的用户群有不同的目标、行为和观点，细分用户群可将问题变的清晰，同时也作为用户画像优先级划分的依据。根据采集的用户信息，将用户打上专属标签，后续可根据标签，对用户进行细分。4.丰富用户信息丰富用户画像是构建用户画像过程中最需要打磨的一个部分，将采集到的大量枯燥且凌乱的数据，分析且赋予更多的元素，让它们成为鲜活的个体，非常考验团队的敏锐度和细腻度。根据用户画像，如何在精细化运营上发力对运营来说，构建完用户画像，但是没有将用户画像应用到运营推广中，就等于做了个无用功。在线教育产品在构建完用户画像之后，应该重点考虑如何利用用户画像，辅助课程开发和产品运营，做到精细化运营。做精细化运营的一个基本思路就是理清楚一个逻辑：在什么时间把什么内容发给什么类型的用户。1.根据搜索数据的个性化运营用户浏览了某一个课程，可以根据用户标签，推荐相同类型的课程。更多内容，可百度一下“在线教育app：构建用户画像并制定运营计划怎么做”。

通俗来讲，用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，它在各领域已经得到了广泛应用。建立用户画像，“标签”是其最核心的部分，而包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等完整的标签管理模块非常重要，个人觉得DM Hub在这方面做得不错，可支持手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式，强大的标签模板库能供各个行业选择，有效缩短建立整体标签库的时间。

最低0.27元/天开通百度文库会员，可在文库查看完整内容>原发布者:98778680用户画像www.crxy.cn课程安排初步用户画像如何创建用户像推荐引擎的项目架构设计对采集数据清洗对数据字段打标签用户画像指标统计分析用户画像的十种应用场景什么是用户画像？用户画像：通过各个维度对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息！完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。分析的维度：可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析；人口属性：地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等；产品行为：产品类别、活跃频率、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等；用户画像的本质专业术语：人物角色企业使用术语：用户画像技术原理：数据清理分析统计打标签用户信息标签化为什么使用用户画像企业发展最重要的是什么？管理？渠道？营销？用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、

需要从性别、年龄、行为习惯、教育程度、兴趣爱好、消费水平、活跃程度等维度去给客户建立画像，找到这群用户的高价值领域，才能活化私域流量。而用户画像，一方面是你自己需要了解粉丝的基本属性；另一方面，也是作为一个基础的支持，帮助你去寻找合适的广告主、变现渠道、运营管理模式等。那么我们微信就有一个非常好的标签的功能，大家就可以用来把所有的好友进行标签分类。如果之前都没有做清晰的标签归类，这么大规模的去操作，确实是让人很头疼，这里其实可以使用里德助手之类的软件，给我们的微信好友进行批量打标签的操作，和联系人备注的修改。

现在越来越多的个人，企业开始重视用户画像，这个概念也越来越火，随之也火了一些软件，比如里德助手，我身边就很多人在用。现在微信是公认的最大公域流量池。所以很多人也在上面想分一杯羹，做自己的私域流量池。那么标签就是一个离不开的话题，这种软件可以批量的进行标签分类，详细的给微信好友进行标签归类，然后再配合它强大的一键群发功能，可以轻松的按照标签给不同的客户推送不同的营销活动，确实还挺方便的。