用户画像如何验证准确性？
由于分类不同，用户画像的验证方法也有所差异。以下具体阐述验证的过程与方法：  一、用户画像分类 基于白条的日常业务，我们将用户画像分为三大类。 第一类为基本信息画像，主要是用户基本信息，如年龄、性别、学历、职业、收入、资产、婚否、是否有房、是否有车等； 第二类为用户行为画像（基于互联网业务，此处的用户行为主要指用户的消费行为），如品类偏好、下单预测、分期意愿等； 第三类则是宽泛的用户分群画像，此类画像基于统计方法（聚类）将同类型用户划为一类，根据不同业务需求，群体特征也不尽相同。  二、用户画像验证 按事件的发展过程来看， 用户画像准确性验证分为事中和事后，其中事中指用户开发过程中，而事后则是指画像上线运用于业务后。不同阶段的验证方法也有所不同。  事中验证： 事中验证主要基于画像开发过程中所选模型及统计方法，对于三类画像，有以下三种验证指标： 1. 模型验证指标 常用的模型指标验证主要用户前两类画像的验证，通用的为AUC、KS、ROC、Confusion Matrix等，这些指标的介绍及判断标准已经有比较成熟的理论基础，此处不展开赘述。 对于第三类基于聚类的用户画像没有较常用的验证指标。通常情况下，聚类效果图不能很好的说明问题，还需结合业务及每个群体用户覆盖度进行相应调整，最后的验证通常也是基于事后的业务反馈效果。 2. 抽样验证 业务中用户画像通常涉及千万级甚至上亿级用户，不可能一一验证，这种情况下可以采取分层抽样验证或随机抽样验证。当然由于抽样验证的数据量相对较小，因此说服度不高。 3. 交叉验证 交叉验证分画像指标间的交叉验证及外部数据的补充交叉验证。 通常情况下，一些画像类的指标间会存在一些相关性，此时可进行交叉验证。 另外，如果公司购买的第三方机构数据也有相应的画像指标，也可用于参考进行交叉验证。  事后验证： 事后验证主要基于随业务发展增加的数据源（真实数据）及应用于业务后的反馈数据。 1． 真实数据验证 随着业务发展，一些用户画像信息会从无到有慢慢积累，毋庸置疑的是，将真实数据用于验证画像类指标是最准确的。 2． A/B Test A/B Test 是互联网公司最常用的验证方法，一般基于用户画像制定的策略在上线时都会进行严格的对比试验，以测试画像的准确性。 举例来说：下图为一组对比试验（假设纵轴为用户响应率，横轴为营销活动开始时间），可以看出实验组的效果优于对照组，因此该画像可认为相对准确。 3． 业务反馈数据验证 用户画像中的第二类（用户行为画像）和第三类（用户分群画像）与业务有紧密联系，源于业务也用于业务，因此由实际业务数据反馈来验证画像准确性是相对来说最有效的。 验证方法主要看业务反馈排序与画像模型排序模型是否呈现单调性。还是举例来说： 备注：Level1-Level10 预测概率等级呈降序，即level1概率最高，level10 概率最低。 如上图所示，基于用户画像指标（下单预测概率模型）将用户划分为十个等级。实际业务中，会从每个level随机抽一部分用户用于营销，而后根据实际情况（即下单率）来检测画像模型排序能力。 上图中，下单率与画像模型排序呈现严格单调性，因此就业务角度而言该画像是有效的，能用于业务并对业务起到一定提升作用。若不单调，则需要考虑是否需求进一步优化画像模型。  感谢京东金融-消费者金融部-信用管理部提供内容
因为你没有说是在用户画像设计过程中哪一步的验证，所以为都粗略的列了。省略掉预处理设计的过程，画像校验的步骤主要集中在画像开发，画像上线，画像更新中，并且三个阶段中，每个阶段的校验方式不尽相同     当我们所开发的用户画像是类似于用户的下单需求、用户的购车意愿、用户是否有注册意愿这一类存在历史的正负样本的有监督的问题，我们可以利用历史确定的数据来校验我们的画像准确性。比如，银行在设计用户征信的画像前，会有一批外部购买的坏样本和好样本，其实画像问题就转化为分类问题去解决评估了。1.1 Recall、Pecision、K-S、F1曲线、Roc曲线、Confusion Matrix、AUC针对这类问题，已经有较为成熟的理论基础，直接利用测试样本判断的准确程度判断画像是否准确  这张图是一张非常常见也是有效的来总结Recall、Pecision、Lift曲线、Roc曲线、Confusion Matrix的图。FPR = FP/(FP + TN)Recall=TPR=TP/(TP+FN)Precision=TP/(TP+FP)F1曲线:2*Precision*Recall/(Precision+Recall)Roc曲线：TPR vs FPR，也就是Precision vs RecallAuc：area under the roc curve ，也就是roc曲线下面的面积，积分或者投点法均可求解。这边不详细讲细节，需要的可以参考精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ 1.2 交叉验证并不是所有画像都是有监督训练的画像，举个例子，用户的性别画像，是一个无监督的刻画，当你无法通过app端资料填写直接获取到的时候，你只能够通过其他数据特征的对用户进行分群。   首先，我们在总的数据集中筛选出所有关键影响特征，每次将筛选出的特征分为两块，测试特征训练特征，利用训练特征建立模型，再利用测试特征去判断模型是否合理（比如女鞋用户群的女鞋购买次数小于男性用户群，则次模型异常，删除），最后集成所有合理模型。这样的逻辑中，我们将所有异常不合理的模型全部剔除，训练过程中就校验了用户画像的准确性，也优化了模型的准确性。  其他地方都是凑字数，不得不说，abtest是用户画像校验最为直观有效的校验方式，也是我最喜欢的方式。 用户分流模块：   一句话解释，就是A1=A2保证分配随机，A3好于A1+A2的效果检验画像是否准确，多准确。 在画像刻画完成后，必然会存在画像优化迭代的过程，客服回访是非常常见且有效的方式。比如，我们定义了一波潜在流失用户10万人，随机抽取1000人，进行回访，根据回访结果做文本挖掘，提取关键词，看消极词用户的占比；  这个图我随机找的，别在意 再比如，我们定义了一波忠诚用户10万人，随机抽取100人，后台随机获取用户安装app的列表，看用户同类app的下载量数目的分布  横轴为用户手机中同类竞品安装量的个数，纵轴为对应的随机抽样的100人中的个数人群1分布为忠诚用户画像最准确的，同类app下载量集中在1附近，定义的用户极为准确人群2分布杂乱，人群3分布在下降量异常高的数值附近，定义人群不准确 谢谢阅读，希望有帮助，欢迎关注：slade_sal - 简书