全景画像
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功能概述
全景画像是基于友盟+采集和加工的全网大数据，对APP用户群体进行360度刻画的画像产品，目标在于帮助开发者更好的理解其用户形象和特征。同时针对不同场景或阶段的用户群体，洞察其行为、环境和动机，帮助开发者产出运营或营销策略。
全景画像目前线上支持用户行为概览、用户群体画像、行业数据三个分析模块。其中，提供数据对比的行业和开发者在创建应用时选择的二级行业一致，为保障正常使用，每个AppKey短期仅提供一次修改机会，请您谨慎选择及更改。
用户行为概览，是通过和当前APP所在二级行业的多个用户活跃维度指标对比，判断当前APP最近30天活跃用户的健康度状况。
用户群体画像支持针对U-APP中生成的用户分群，进行人口属性构成、设备属性、上网偏好、兴趣偏好等多角度的人群对比和特征洞察。
行业数据提供当前应用与其同行业应用均值、同行业同规模应用均值的对比，帮助您准确判断当前指标的行业变化趋势及您的应用在同行业大盘中的用户使用特征情况。
操作说明
用户行为概览
模块说明
通过和当前APP所在二级行业的多指标对比，判断当前APP最近30天活跃用户的健康度状况和人群特征。
基础功能
1.启动次数：当前app/所在行业覆盖app，最近30天活跃设备的每日启动次数的平均值。
每日启动次数平均值比每日活跃设备数维度更下钻，尤其反映高频场景下应用的用户粘性，如新闻、娱乐、地图、游戏等行业，通常具有粘性的用户（设备）每日会启动多次。不同行业特性下应用的每日启动次数平均值不同，和友盟域内其他同行业应用启动次数对比，可帮助您了解相同行业特性下当前应用在每日启动频率的水位线；
2.使用时长：当前app/所在行业覆盖app，最近30天活跃设备的每日使用时长的平均值。
不同行业特性的应用在每日使用时长上差异较大，如工具类应用通常每日使用时长较短，信息流、游戏类型的每日使用时长较长，对于普遍每日使用时长较长的应用类型，使用时长是重要的竞争指标，很难无行业差异地判断当前应用是否具有给用户提供沉浸感的竞争力，和友盟域内其他同行业应用的用户（设备）每日使用时长对比，可为行业经验不足的开发者提供可靠的行业对比标准；
3.活跃使用时长：当前app/所在行业覆盖app，最近30天活跃用户，在每天24小时中的启动分布情况，计算启动时间最集中的时段。
图例按星期、小时展示各时段内的活跃热度，「活跃时段」为当期活跃用户最集中的时段。若当前应用定位在于以提供某些维度的差异化服务在同行业形成壁垒，比如满足于碎片化体验或沉浸感体验、主打工作日适用或休息日适用、承接随时随地的用户需求或仅在集中场景满足用户需求，都会在图例中与所在行业有不同的呈现；又或者可以通过当前应用在某些时段用户活跃度的缺失，判断是否需要补充对应的服务和功能；
用户群体画像
模块说明
支持U-App内生成的任意两个用户分群、或某用户分群与大盘人群的对比洞察分析，了解该用户群的用户特征，包含典型特征、特征详情、人群画像三个模块。产出画像的人群规模有数量要求（至少300人）。
您还可以通过TGI分析目标群体在某一标签特征下相对于基准人群的强势程度或弱势程度。TGI越高，代表所选人群该标签值的特征越显著。
基础功能
1.典型特征：选取性别、年龄、城市等级三个核心维度，通过三维交叉和算法聚类，产出相较于基准人群，目标人群的top3最为典型的立体人群特征。
2.特征详情：根据性别、年龄、城市等级三个核心维度，交叉组合出84个人群，并通过决策树算法聚类，得到的有显著分析意义的人群。hover至具体人群，可以查看该人群的组合条件、TGI值、人群占比。
3.人群画像：包含了性别、年龄、城市等级、兴趣爱好、手机品牌、手机价格、地域信息、上网热度等标签的可视化数据展示。
具体操作
1.选择完成目标人群和基准人群，点击“开始分析”，产出人群画像结果。
2.点击特征详情，可以展开人群细分的详细结果。
以下图举例数据解读：
对比项：用户分群_222 VS 大盘用户：指的是对比“大盘用户”，“ 用户分群_222”的特征分布和显著性情况。其中，百分比指的是“用户分群_222”这个人群的各细分维度的百分比。
结果解读：相较于大盘用户，划分“用户分群_222”这个人群的最显著维度是年龄段，其中，50岁及以上年龄段在显著度上更明显。接下来，在划分“用户分群_222”中的50岁及以上用户时，更为显著的维度是性别，其中50岁及以上的女性用户表现更强势。再做细分，在划分“用户分群_222”中的50岁及以上的女性用户时，其中二至六线城市的人群显著度相对更高，这类人群在“用户分群_222”中的占比，是这类人群在大盘用户中占比的3倍多，人数占比也达到了15%以上。同时一线城市的50岁及以上的女性用户显著度也比较高。
除了显著度，上图中还可以类似解读出相比“大盘用户”特征度不明显的分群人群。
人群画像模块默认同时展示TGI和百分比，当同时展示时，以TGI作为排序依据。若希望能根据百分比作为排序依据，可以将TGI取消勾选。
人群画像展示目标人群在与基准人群下的对比特征，以TGI=1为基准线，若TGI＞1，则表示目标人群对比基准人群在这个维度具有显著特征。各维度口径定义如下：
性别：通过用户过去6个月使用APP的行为特征预测得出的性别数据。
年龄：通过用户过去6个月使用APP的行为特征，通过年龄预测模型得出的年龄数据。统计结果不包含未成年人。
城市等级：用户最近90天出现最频繁的IP地址定义为常住城市，将全部城市划分为6个层级。城市层级中不包含港澳台地区。
兴趣爱好：根据用户最近30天使用APP的行为特征预测得出的用户兴趣偏好。例如：用户使用较多新闻类APP，则有可能被预测为具有“新闻资讯”的兴趣偏好。同时，对于每个兴趣偏好，可以下钻查看二级兴趣。
手机品牌：统计该人群最近30天实际使用的手机品牌和相应型号。一个用户可能使用多个手机设备，则可能对应打上多个手机品牌和型号标签值。
手机价格：根据用户所使用的手机型号，参照当前市面主流电商价格体系，综合统计得出的各手机型号当前的价格区间。
地域信息：地域分布是以用户最近90天出现最频繁的IP地址为统计基础，按照省份（默认）或城市维度给出的数据分析，等同于用户的常住地。包含港澳台地区。
上网热度：上网热度是根据用户最近180天启动APP的时段和频次，综合统计得出的用户上网最活跃的时段
点击人群画像中表格图标，可以下钻目标人群对比基准人群在每个维度内各子类的显著特征。
行业数据
模块说明
行业数据可以帮助开发者对比当前应用与同行业应用、同行业同规模应用在重要指标上的差异
基础功能
展示当前应用在用户活跃、留存、流量等相关指标与同行业及同行业同规模均值的对比及变化趋势。
同行业均值：从友盟+全域180万款APP中筛选出您选择行业的APP集合，将集合中所有APP的指标数值计算加权平均值，从而得到“同行业均值”。
同行业同规模均值：从友盟+全域165万款APP中筛选出您选择行业的APP集合，并筛选出活跃用户数与当前APP差值的绝对值中最小的一定数量的APP作为同规模APP集合（即活跃用户数与当前APP最相近的一定数量APP作为同规模APP集合）。将集合中所有APP的指标数值计算加权平均值，从而得到“同行业同规模均值”。
如果您APP的活跃用户数在行业中较大，会出现与您APP比较的同规模APP的平均活跃用户数偏小的情况；同理，如果您APP的活跃用户数在行业中较小，会出现与您APP比较的同规模APP的平均活跃用户数偏大的情况。
FAQ
1.全景画像中，二级行业可以设置吗？
全景画像中的行业是同步UAPP-应用设置-应用信息中的行业设置。
如果您未手动设置，系统会根据您的app判断所属行业。
您可以手动更改一次您的app的行业分类，为保证服务稳定，请您谨慎修改。
2.活跃用户健康度分析中，数据更新日期的含义是什么？
数据更新日期若为今日，则代表最新的数据已产出，页面中展示的是截至昨日的近30天用户画像情况。
数据更新日期若为昨日，则展示的是截至前天的近30天用户画像情况。
3.为什么会出现页面提示无数据，或者某些某些标签没有展示的情况？
出现这种情况可能存在两类原因：
一类可能原因：分析的人群规模不达到数据统计的最低门槛，人群的特征分布不具有统计意义。
第二类可能原因：由于大数据的数据特性，不是所有的用户都能打上所有的标签。为了能让打上标签的人群具有全量目标人群的代表性，产品中设置了标签匹配率的阈值。低于一定阈值，会影响标签值分布结果的准确度，所以不做结果展示。
4.用户行为概览中，趋势图的值是什么含义？
趋势图上的每个日期对应的值，代表该日期计算的最近30天的日均值。
5.在典型特征中，细分特征值合并的依据是什么？比如为什么有些人群是1线城市和2线城市合并？有些人群是30岁以下年龄段合并？
针对不同目标群体和基准群体，经过算法计算后的结果。具体计算原理是，引入的决策树展示方式，在判断了显著特征维度后，会在此维度下的细分人群进行信息量的计算，最后呈现结果即为最具有差异的两分结果。
6.自定义用户群体画像中，选中的人群规模和人群细分功能中圈选中的人群规模为什么结果不一样？
分群圈选中的人群规模针对的是设备，使用的设备ID（UMID）；全景画像中的人群规模针对的是人，使用了真人识别技术，存在多个设备ID映射到同一个人的情况，所以二者圈选的数量会存在差异。
7.如何理解用户群体画像中的目标人群和基准人群？
目标人群是我们选择用来进行下钻数据分析的人群，画像数据都是基于此人群进行分析。百分比和TGI均指的是目标人群的某标签值的百分比和TGI。
基准人群是应用于TGI指数计算的对比人群，默认的大盘人群是友盟+采集识别的全量人群。
例如：目标人群可以是某APP的全量用户、某APP的男性用户；基准人群可以是友盟的大盘人群、某APP的女性用户。目标人群和基准人群之间不要求存在包含或者交叉关系。
8.如何理解自定义用户群体画像中的TGI概念？
TGI即目标群体指数（Target Group Index，TGI）。
可以反映与基准人群相比，特定目标人群在目标人群的占比强弱情况，TGI=1为基准，TGI>1说明高于基准水平，TGI<1说明低于基准水平。
例如：目标人群=80人，其中90后=20人；基准人群=100人，其中90后=50人，那么TGI（目标人群中的90后）=（20/80）/（50/100)=0.5，说明和基准人群相比，目标人群中的90后不是主要特征。一个特例：如果两个人群相同，那么TGI=1。
9.我是ios客户端，在看用户的设备属性-手机品牌标签时，为什么会出现安卓手机的品牌？
用户画像是基于人的属性描述，会存在少量同时使用苹果和安卓手机的用户，但正常情况下，ios客户端的用户的手机品牌，苹果手机会占比在80%以上。