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