用户画像如何验证准确性？
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