正文
如果定义采用0到1作为相关系数取值范围的化，0.6以上的相关系数就应该定义为强相关信息。例如在其他条件相同的前提下，35岁左右人的平均工资高于平均年龄为30岁的人，计算机专业毕业的学生平均工资高于哲学专业学生，从事金融行业工作的平均工资高于从事纺织行业的平均工资，上海的平均工资超过海南省平均工资。从这些信息可以看出来人的年龄、学历、职业、地点对收入的影响较大，同收入高低是强相关关系。简单的将，对信用信息影响较大的信息就是强相关信息，反之则是弱相关信息。
上课地点：上海
第三期（10月21日-10月24日）
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用户其他的信息，例如用户的身高、体重、姓名、星座等信息，很难从概率上分析出其对消费能力的影响，这些弱相关信息，这些信息就不应该放到用户画像中进行分析，对用户的信用消费能力影响很小，不具有较大的商业价值。
用户画像和用户分析时，需要考虑强相关信息，不要考虑弱相关信息，这是用户画像的一个原则。
3、将定量的信息归类为定性的信息
用户画像的目的是为产品筛选出目标客户，定量的信息不利于对客户进行筛选，需要将定量信息转化为定性信息，通过信息类别来筛选人群。
例如可以将年龄段对客户进行划分，18岁－25岁定义为年轻人，25岁－35岁定义为中青年，36-45定义为中年人等。可以参考个人收入信息，将人群定义为高收入人群，中等收入人群，低收入人群。参考资产信息也可以将客户定义为高、中、低级别。定性信息的类别和方式方法，金融可以从自身业务出发，没有固定的模式。
将金融企业各类定量信息，集中在一起，对定性信息进行分类，并进行定性化，有利与对用户进行筛选，快速定位目标客户，是用户画像的另外一个原则。
四、用户画像的方法介绍，不要太复杂
金融企业需要结合业务需求进行用户画像，从实用角度出发，我们可以将用户画像信息分成五类信息。分别是人口属性，信用属性，消费特征，兴趣爱好，社交属性。它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。特别复杂的用户画像纬度例如八个纬度，十个纬度信息都不利于商业应用，不建议金融企业进行采用，其他具有价值的信息，基本上都可以归纳到这五个纬度。金融企业达到其商业需求，从这五个纬度信息进行应用就可以了，不需要过于复杂用户画像这个工作，同时商业意义也不太大。
1、人口属性：
用于描述一个人基本特征的信息，主要作用是帮助金融企业知道客户是谁，如何触达用户。姓名，性别，年龄，电话号码，邮箱，家庭住址都属于人口属性信息。
2、信用属性：
用于描述用户收入潜力和收入情况，支付能力。帮助企业了解客户资产情况和信用情况，有利于定位目标客户。客户职业、收入、资产、负债、学历、信用评分等都属于信用信息。
3、消费特征：
用于描述客户主要消费习惯和消费偏好，用于寻找高频和高价值客户。帮助企业依据客户消费特点推荐相关金融产品和服务，转化率将非常高。为了便于筛选客户，可以参考客户的消费记录将客户直接定性为某些消费特征人群，例如差旅人群，境外游人群，旅游人群，餐饮用户，汽车用户，母婴用户，理财人群等。
4、兴趣爱好：
用于描述客户具有哪方面的兴趣爱好，在这些兴趣方面可能消费偏好比较高。帮助企业了解客户兴趣和消费倾向，定向进行活动营销。兴趣爱好的信息可能会和消费特征中部分信息有重复，区别在于数据来源不同。消费特征来源于已有的消费记录，但是购买的物品和服务不一定是自己享用，但是兴趣爱好代表本人的真实兴趣。例如户外运动爱好者，旅游爱好者，电影爱好者，科技发烧友，健身爱好者，奢侈品爱好者等。兴趣爱好的信息可能来源于社交信息和客户位置信息。
5、社交信息：
用于描述用户在社交媒体的评论，这些信息往往代表用户内心的想法和需求，具有实时性高，转化率高的特点。例如客户询问上海哪里好玩？澳大利亚墨尔本的交通？房屋贷款哪家优惠多？那个理财产品好？这些社交信息都是代表客户多需求，如果企业可以及时了解到，将会有助于产品推广。
这些用户画像信息归类基本覆盖了业务需求和产品开发所需要的信息，需要对这些信息进行进行整理和处理。根据业务场景，将定量的数据转化为定性的数据，并将强相关数据进行整理。
五、金融企业用户画像的基本步骤如下
参考金融企业的数据类型和业务需求，可以将金融企业用户画像工作进行细化。基本上从数据集中到数据处理，从强相关数据到定性分类数据，从引入外部数据到依据业务场景进行筛选目标用户。
1）画像相关数据的整理和集中
金融企业内部的信息分布在不同的系统中，一般情况下，人口属性信息主要集中在客户关系管理系统，信用信息主要集中在交易系统和产品系统之中，也集中在客户关系管理系统中，消费特征主要集中在渠道和产品系统中。
