那些可以用做用户的特征标识

【c语言】void、define、WORD、If 哪些可以做用户表示符，请说明理由。~

void是关键字。不可以作为用户标识符。
其他三个都可以。
需要注意的是define是预编译命令，而不是关键字，所以define是可以作为标识符的。
另外 If的i是大写，和if不同，一样可以做标识符。

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。
此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：

1、用户基本信息用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。
此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。

完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。
2、购买决策链。建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。
以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。
人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。

3、用户核心诉求。在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。
如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。
在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。

洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。
这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！

您好，一般来说，用户的特征标识就是指用户标签。设置用户标签的角度有很多，可以按照用户的基本属性，用户兴趣爱好等条件设置标签。为了方便洞察移动互联网用户的特征，个推独创了冷、热、温数据维度，您可以了解一下。

1、冷数据标签，如用户基本属性。这类标签改变的概率小，如性别、年龄层次、兴趣、常驻地、职业、消费水平等相对稳定的用户属性特征。

2、温数据标签，是具有一定时效性的特征，比如用户近期活跃的应用和场景。

3、热数据标签，是指当前区域、使用应用等场景化明显的，稍纵即逝的营销机会，比如用户当下的场景。

用户特征标识

1. 统计类标签
这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。
2. 规则类标签
该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定；
3. 机器学习挖掘类标签
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。
在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。

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康平县19123709553： 可在C程序中用做用户标识符的一组标识符是 . - ？
霜修玉屏： 英雄啊,不是C,应该是A啊,我被害了,我死不瞑目,我要把真相给揭露出来!!!!!!!!!!!!!!!

康平县19123709553： 可以在C语言程序中用做用户标识符的一组标识符是() A: void define WORD B: as - b3 - 123 If C: for - abc cas D: 2c Do SIG - ？
霜修玉屏： A中有关键字void、define C也有关键词for,而且-abc不行,因为不能用-开头 D中2c不行,因为也不能用数字开头. 所以选择B.

康平县19123709553： 什么是用户画像呢?一般用户画像的作用是什么 - ？
霜修玉屏： 用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型.构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识. 如果有用户经常购买一些玩偶玩具,那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”,甚至还可以判断出你孩子大概的年龄,贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签,而这些所有给你贴的标签统在一次,就成了用户画像,因此,也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人.

康平县19123709553： c语言用户标识符是什么 - ？
霜修玉屏： 1、c语言用户标识符就是用户根据需要自己定义的标识符,一般用来给变量、函数、数组等命名. 2、在c语言中,用户标识符如果与关键字相同,则编译时会出错;如果与预定义标识符相同,编译时不会出错,但预定义标识符的原意失去了,...

康平县19123709553： 以下标识符中,不能作为合法的C用户定义标识符的是(). - ？
霜修玉屏： 我觉得都可以作为标识符. 关键字符不能,比如int,double,float…

康平县19123709553： 在C语言中有哪些容易被混为保留字的用户标识符 - ？
霜修玉屏： 关键字是由C语言规定的具有特定意义的字符串,通常也称为保留字.用户定义的标识符不应与关键字相同.C语言的关键字分为以下几类:(1)类型说明符用于定义、说明变量、函数或其它数据结构的类型.如前面例题中用到的int,double等...