Bybit跟单的用户画像如何构建？

Bybit跟单系统用户画像：将用户行为、偏好、交易风格等数据，进行整理。首先需要获取到用户基本的信息，包括时区、注册使用的设备、活跃时段等等，这些都是基础条件；

观察交易行为：是否跟单，跟单的频率，跟单的金额，是否有手动干预，胜率等来判定是新用户还是老用户

用户行为，是否有留言、是否有分享行为、是否参与了活动等； 用户画像最终的目的是进行人群分层，诸如高净值用户、高频交易用户、观望用户等等，目的则是基于分层，有针对性地提供内容及产品服务等，以提升用户的活跃度。

归根结底，画像的本质还是用户对你的认可，更愿意长留。

Bybit跟单用户画像：主要根据用户行为数据，包括但不限于策略选择，跟单时间，资金量变化，交易习惯等，进而进行分类标记，比如保守的，激进的，新手还是老手，等特点为实时性好，数据多维且可以精准推送，想要获取的话可以通过平台的数据工具去学习去探索。

Bybit跟单用户画像： 交易行为+风险偏好以及资产配置 需要从用户的交易历史中分析出其交易偏好，如交易对象（热点币还是主流币），仓位选择（大仓/小仓）止盈止损等习惯，来刻画其交易性格。 跟单系统是在帮助我们筛选出“老师”，我们需要根据自己的风险承受能力去选择适合自己的“老师”。

Bybit跟单的用户画像可以从行为、资产及交易偏好等方面进行刻画，例如用户跟单的策略类型、持仓周期、盈亏等。用户画像的维度上需要根据投资经验等特征对用户分层，新用户更加倾向于看老师的交易，而老用户则更加理性。构建画像的数据可以通过平台日志、交易数据等多源异构数据进行融合。需要注意，不要过度挖掘用户隐私信息，合理合规地对用户进行画像。 画像的主要作用在于可以将用户打标签，从而实现个性化推荐服务。