天任考研，始创于2006年，专注考研。
学习方面：学习环境上我们配有敞亮美好的教室，每个教室都配有空调，每位学生配有独立桌椅，每个桌椅旁边就有固定插排，有区域无线网覆盖，教室按照文理分班等；学习进程上面配有不同的班次比如高三自习班/刷题答疑班/精讲班/寄宿一对一，每个班次的区别详情咨询本人或留言哦~
住宿方面：标准的六人间，每位同学配有相应桌椅和衣柜，每个宿舍都配有空调、独立卫生间、专用洗衣机和洗漱台，厕所还有供暖系统，还有宿舍老师24小时值班！
加右侧微信详细咨询！
不同性格的考研er在备考过程中往往有不同的表现，你知道你属于哪种吗?你的性格对考研有帮助还是有负面影响呢?苏格拉底的哲学观点：认识你自己!考研之路，道阻且长，考研er也得充分了解自己。
2019考研：五种考研人群画像，你属于哪种?①形单影只型选择一个人的考研，既享受又孤独。
有的同学研友成群，有的同学形单影只，你是哪一种?无论老师、还是同学，都建议找三俩研友，那种共同进步，为目标共同努力的氛围，可以极大激励自己。
但是，研友不是路边的石子，随便捡。
这得靠天时、地利、人和。
所以，很多同学一个人去图书馆，一个人去自习室，一个人去KFC…照样复习得很开心!②目标未定迷惘型也有一部分同学目标院校还没定，特别迷惘。
很多同学，都是先决定考研，再选择一所适合自己的学校。
少数同学会先把报考院校确定下来。
虽然下半年才会确定做出选择，但现在确定目标，复习会拥有无穷动力!择校，是理想与现实的交织，既不能太差，也不能不顾虑现实。
③性格腼腆型性格腼腆绝不是缺点，但放在考研上，却会给自己造成阻碍。
以往的十几二十年，我们的升学考试，都是只用动笔不用动口。
但考研不仅有笔试，还有面试这一关。
如果太过腼腆，面试时会非常容易紧张，进而导致思维短路、表达不连贯等。
所以，平时性格比较内向的筒子们，平时的时候就拿出你们的勇气来。
什么上课回答老师的问题，上台演讲，参加活动……都积极参与吧，可以很好地锻炼自己。
④知识还给老师型还记得你高中的函数导数吗?还记得语文老师教你的议论文套路吗?还记得大学英语四六级前的奋斗岁月吗?还记得逻辑学这门基础课吗?……全忘啦(无奈脸)。
好多知识我们都学过。
只是想着老师还得教下一届，所以很真诚地都还回去了。
朋友们，你们都是有基础的人，高兴吧!颤抖吧!⑤学历不出挑型本科院校不够好，本科成绩不出色，因而有所犹豫。
不是每个人都有985、211的名校光环，更多的是普通本科毕业的学生。
学历不出色，不代表现在的你不出色，也不能决定你是否考得上。
大家在同一起跑线上，与你过去的成绩无关，与你现在的努力息息相关。
个人理解是通过人物的不同维度，比如性别、年龄、职业、爱好、地域等，来描述某一类人，主要用于用户需求分析，作为营销推广的依据；做用户画像时，关键要结合自身的业务和产品，深层次了解你的用户。
1初中、高中学生；2大学准备考CET4、6级的学生；3准备出国的人群
用户画像又称用户角色（Persona），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。
我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。
作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
一般的，用户画像在产品没有上线、市场前景较为模糊、产品需求还需探索的阶段，定性化的用户画像能有效地节省时间、资源，在较短的时间通过桌面研究、访谈等定性化的方法来获得用户画像是一种比较可行和最优的方式。
而事实上，用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。
定性化的方法虽然无法对不同单位的特征作数量上的比较和统计分析，但能对观察资料进行归纳、分类、比较，进而对某个或某类现象的性质和特征作出概括，在角色建构的过程中定性化的方式能获得大量用户的生活情境、使用场景、用户心智等资料，进而形成活生生的用户类型。
基于后台数据的支持和挖掘，可以用户画像选择将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。
用户画像是在创造一系列的“典型”或者“象征性”的用户，但用户画像的一个更高层次的功用在于使用用户画像融合边缘情况的行为或需求。
用户画像又称用户角色（Persona），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。
我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。
作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
客户画像:客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。
客户画像的核心工作是为客户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。
当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
如果运用数据挖掘技术在网页浏览中浏览留学信息的或者国外大学的人就是你的潜在客户群在好的高校大三大四的学生也是你的潜在客户他们为了考雅思托福可谓是不要命的
我的理解是通过客户不同维度的各种特征描述区分出某个群体与其他群体的区别，目的多是为了找到客户需求，完成客户营销！
