嗨，大家好！我是一名互联网创业者，在AI数字人的领域摸爬滚打了一段时间，今天就想跟大家分享一下关于数字人人设定位中数据收集和分析的一些经验。这可是数字人人设定位非常关键的部分哦。
一、确定目标受众
当我们要确定数字人的目标受众时，真的要像侦探一样细致。比如说，我曾经做过一个关于健身类数字人的项目。首先就得明确这个数字人的受众是谁。是那些年轻的上班族，他们平时工作忙，可能只能利用碎片时间健身，年龄大概在20 – 35岁之间；性别方面男女都有，不过女性可能更关注塑形，男性更关注增肌。从兴趣爱好来说，他们肯定是对健康生活方式有追求的，喜欢运动装备、健康饮食之类的。那职业呢，可能是办公室白领、程序员等。
怎么去获取这些信息呢？市场调研是个好办法。我当时就在一些健身论坛、社交群组里发了简单的调查问卷，询问大家的健身习惯、对健身相关内容的需求等。同时，还参考了一些健身类APP的用户画像数据。这些综合起来，就对目标受众有了一个比较清晰的轮廓。
二、选择数据源
明确了目标受众后，就该找数据源了。对于健身类数字人这个项目，社交媒体可是个宝藏。像微博、抖音上的健身话题下，有大量用户分享自己的健身日常、遇到的问题、对健身知识的需求等。从这些内容里能挖掘出很多有用的信息。
问卷调查也不能少。我设计了一份比较详细的问卷，内容包括基本信息、健身频率、对健身数字人的期望（比如是否希望数字人提供个性化的健身计划、是否希望有陪伴式的健身指导等）。通过一些健身群、朋友帮忙转发问卷，收集到了不少有效数据。
还有用户行为数据。比如说一些健身类APP的用户使用数据，像他们最常使用的功能是课程预约、饮食记录还是健身打卡。这些数据可以反映出用户在健身过程中的行为习惯，对数字人的人设定位很有帮助。
三、数据清洗和预处理
收集来的数据那可真是一团乱麻，需要好好整理。就拿问卷数据来说，有些问卷回答得很随意，可能存在一些噪声数据。比如有人在年龄栏填了“很年轻”这种模糊的答案，这就不行。
我就用数据清洗工具，先把重复填写的问卷去掉，这就是数据去重。对于那些缺失值，像有些问题没回答的，我根据其他相关问题的回答进行合理推测填充。如果遇到特别不合理的异常值，比如健身频率填写每天健身10小时这种，就直接处理掉。
四、数据分析工具和技术
数据分析工具和技术的选择也很重要。对于这个健身数字人项目，统计分析是基础。我用Excel就可以做一些简单的统计，比如计算不同年龄段、性别的健身频率平均值等。
机器学习也能派上用场。比如说利用聚类算法，把用户根据健身目标、健身习惯等特征进行分类。这样就能更细致地了解不同类型用户的需求。
自然语言处理也很有用。对于社交媒体上的大量文本数据，通过自然语言处理技术，可以提取出用户对健身的情感倾向（是积极的、消极的还是中性的），还能找出他们经常提到的健身痛点和期望。
五、挖掘潜在的人设特征和需求
通过数据分析，就能挖掘出很多潜在的东西。从健身类数据来看，我发现很多年轻上班族希望有一个数字人能像私人健身教练一样，随时提供专业的健身指导，而且这个数字人最好有激励性的语言风格。
从用户的兴趣爱好分析，他们对健身装备和健康饮食的关注，意味着数字人可以在人设中加入对健身装备的推荐、健康饮食计划的制定等功能。而且，很多人希望数字人能根据他们的身体数据和健身进度不断调整计划，这就是一个很重要的人设需求。
六、建立用户画像
根据前面的分析结果，就可以建立用户画像了。比如我们的目标用户是25岁的男性上班族小李，他每周健身3 – 4次，主要目的是增肌。他喜欢在社交平台上分享自己的健身成果，对健身装备很感兴趣。他希望数字人能给他提供个性化的增肌计划，每天给他一些激励的话语，还能给他推荐适合的健身装备。这样详细的用户画像，就为数字人的人设定位提供了清晰的方向。
七、持续优化和更新
数据收集和分析不是一劳永逸的。健身领域的流行趋势一直在变，可能过段时间流行某种新的健身方式，用户的需求也会跟着变。所以要定期收集新的数据。比如说每个月重新做一次小范围的问卷调查，看看用户的想法有没有变化。同时，分析用户反馈也很重要。如果数字人上线后，用户反馈说希望增加一些瑜伽相关的指导，那就说明我们要调整数字人的人设定位了。
八、保护用户隐私
在整个过程中，用户隐私是红线。在收集数据的时候，我就明确告诉用户数据的用途，并且只收集必要的数据。对于那些可能涉及隐私的数据，像用户的具体身体数据等，我会进行匿名化处理。在数据存储和传输过程中，采用加密技术，确保数据的安全。
九、与其他部门协作
这一点可太重要了。数据收集和分析不能孤立进行。我在做健身数字人项目的时候，就和产品设计部门密切协作。把用户画像、用户需求等数据传递给他们，这样他们在设计数字人的外形、功能等方面就有了依据。
市场营销部门也不能少。他们根据数据中用户的分布情况、兴趣爱好等，制定更精准的推广策略。我们会定期开跨部门会议，大家把各自的进展和问题拿出来讨论，确保数据收集和分析的结果能真正用到数字人的人设定位中。
十、学习和借鉴优秀案例
我会经常关注其他数字人人设定位的优秀案例。比如说有一个健康养生类的数字人做得就很不错。他们的数据收集和分析方法很值得学习。他们在数据源选择上，除了常见的社交媒体和问卷，还与一些健康养生机构合作，获取了更专业的数据。在数据分析方面，他们运用了更高级的机器学习算法，对用户的养生需求进行了更精准的预测。
同时，我也会关注行业动态和技术发展。比如说随着AI技术的发展，可能会有新的数据收集和分析方法出现，那我就会去学习和尝试，不断提升自己在这方面的能力。
希望我的这些经验能对大家在数字人人设定位中的数据收集和分析有所帮助。只要大家按照这些步骤，一步一个脚印，就能打造出符合用户需求的数字人人设啦。
