什么是用户画像？
简单说可以这么理解，用户画像是用户在现实生活中抽象的描述，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，而画像本身是通过标签来组成的，整个标签的体系构成了用户完整的用户画像。
用户画像最核心的组成部分其实是其中所包含的用户标签，用户标签其实可以理解成用户特征的一系列符号表示，每个标签可以理解成认识用户的一个角度，整体上看各个维度的标签组合到一起形成了一个完整的用户画像。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
在大数据时代，机器要学会从比特流中解读用户，构建用户画像就变得尤其重要，将用户的行为数据标签化以后，我们对用户就有了一个直观的认识。同时计算机也能够理解用户，将用户的行为信息用于个性化推荐、个性化搜索、广告精准投放和智能营销等领域。
为什么需要用户画像？
用户画像的核心工作是为用户打标签，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，可以做用户分群：喜欢棒球的用户有多少？喜欢棒球的人群中，各年龄段比例是多少？
我们也可以利用用户画像来做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢棒球的人通常喜欢什么快餐品牌？利用聚类算法分析，喜欢棒球的人性别比例？
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。
好处：
市场调研，了解用户：改变以往“经验论”的生产模式，迫使企业通过市场调研，发现用户特征，了解用户真正需求，设计制造更适合用户的产品。
精准营销，满足顾客需求：企业通过数据分析平台搜集用户的基础属性、社会属性、产品事件行为等信息，刻画一个用户的全貌，得到较完整的用户标签信息后，运营人员可以按照标签分群进行精准定向营销，以此促成购买，提高用户体验和顾客忠诚度。
用户画像的构建
用户画像的构建主要分为以下四个部分：
（1） 实时采集用户数据
（2） 用户多渠道信息打通
（3） 多渠道产品信息打通
（4） 用户数据挖掘建模
前文我们提到，用户画像实际上是用户标签的集合，因此我们构建用户画像，实际上就是在构建用户标签体系。作为一个标签体系，它的结构是金字塔形的，因此，如何给用户画像的用户标签体系进行分级呢？ 我们需要采用层层解析的方法来构建用户标签体系。
总原则：基于一级分类上述分类逐级进行细分。
第一分类：人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好、购物爱好、需求特征
第二分类：人口属性（基本信息、地理位置、性格信息）、资产特征（持有产品、变化趋势）……
第三分类 ……
…….
采用这种方法，从上到下的构建用户画像基本属性后，就可以考虑为用户画像的标签建模了。
首先，基于我们搜集的原始数据进行统计分析，我们可以得到事实标签；
第二，进行建模分析，得到模型标签；
第三，进行模型预测，得到预测标签。
在完成标签建模之后，从宏观层面对上述步骤进行总结，就能够得到用户画像的数据架构。
总结：
随着大数据时代的到来，用户画像对于一个企业的长远发展来说必不可少。
用户画像的构建是一个从事实数据采集到抽象成模型，再在实际应用应用时从简化模型到事实数据的一个闭环。这些指标来源于营销实践，因此能够反应真实情况，这也就证明了用户画像在营销及产品运营中的重要性和可行性。
