商業活動中，有各種各樣職能劃分：增長、內容、活動、產品，雖然工作和目標，但其是圍繞着“用户”去做，可以説是做“用户運營”。
如今伴流量紅利結束、獲客成本提高，我們進入了一個用户精細化運營階段。
這個階段中，我們使用一個工具——用户“畫像”標籤體系。
用户畫像（User Persona）概念交互設計父Alan Cooper提出，是建立一系列屬性數據之上目標用户模型。
是產品設計、運營人員用户羣體中抽象出來典型用户，本質是一個用以描述用户需求工具。
它核心工作主要是利用存儲服務器上海量日誌和數據庫裏大量數據進行分析和挖掘，給用户貼“標籤”，而“標籤”是能表示用户某一維度特徵標識，主要於業務運營和數據分析。
（如圖所示）用户企業發展過程中有舉足作用，主要應用有：1、精準營銷：這是運營熟悉玩法，粗放式到精細化運營過程中，將用户羣體切割成粒度，輔以短信、推送、郵件、活動手段，驅以關懷、挽回、激勵策略。
2、用户分析：用户畫像是瞭解用户補充。
產品早期，產品經理們通過用户調研和訪談形式瞭解用户。
產品用户量擴大後，調研效用降低，這時候可以輔以用户畫像配合研究。
權重，表徵了指數，用户興趣、指數，可能表徵用户需求度，可以理解為可信度，概率。
3、數據應用：用户畫像是很多數據產品基礎，諸如能詳推薦系統廣告系統，廣告基於一系列人口統計相關標籤，性別、年齡、學歷、興趣、手機來進行投放。
4、數據分析：用户畫像可以理解業務層面數據倉庫，各類標籤是多維分析天然要素。
數據查詢平台會和這些數據打通，後輔助業務決策。
用户畫像業務屬性劃分多個類別模塊。
人口統計，社會屬性外，有用户消費畫像、用户行為畫像，用户興趣畫像。
以上較通用特徵，用户畫像包含內容並完全，行業和產品關注特徵有。
④像金融領域，會有風險畫像，包括徵信、違約、洗錢、還款能力、保險黑名單等。
業內有很多關於創建用户畫像方法，比如Alen Cooper“七步人物角色法”，Lene Nielsen“人物角色法”，這些是並且專業用户畫像方法，值得我們借鑑和學習。
事實上，我們瞭解了這些方法後，會發現這些方法從流程上可以分為3個步驟：獲取和研究用户信息、細分用户羣、建立和用户畫像。
這3，主要區別於用户信息獲取和分析，這個維度上講主要有以下三種方法：來説，定性去瞭解和分析，而定量是去驗證。
一般而言，定量分析成本、專業，而定性研究節省成本。
因此創建用户畫像方法並不是，而是需要實際項目需求和時間以及成本而定。
創建用户畫像方法，並沒有嚴格意義專業和最科學，但是有適合團隊和項目需求。
用户畫像是理解用户決策，考慮業務場景和業務形態。
這裏我們介紹一種簡構建用户畫像方法。
構建用户畫像是用户信息，因此數據來源於所有用户相關數據。
用户數據劃分靜態數據、動態數據兩大類。
靜態數據：用户人口屬性、商業屬性、消費特徵、生活形態、CRM五大維度，其獲取方式存在多種，數據挖掘是是精準一種方式，如果數據，則需要定性與定量結合補充。
定性方法如組座談會、用户深訪、日誌法、Laddering 階梯法、透射法，主要是通過開放性問題潛入用户心理需求，具象用户特徵；定量是通過定量問卷調研方式進行，關鍵於後期定量數據建模與分析，目的是通過封閉性問題一方面對定性設進行驗證，另一方面獲取市場用户分佈規律。
用户畫像目標是通過分析用户行為，每個用户打上標籤，以及該標籤權重。
標籤，表徵了內容，用户該內容有、、需求。
權重，表徵了指數，用户興趣、指數，可能表徵用户需求度，可以理解為可信度，概率。
一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。
每一次用户行為本質上是一次事件，可以詳細描述為：什麼用户，什麼時間，什麼地點，做了什麼事。
①用户：關鍵於用户標識，用户標識目的是區分用户、單點定位。
②時間：時間包括兩個信息，時間戳和時間。
時間戳，標識用户行為時間點；時間，標識用户某一頁面停留時間。
⑤事情：用户行為類型，於電商有如下典型行為：瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點擊贊、收藏 。
不能典型用户作用户畫像。
每年微信生活白皮書中，微信官方會公佈典型用户一天：工作日每天 7 點起牀刷朋友圈、7:45 出門路上讀文章……很多用户看了表示這完全自己啊！不過有人吐槽：我是微信重度用户，但這個典型一天我怎麼完全不符合？前言：一個人信用評級人物畫像來評判，如何從很多人物特徵中提取有用特徵呢？
下面一個金融反欺詐模型為例子來特徵提取有一個理解。
ComicTrainee_v1.0模型概述
ComicTrainee_v1.0模型主要於生成漫畫風格人物圖像。
該模型可以通過給定文本描述或參考圖像，繪製出具有漫畫風格人物形象。
…它可以用户輸入進行個性化繪製，包括人物面部特徵、髮型、服裝細節。
…這使得該模型可以生成具有高度逼真度和藝術感漫畫人物圖像，為用户提供了一種漫畫創作體驗。
關於用户畫像概念，數據相關業人員應該知道。
用户畫像應用場景，比如精細化運營、數據分析與挖掘、精準營銷、搜索和廣告個性化定向推送。
…用户畫像分析核心一個是用户建模打標籤，關於這，之前內部交流羣分享了一份個人學習資料，大家覺得，今天全部內容共享出來供大家自行下載閲讀。
…主要目錄：
1、用户畫像應用場景
2、產品層面宏觀分析維度
3、用户畫像標籤類型
4、用户畫像項目開發流程
5、數據倉庫介紹
6、用户畫像數據質量管理
7、見需要開發用户畫像相關模型
8、用户行為標籤表際開發案例關於用户畫像概念，數據相關業人員應該知道。
用户畫像應用場景，比如精細化運營、數據分析與挖掘、精準營銷、搜索和廣告個性化定向推送。
…用户畫像分析核心一個是用户建模打標籤，關於這，之前寶器內部交流羣分享了一份個人學習資料，大家覺得，今天全部內容共享出來供大家自行下載閲讀。
…主要目錄：
1、用户畫像應用場景
2、產品層面宏觀分析維度
3、用户畫像標籤類型
4、用户畫像項目開發流程
5、數據倉庫介紹
6、用户畫像數據質量管理
7、見需要開發用户畫像相關模型
8、用户行為標籤表際開發案例開發畫像後標籤數據，如果只是“躺”數據倉庫中，並不能發揮業務價值。
只有畫像數據產品化後才能於業務方使用。
…本文主要介紹用户畫像產品化後主要可能涵蓋到功能模塊，以及這些功能模塊應用場景。
用户畫像通過分析一組特徵，如社會經濟狀態、人口統計信息、行為數據和心理特性，模擬出一種“典型”用户。
延伸閱讀…
…用户畫像相關標籤表、用户特徵庫相關表開放出來供數據分析師查詢。
Hive存儲相關標籤表，包括userid和cookieid兩個維度。
…圖13 比分析兩個人羣徵
本文介紹了用户畫像產品化主要涵蓋功能模塊以及這些模塊應用場景。
用户畫像產品化是數據應用到業務服務中一個出口，業務人員熟知業務，但數據瞭解。
…本文摘編於《用户畫像：方法論工程化解決方案》，經出版方授權發佈。
前段時間做可一些用户畫像方面工作，對用户畫像技術有了瞭解。
如果你是一個大數據和用户畫像技術完全瞭解小白，希望這篇文章可以提供一點幫助。
…項目開展前，要瞭解用户畫像主要是幹什麼，下面是我總結兩篇文章，大家可以數據和用户畫像有個基本認識。
…用户畫像–《美團機器學習實踐》筆記
如果接觸用户畫像，可以通過以上兩篇文章對用户畫像挖掘和應用有瞭解。
如果你讀完以後是一臉懵話，我知道你急，但是你急。
…使用pyspark實現RFM模型及應用（超詳細）
利用用户消費流水，對用户消費水平打標籤~實現用户付費畫像。
…~
以上內容闡述了如何通過觀方式來構建用户畫像，讓大家對用户畫像概念有深入理解。
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《4個問題帶你瞭解用户畫像》中，我們瞭解了用户畫像定義、作用及使用注意事項。
有用户留言問了：實際工作中，構建用户畫像方法有哪些？如何構建用户畫像呢？…下面我結合通過案例，帶你瞭解構建用户畫像4個步驟：
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用户畫像是業務服務，因此我們構建畫像之前要項目背景和業務需求。
…用户歸類
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回顧用户畫像定義：用户畫像是目標用户代表性畫像，其中包含了用户屬性、場景、痛點和需求。
實際構建過程中，我們往往無法用一個畫像代表所有目標用户。
…其畫像背後，是資料庫和調研信息。
用户畫像強調易用，但當工作中需要例證和數據時，我們依舊可以調用其他信息。
4. …驗證效果
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我們開篇強調過，用户畫像是業務服務。
因此提煉畫像不是工作結束，促進畫像運用和驗證效果是步驟。
用户畫像，稱為顧客人物、買家人物或受眾人物，是一種營銷工具，它企業提供了深度理解他們目標客户。
用户畫像通過分析一組特徵，如社會經濟狀態、人口統計信息、行為數據和心理特性，模擬出一種“典型”用户。
延伸閱讀…
這種“典型”用户能夠幫助企業地理解他們客户，並客户需求制定產品策略和營銷戰略。
用户畫像是目標受眾一個全面概括和刻畫，通過目標用户進行數據收集、分析和整理，從而得出一個具有代表性虛擬用户形象。
這個形象可以描述用户年齡、性別、地理位置、興趣、購買行為特徵。
這個擬形象可以幫助企業地瞭解用户需求、市場趨勢和產品定位方面，從而制定出精準營銷策略。
用户畫像標籤是根用户畫像內容，將用户特徵和行為習慣進行歸納和整理，形成具有代表性關鍵詞或短語。
例如，“90後女性”、“喜歡旅遊”、“購買化妝品”。
這些標籤可以幫助企業地瞭解目標受眾特徵和喜好，從而制定出精準營銷策略。
用户畫像標籤有：接下來一個案例分析，藉助博思白板工具為大家介紹如何創建用户畫像。
設某家在線教育平台產品經理，目標是用户提供個性化學習體驗，以下是構建用户畫像建議步驟：要明確構建用户畫像目標，我們目標是瞭解我們目標用户羣體，以便他們提供個性化學習體驗。
收集足夠多數據來描繪出用户畫像。
我們需要收集關於用户數據，包括他們年齡、性別、教育背景、學習習慣、學習需求信息。
這些數據可以通過問卷調查、用户訪談、數據分析方式獲取。
收集到大量數據後，需要進行數據清洗和處理，去除和複數據，確保數據準確性和可靠性，並這些數據合併成一個統一數據集。
這個案例中，可以通過數據分析工具如SPSS、Python，對用户數據進行深度分析和挖掘，找出用户特徵和個性化需求。
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數據分析結果，我們可以博思白板工具中創建一個用户畫像，白板中創建一個頁面，可以利用其繪圖工具，如使用各種形狀、線條、顏色和文本工具，或者直接套用其模板工具來繪製和描述用户畫像，將用户特徵和行為習慣圖形化方式呈現出來。
可以包括以下幾個部分：創建出用户畫像後，我們需要其進行驗證和優化。
這可以通過市場部門、設計部門業務部門進行溝通協作，確保用户畫像能夠反映用户需求和市場趨勢。
後，我們需要將創建用户畫像應用到產品設計和營銷策略中，提高產品定位和營銷效果。
通過 A/B 測試和用户反饋，優化產品和營銷策略，地滿足用户需求。
比如年齡用户提供學習內容，學習習慣用户提供學習方式。
博思白板boardmix是一款專業在線協作白板軟件，許多產品經理使用boardmix來完成流程產品策劃工作，包括製作用户畫像。
boardmix提供畫板，支持容納文本、文檔、圖片、表格、超鏈接內容，適用於收集用户信息；支持創作工具和模板，讓產品經理能夠創建用户畫像。
這是Adobe公司推出一款數據管理平台，它不僅可以幫助企業收集、整理和分析各種來源客户數據，還可以創建出用户畫像。
該軟件特點是具有跨平台數據整合能力，可以來自渠道和平台數據進行整合，從而獲得全面、深入用户理解。
這是Oracle公司推出一款數據管理平台。
Oracle BlueKai可以各種來源收集用户數據，並這些數據進行整合和分析，創建出詳細用户畫像。
它優勢於其數據處理能力和靈活性，可以處理各種類型和格式數據，並能企業需求定製化地生成用户畫像。
這是Salesforce公司推出一款數據管理平台。
Salesforce DMP具有數據收集、整理和分析能力，可以幫助企業創建出用户畫像。
其是利用AI技術進行智能化處理和分析，使得對客户行為、喜好方面理解深入，從而提供營銷策略。