最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）
一、 什么是用户画像
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标，方式，组织，标准，验证这5个方面。
目标：指的是描述人，认识人，了解人，理解人。
方式：又分为非形式化手段，如使用文字、语言、图像、视频等方式描述人；形式化手段，即使用数据的方式来刻画人物的画像。
组织：指的是结构化、非结构化的组织形式。
标准：指的是使用常识、共识、知识体系的渐进过程来刻画人物，认识了解用户。
验证：依据侧重说明了用户画像应该来源事实、经得起推理和检验。
在产品早期和发展期，会较多地借助用户画像，帮助产品人员理解用户的需求，想象用户使用的场景，产品设计从为所有人做产品变成为三四个人做产品，间接的降低复杂度。
二、 用户画像的作用
在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作，其作用总体包括：
（1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、邮件等方式进行营销。
（2）用户统计：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征。
（3）数据挖掘：以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度。
（4）服务产品：对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。
（5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析
根据用户画像的作用可以看出，用户画像的使用场景较多，用户画像可以用来挖掘用户兴趣、偏好、人口统计学特征，主要目的是提升营销精准度、推荐匹配度，终极目的是提升产品服务，起到提升企业利润。用户画像适合于各个产品周期：从新用户的引流到潜在用户的挖掘、从老用户的培养到流失用户的回流等。
总结来说，用户画像必须从实际业务场景出发，解决实际的业务问题，之所以进行用户画像，要么是获取新用户，要么是提升用户体验、或者挽回流失用户等具有明确的业务目标。
另外关于用户画像数据维度的问题，并不是说数据维度越丰富越好，总之，画像维度的设计同样需要紧跟业务实际情况进行开展。
三、 用户画像的分类
从画像方法来说，可以分为定性画像、定性+定量画像、定量画像
从应用角度来看，可以分为行为画像、健康画像、企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、旋转设备画像、社会画像和经济画像等。
四、 用户画像需要用到哪些数据
一般来说，根据具体的业务内容，会有不同的数据，不同的业务目标，也会使用不同的数据。在互联网领域，用户画像数据可以包括以下内容：
（1）人口属性：包括性别、年龄等人的基本信息
（2）兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等
（3）消费特征：与消费相关的特征
（4）位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等
（5）设备属性：使用的终端特征等
（6）行为数据：访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据
（7）社交数据：用户社交相关数据
用户画像数据来源广泛，这些数据是全方位了解用户的基础，这里以Qunar的画像为例，其画像数据主要维度如下所示，包括用户RFM信息、航线信息等。
Qunar的画像数据仓库构建都是基于Qunar基础数据仓库构建，然后按照维度进行划分。
五、 用户画像主要应用场景
a)用户属性
b)用户标签画像
c)用户偏好画像
d)用户流失
e)用户行为
f)产品设计
g) 个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好
六、 用户画像使用的技术方法
七、 用户画像标签体系的建立
1、什么是标签体系
用户画像是对现实用户做的一个数学模型，在整个数学模型中，核心是怎么描述业务知识体系，而这个业务知识体系就是本体论，本体论很复杂，我们找到一个特别朴素的实现，就是标签。
标签是某一种用户特征的符号表示。是一种内容组织方式，是一种关联性很强的关键字，能方便的帮助我们找到合适的内容及内容分类。（注：简单说，就是你把用户分到多少个类别里面去，这些类是什么，彼此之间有什么关系，就构成了标签体系）
标签解决的是描述（或命名）问题，但在实际应用中，还需要解决数据之间的关联，所以通常将标签作为一个体系来设计，以解决数据之间的关联问题。
一般来说，将能关联到具体用户数据的标签，称为叶子标签。对叶子标签进行分类汇总的标签，称为父标签。父标签和叶子标签共同构成标签体系，但两者是相对概念。例如：下表中，地市、型号在标签体系中相对于省份、品牌，是叶子标签。