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可以获取到的数据分两类，一类是业务系统数据，一类是用户访问网站、APP产生的行为数据。 不同的企业做用户画像有不同的战略目的，广告公司做用户画像是为精准广告服务，电商做用户画像是为用户购买更多商品，内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现。 战略理清楚后，首先要画出描述用户画像的框架，建立用户画像体系框架的目的是进一步明确用户画像的用途、把标签限定在合理的范围内。具体要结合战略目标、数据情况、应用场景来规划标签系统，选取和战略目标一致的标签维度，把标签按照应用场景进行分门别类。同时注意聚焦和收敛，不要把没用标签装进来，以降低系统的复杂性，避免无用信息干扰分析过程。 用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签，用户画像体系偏战略和应用，标签分类偏管理和技术实现侧。 把标签分成不同的层级和类别，一是方便管理数千个标签，让散乱的标签体系化；二是维度并不孤立，标签之间互有关联；三可以为标签建模提供标签子集，例如计算美妆总体偏好度，主要使用美妆分类的标签集合。 梳理某类别的子分类时，尽可能的遵循MECE原则（相互独立、完全穷尽），尤其是一些有关用户分类的，要能覆盖所有用户，但又不交叉。比如：用户活跃度的划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户，用户消费能力分为超强、强、中、弱，这样按照给定的规则每个用户都有分到不同的组里。 标签还可以按照处理过程、标签获取的方式进行划分，分为事实标签、模型标签、预测标签。不同类别的处理方式不一样。 事实标签：直接从原始数据中提取，例如性别、年龄、住址、上网时段等等 模型标签：需要建立模型进行计算，例如美妆总体偏好度 预测标签：通过预测算法挖掘，例如试用了某产品后是否想买正品 但是有些事实标签，如果用户没有填写的话，就需要建立模型来预测。例如数据库中的年龄字段为空，建立依据用户行为来建立特征工程，然后做预测。 |
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