用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为 用户画像 时，需要以下四个阶段：
1.战略解读：企业选择构建用户画像平台，可以实现不同的战略目的，如提升产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不同，用户画像的构建也有所区别。因此首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期，进而有针对性的开展实施工作。
2.建模体系：对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据实体，以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系，形成符合客户实际情况的建模体系。
3.维度分解：以用户、商品、渠道三类数据实体为中心，进行数据维度分解和列举。根据相关性原则，选取和战略目的相关的数据维度，避免产生过多无用数据干扰分析过程。
4.应用流程：针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等)，设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。
用户画像平台的 战略意义：
1. 完善产品运营，提升用户体验：改变以往闭门造车的生产模式，通过事先调研用户需求，设计制造更适合用户的产品，提升用户体验。
2 .对外服务，提升盈利：根据产品特点，找到目标用户，在用户偏好的渠道上与其交互，促成购买，实现精准运营和营销。
如何搭建用户画像平台？
该平台需要回答的核心问题是：用户是谁? 用户需求是什么? 用户在哪里？
用户画像 建模体系
完善的用户画像平台需要考虑周全的模型体系。通常来讲，构建用户画像平台所需的数据分成 用户、商品、渠道三类实体。
1.用户：数据维度包括自然特征、兴趣特征、社会特征、消费特征。从数据特点上看，又可分为 基本属性 和 衍生标签，基本属性包括年龄、性别、地域、收入等客观事实数据，衍生标签属于基本属性为依据，通过模型规则生成的附加判断数据。
2.商品：数据维度包括 商品定位 和 商品属性。商品属性即商品的功能、颜色、能耗、价格等事实数据，商品定位即商品的风格和定位人群，需要和用户标签进行匹配。
3.渠道：渠道分为 信息渠道 和 购买渠道。用户在信息渠道上获得资讯，在购买渠道上进行商品采购。不同类型的用户对渠道有不同的偏好，精准的选择对应的渠道才能提高效率和收益。
用户画像 数据维度
针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，形成字段集。
1 用户数据：
用户自然特征：性别，年龄，地域，教育水平，出生日期，职业，星座
用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP/网站,浏览/收藏内容，互动内容，品牌偏好，产品偏好
用户社会特征:婚姻状况，家庭情况，社交/信息渠道偏好
用户消费特征：收入状况,购买力水平，已购商品，购买渠道偏好，最后购买时间，购买频次
2 商品数据 (以消费电子类为例)：
手机：品牌，颜色，尺寸，电池容量，内存，摄像头，CPU，材质，散热，价格区间
笔记本：品牌，屏幕尺寸，配置，颜色，风格，薄厚，价格区间
智能手表：品牌，功能，材质，电池容量，颜色，风格，价格区间
{C}3.{C}{C}渠道数据(以消费电子类为例)：
信息渠道：微信，微博，论坛，SNS，贴吧，新闻网站，咨询App
购买渠道:电商平台，微店，官网，实体店，卖场
用户画像使用场景
场景一，按需设计：改变原有的先设计、再销售的传统模式，在研发新产品前，先基于产品期望定位，在用户画像平台中分析该用户群体的偏好，有针对性的设计产品，从而改变原先新产品高失败率的窘境，增强销售表现。比如，某公司想研发一款智能手表，面向28-35岁的年轻男性，通过在平台中进行分析，发现材质=“金属”、风格=“硬朗”、颜色=“黑色”/"深灰色"、价格区间=“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品的设计提供了非常客观有效的决策依据。
场景二，精准营销：针对已有产品，寻找所偏好的精准人群分类，以及这些人群在信息渠道和购买渠道上的分布比例，来决定广告投放和活动开展的位置、内容等，实现精准营销。
用户画像平台技术方案
从数据源到最终展现分成如下几层：
1.数据源：包括来自各个业务系统和媒介的分析数据源，其载体包括数据库、文件、大数据平台等。
2.数据建模：根据用户画像建模体系，配置数据模型。
3.数据集市：每个数据集市是基于一个主题做好轻量建模的细节数据，数据按照列存储的方式，被高效压缩，打好标签，存储在磁盘中。当需要计算时，采用内存计算来进行数据计算，并且每台机器节点会同时计算，最终会将结果送往可视化分析层做展现。
敏捷可视化分析已成主流
目前，可视化分析行业的建设思路也在发生着积极变化。敏捷可视化分析这一思路，从被大家认知，继而逐步接受，到了今天已经成为了主流。敏捷可视化分析通过敏捷、迭代的可视化分析应用开发模式，能快速满足客户的可视化分析需求;通过提升可视化分析系统的交付成功率，去最大化客户的商业价值。
基于敏捷可视化分析产品，客户的可视化分析应用不用等待数月之久，采用快速交付、持续迭代的敏捷开发，一个可视化分析需求可以在一周之内就得到响应并交付给用户。
同时，基于自服务(Self-Service)的实现理念，敏捷可视化分析支持最终用户通过简单、灵活、强大的可视化分析前端去实现自己的可视化分析应用。通过打造“发现问题、找到答案、采取行动”的可视化分析闭环，敏捷可视化分析不但能最快地满足客户的需求，还能降低IT部门的沉重负担。
敏捷可视化分析对比传统可视化分析
敏捷可视化分析
传统可视化分析
产品结构
一个厂家提供的一个工具，集ETL、OLAP、展现于一体
由ETL工具、数据仓库、CUBE、OLAP、报表工具等不同厂家不同产品组成
安装过程
安装文件100M，几分钟内安装完成。
安装文件庞大(甚至几张光盘)，配置复杂，需要几天时间
数据来源
数据仓库、数据集市、ODS以及源业务系统都可以作为数据源，无需数据仓库、第三方数据库或CUBE文件。
需要数据仓库、第三方数据库或CUBE文件支持;
建模过程
从数据源或数据仓库中直接抽取细节数据。
任何字段都可以作为维度和度量，灵活组合。
不基于Cube的汇总数据，保证分析的灵活性。
ETL：从源系统中将源数据根据构建完成的数据模型，抽取、转换并装载到数据仓库。Cube生成：将数据仓库中的星型模型数据，根据需求生成OLAP Cube，供给前端分析工具展现。
灵活性
只需要在界面中选取新的纬度，或者改变度量值就能实现业务人员分析需求的变更，这个操作只需要几秒钟，快速获取价值，无需复杂的建模工作。
可以按需抽取数据源的表，随时调整。
界面展现控件丰富，布局灵活。
OLAP需要花费大量的时间，并需要专业的技能来构建Cube。一旦最终用户希望增加、调整多维分析的要求，则必须将其需求递交给IT人员，由IT人员从数据建模，Cube制作直至展现，重新构建。
性能
高性能的列存储数据集市，分布式计算架构，内存缓存交换机制，实现百亿级数据的秒级计算响应。
随着并发用户的增加，报表和OLAP的内容增多，分析维度的增加，系统的响应速度将愈缓慢，即便增加多个应用服务器，也难以从根本上解决性能问题
项目风险
独特的产品技术架构，无需复杂的建模工作，按需快速调整分析维度和度量，极大的灵活性，加快了项目实施周期，也降低了项目的风险。
核心就是数据建模，数据建模的好坏影响前端分析的效果是否能满足用户的需求，增加了项目的风险度，直接决定了商务智能的成败;
实施周期
动态建模、实时计算，无需事先定义分析维度和CUBE，项目实施周期短。
产品结构简单，少量培训即可使用，无需专业的技术技能。
实施周期一般以周来估算。
数据建模的过程通常占整个商务智能项目的30%-50%时间，造成项目周期比较长。产品体系复杂，需要大量培训，有经验的专业人员才能实施。
实施周期一般以月来估算。
总结来说，用敏捷可视化的工具连接企业自有数据库，搭建一个用户画像平台，根据不同的用户交互场景，随时分析用户特征，快速洞察用户需求。这期间的建模和维度分解工作做好即可。