导览：随着互联网步入大数据时代，企业的产品服务因用户行为变得更为灵活多变。如今，企业可追溯并分析用户的每一项行为，这得益于它们保存了大量的原始数据和业务数据。如何更有效地利用这些数据，成为企业在海量数据背景下的核心问题。
在大数据技术的深入研究与应用中，企业逐渐聚焦于如何利用大数据进行精细化运营和精准营销。这其中，建立用户画像是关键一步。
用户画像，即将用户的多种属性信息标签化。这涉及到收集如社会属性、消费习惯、偏好特征等不同维度的数据，以刻画用户或产品特征，并进行分析统计，挖掘潜在价值信息。这就像图1所示的某用户的标签化过程。
用户画像是企业应用大数据的基石，为定向广告投放与个性化推荐提供了前置条件，是数据驱动运营的基础。从海量数据中挖掘有价值的信息显得尤为重要。
大数据在互联网公司中的应用已不可或缺，类似于水、电、空气。从基础设施建设到应用层面，包括数据平台搭建、仓库开发、统计分析、报表生成及可视化等多个方向。
尽管许多公司投入大量资源建设大数据基础，但业务部门有时感觉不到大数据的价值。其中一大原因是“数据停留在仓库中，没有活力”。而用户画像能让大数据“走出”仓库，为个性化推荐、精准营销等多样化服务提供支持，是大数据落地的关键方向。
用户画像建模就是对用户“打标签”。这主要有三种类型：统计类标签、规则类标签和机器学习挖掘类标签。
统计类标签是最基础的标签，如性别、年龄、活跃时长等，可从用户注册数据和访问、消费数据中统计得出，构成用户画像的基础。规则类标签则基于用户行为和确定的规则产生。而机器学习挖掘类标签则通过机器学习对用户的某些属性或行为进行预测判断。
在实际的工程实践中，统计类和规则类标签往往能满足大部分应用需求。相比之下，机器学习类标签虽用于预测场景，如判断用户性别、购买偏好等，但因开发周期长、成本高，所以占比相对较小。
构建一套完整的用户画像方案需考虑多个模块的建设，如图3所示。这包括用户画像基础、数据指标体系、标签数据存储、开发性能调优等。其中，明确框架和方向是关键，这决定了项目的排期和人员投入预算。
数据指标体系是根据业务线梳理的，包括用户属性、行为、消费、风险控制等维度。标签相关数据可存储在多种数据库中，视应用场景而定。
为了让业务方更好地使用画像数据，产品化是关键。产品化的模块如标签视图、用户标签查询、分群功能等都是为了让数据更好地服务于业务。
产品化后的用户画像产品的主要功能模块包括标签视图与即时查询、用户分群和分析等。标签视图能层级化展示所有上线标签，方便业务人员查看和理解。用户分群则让业务人员能组合多个标签来定义目标人群。
最后本文节选自《用户画像：方法论与工程化解决方案》一书。想了解更多关于用户画像的内容及构建方法论和工程化解决方案的细节，建议阅读全书。
延伸阅读推荐语：本书由资深大数据专家撰写，分享了多个亿级规模用户画像系统的经验和技术方法论。无论是技术、产品还是运营人员，都能从中获益。