一、如何用数据挖掘的方法做比较准确的用户画像

1.数据的抽取：

从不同数据源抽取要计算的数据素材。

2.数据标准化：

针对抽取的数据将其修改成你自己设定的标准格式，同时将错误数据和无效数据剔除。

3.数据关联：

不同来源的数据有不同的主题和属性，将所有不同渠道收集的数据关联起来是建立数据的核心步骤，比如我从喜马拉雅FM获取到了目前喜马拉雅的用户地域分布，又从新榜收集到了关于音频用户的收听场景，同时从我自己的《蛋解创业》节目中收集到了用户内容偏好，因此我就可以通过这一步串联出大概我的内容制作方向、频率、上线时间、节目时长等等。

4.模型设计：

针对不同数据内容和业务目标设计不同规则和算法进行模型的建立，然后使用小样本数据来验证模型的可靠性。

5.标签计算：

在模型可靠性验证的基础上，安排生产运营等工作来进一步验证并改善或重新计算模型。

二、用户画像的构建过程

1、确定对象

用户画像首先是基于业务模型的，所以进行标签建设，首先要清楚对哪类对象建设标签。对象是客观世界中研究目标的抽象，有实体的对象，也有虚拟的对象。在企业经营过程中可以抽象出非常多的对象，包括“人”“物”“关系”，这些对象在不同的业务场景下交叉产生联系，是企业的重要的资产，需要全面刻画了解。

2、对象ID打通

在确认对象后，由于存在同一个对象在多个不同业务中的标识ID不同的情况，因此需要将同一个具体对象的不同ID标识打通，以便所有业务数据都能在该对象上打通，完成对该对象的全面数据刻画。

3、标签类目设计、标签设计

企业业务需要使用的标签项比较多时，就会给使用、查找以及管理标签带来麻烦，这种情况下就需要对标签类目进行设计，比如构建多级目录分类管理，保证标签类目的易理解、易使用、易管理。 通过标签类目设计，已经有了某类对象的标签体系框架，只是还没有具体的标签内容。标签设计就是设计合适的标签并将其挂载到标签类目。

4、标签融合表设计、标签融合表实现

对象的标签体系是对象有价值数据的全域标签，跨业务板块、跨主题，比如用户属性、用户行为、用户消费、风险控制、社交属性等都是标签，在设计标签融合表时可以选择二维表或者K-V表的组织方式，因为二维表更能满足性能和易用性的要求，所以推荐使用二维表作为标签融合表的实现方式。在大数据场景下，如果标签众多，可以通过多张融合表来存储标签。

5、作业流程调度、开发性能调优

完成标签融合表设计后，就需要添加ETL作业流程调度，并针对调度过程进行性能调优，同时配置相应的质量监控和报警机制，持续进行任务运维监控。

6、上线应用

完成所有测试后，将验证合格的系统部署到正式环境，并开放给业务人员使用。