一、用户画像应该怎么做

1、静态属性

静态属性主要从用户的基本信息进行用户的划分。静态属性是用户画像建立的基础，最基本的用户信息记录。如性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，记性不同信息的权重划分。如果是社交产品，静态属性比较高的是性别性别、收入等。

2、动态属性

动态属性指用户在再互联网环境下的上网行为。信息时代用户出行、工作、休假、娱乐等都离不开互联网。那么在互联网环境下用户会发生哪些上网行为呢？动态属性能更好的记录用户日常的上网偏好。

3、消费属性

消费属性指用户的消费意向、消费意识、消费心理、消费嗜好等，对用户的消费有个全面的数据记录，对用户的消费能力、消费意向、消费等级进行很好的管理。这个动态属性是随着用户的收入等变量而变化的。在进行产品设计时对用户是倾向于功能价值还是倾向于感情价值，有更好的把握。

4、心理属性

心理属性指用户在环境、社会或者交际、感情过程中的心理反应，或者心理活动。进行用户心理属性得划分更好的依据用户的心理行为进行产品的设计和产品运营。

二、用户画像的3种标签类型

用户画像建模其实就是对用户“打标签”，从对用户打标签的方式来看，一般分为3种类型：1.统计类标签；2.规则类标签；3.机器学习挖掘类标签。

1.统计类标签

这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。

2.规则类标签

该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定；

3.机器学习挖掘类标签

该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。

在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。

三、用户画像8大系统模块

1.用户画像基础：

需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要。

2.数据指标体系：

根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等维度的指标体系。

3.标签数据存储：

标签相关数据可存储在Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中，不同存储方式适用于不同的应用场景。

4.标签数据开发：

用户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发，打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。

5.开发性能调优：

标签加工、人群计算等脚本上线调度后，为了缩短调度时间、保障数据的稳定性等，需要对开发的脚本进行迭代重构、调优。

6.作业流程调度：

标签加工、人群计算、同步数据到业务系统、数据监控预警等脚本开发完成后，需要调度工具把整套流程调度起来。

7.用户画像产品化：

为了能让用户数据更好地服务于业务方，需要以产品化的形态应用在业务上。产品化的模块主要包括标签视图、用户标签查询、用户分群、透视分析等。

8.用户画像应用：

画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。