1. 用户画像实施
在开始构建用户画像之前，需要数据产品出一个详细的实施文档，如果说用户画像规划文档是说做什么的话，那用户画像实施文档就是说明具体要怎么做；这样开发人员才知道具体的逻辑着手实施，如受多个因素影响的标签每个因素的权重是多少，这样才能计算出最终标签的值。
以下各步骤均要在实施文档里面详细说明：
2. 数据建模
数据的如何从原始数据最终转化成标签数据，需要定义一个标准处理流程，这就是数据建模。
1）建模流程
构建用户画像系统解决方案
以上图片为使用多项 Logistic 回归算法对电信业客户进行分类的建模流程，从图片上看，数据建模可以分为以下几个步骤：
① 获取原始数据，包含用户访问的行为日志、用户基本属性等，具体需要的数据视用途而定，这里预测客户类别用到的信息有地区、年龄、婚姻状况、地址、收入、教育程度、行业、退休、性别、居住地和客户类别。
② 数据预处理，挖掘出事实标签，对用户数据进行过滤、清洗、简化表示，例如:过滤掉表中的无关字段，指定字段类型，处理缺省值等。
③ 分析用户行为及属性，构建用户画像的模型标签，通过用户行为属性分析,得到各类型用户的行为规律及特征属性，构建用户行为属性模型，训练出最终模型。
④ 调优模型，对模型进行调优，使预测结果更准确。
⑤ 通过模型进行预测，完善用户画像，预测用户的操作行为。
2）建模常用模型
以下列出常见的建模模型，以便了解熟悉各模型的常见用途。
① 文本挖掘模型（TF-IDF）：常用于文本的特征提取，处理与清洗数据，匹配标识用户数据，TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率越高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，能更好的代表本篇文章，适合用来分类。
② 分类聚类模型（贝叶斯、KNN、K-Means）：通过分析有相同特征的群体信息，对用户进行划分。
③ 机器学习：通过特征提取挖掘出标签。
④ 相似度模型（余弦相似度、皮尔逊相似度）：用于辅助分类、聚类。
⑤ 推荐算法（Apriori）：根据用户访问情况推荐出兴趣标签，完善画像。
3. 用户画像维度拆解
思考通过各种维度来全方位描述用户画像，根据产品是To B还是To C注重的方向又不一样，To C类型产品会关注用户的性别、年龄、兴趣、职业等信息；而To B类产品不太关注这些，会更倾向于研究用户的工作能力、行为习惯等。
产品所处的行业对用户画像侧重点也有影响，社交类和金融类的产品关注点又不一样；一般来说，可通过以下信息来基本构建用户画像，其余的维度视具体需求再进行定制化开发。
构建用户画像系统解决方案
总之，用户画像的多维度刻画需要遵循MECE法则进行全方位不重复的拆解，这里同时引出了一个问题，维度的细分是不是越细越好？
如果用户画像的颗粒度过于精细。意味着开发成本直线提升，同时，过细的拆分意味着每个类别对应的用户量变少，造成服务目标单一化。
举一个比较极端不存在的例子，将用户ID作为标签，则每个ID对应一个用户，这样的细分对精细化运营是没有帮助的；在维度细化拆分的过程中也要不停关注标签值覆盖面来进行微调。
4. 用户画像标签生成
由于用户需求和用户场景不断更新，所以标签体系需要持续完善。不同的用户需求和业务场景，不同的业务标签，用户标签系统就不同。www.convertlab.com
