1、用户画像的定义
用户画像，即用户信息标签化，
企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据，抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。
用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
2、为什么要给用户画像
打标签是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如：分类统计、数据挖掘。
分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？
数据挖掘：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？
如：对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升28%， 订单转化率提升35%。
3、理解标签
标签提供了一种便捷的方式，方便计算机程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。
当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，
标签呈现出两个重要特征：语义化（好理解）和短文本（不可拆分）
【语义化】人能很方便地理解每个标签含义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。
【短文本】每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，为利用机器提取标准化信息提供了便利。
4、用户画像的目标
用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。
标签，表明用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。
权重，表明用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。
5、用户画像的方法