帮助你更好的理解什么是用户画像。
什么是用户画像？
在中文语言环境下，用户画像用于描述用户特征(用户背景、特征、个性标签、行为场景等。)并将用户需求与产品设计联系起来。
简单来说，建立用户画像的目的就是从海量的用户行为数据中提取用户特征信息，并根据用户信息进行精准营销。它根据用户在互联网上留下的痕迹，主动或被动地收集信息，然后尽可能全面、详细地提取一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何将数据转化为商业价值的问题。比如:猜猜用户的性别，来自哪里，每个月挣多少钱，是否恋爱，喜欢什么，你要去购物吗？
用户画像细分维度
用户画像主要包括:
1-性别、年龄、成长环境；
2-生活状况、生活方式和习惯；
3-性格和内心欲望的描写；
4-消费者情绪，你喜欢什么，不喜欢什么；
5-内心的期望，未被满足的需求；
6-世界观、人生观、价值观；
7-社会特征；
8-媒体接触习惯；
9-好奇心和对新事物的反应；
10-联想级产品需求；
11-与产品的接触点；
用户画像分类
随着时间的推移，用户画像也在不断改进和完善，分析方法也从最初的“经验主义”逐渐提升到基于大数据、面向大数据。
1.虚拟用户画像
早期用户画像的定义和细分维度与上述不同。它通过对用户各方面信息的调查，对获得的信息进行分类汇总和分析，形成具有典型特征的虚拟用户。
这种通过调查法获得的用户画像是主观的，没有数据的参与，自然粒度较粗，无法准确描述用户的特征，而是将用户抽象成几个简单的图像。
例如，这个用户画像的描述形式可以用下图来表示:
2.数据用户的肖像
通过“虚拟用户画像”，我们可以定义用户的性别、年龄等基本特征。然而，这些特征的定义相对粗糙和不准确。为了更全面准确的了解你的用户，我们需要使用数据用户画像。
互联网时代，大数据技术的应用，使得数据用户画像的绘制成为可能。随着互联网的不断发展，这种用户画像积累了越来越多的用户信息和行为记录，可以计算出每个用户的特征。用户画像的细分维度上面已经讨论过了。
用户画像由一组标签表示，例如:
张，女，28岁，北京人，在上海工作，金融行业，分析师，年收入50万，已婚，一套房，两车，孩子，不喜欢社交，热爱运动，消费能力强。
通过用户的注册信息可以获得基本信息，但是用户不会告诉我们是否有孩子，是否喜欢社交，喝白酒，消费能力水平等。，他们需要建立一个数据模型来计算它。
当然，企业的业务领域不同，用户标签体系也不同，需要有针对性的设计。例如，金融和快速消费品用户标签系统将是不同的。