用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型，早期，在产品需求挖掘、交互设计等领域应用得非常广泛。
待进入数字化时代，用户画像亦凸显了更多应用价值。技术人员通过技术手段，从用户的习惯、行为、身份等多维度数据中提炼特征标识，通过分析这些标识，形成对用户的一个整体描述，从而实现“画像”——即形成对真实用户的一种虚拟化表达，从而为个性化广告推荐、内容精准分发等精准营销业务的成功实现奠定了数据基础。
用户画像应用领域
精准营销：精准直邮、短信、App消息推送、个性化广告等。
用户研究：指导产品优化，甚至做到产品功能的私人定制等。
个性服务：个性化推荐、个性化搜索等。
业务决策：排名统计、地域分析、行业趋势、竞品分析等。
而当用户画像技术应用于相关平台的精准营销或个性化服务中时，终端用户就会有这样的体验：
在网上完成一次购物经历或搜索后，某购物网站会为用户推送各种同类型的商品；
当用户成为某品牌的注册会员后，在某些特殊的纪念日，比如会员生日当天，会收到品牌商发来的祝福短信以及优惠券；
当打开资讯类手机应用程序时，这些应用程序总是可以推送符合用户个人喜好的内容……
可见，用户画像技术的核心价值在于：能够更好了解用户、预判用户的潜在需求、精准化定位人群特征、助力挖掘更多潜在用户。
因此，对于各类互联网平台或相关服务产品，应用用户画像技术，建立完善的用户画像体系，具有重要的商业意义。用户画像技术不仅可以帮助实现更好的产品定位、竞品分析、营收分析，为产品的方向与决策提供数据支持和事实依据；还能有效帮助提升用户体验，助力企业市场开拓，赢在当下。
用户画像的创建流程
用户画像的构建需要遵循以下原则：数据真实、标签化、低交叉率、优先级、不断修正。构建过程包括：
01 用户建模
确定提取的用户特征维度和必要数据源。
02 数据收集
通过数据收集工具把需要使用的数据统一存放到Hadoop集群。
03 数据清理
数据清理的过程通常位于Hadoop集群，也有可能与数据收集同时进行，这一步的主要工作，是把收集到各种来源、杂乱无章的数据进行字段提取，得到关注的目标特征。
04 模型训练
部分特征可能无法直接从数据清理得到，比如用户感兴趣的内容或用户的消费水平，那么可以通过收集到的已知特征进行模型学习和预测。
05 属性预测
利用训练得到的模型和用户的已知特征，预测用户的未知特征。
06 数据合并
把用户通过各种数据源提取的特征进行合并，并给出一定的可信度。
07 数据分发
对于合并后的结果数据，分发到精准营销、个性化推荐、CRM等各个平台，提供数据支持。
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