概述：
在数据越来越值钱的年代，用户画像和标签也被热议了许久。无论你身处IT部门还是业务部门，一定都听说过用户画像或者标签，甚至有不少人基于此开展各项日常工作。
1. 标签
对某一类特定群体或对象的 某项特征进行的抽象分类和概括，其值（标签值）具备可分类性。
例如：
- 对于“人”这类群体，可将“男”、“女”这类特征进行抽象概括，统称为“性别”，“性别”即一个标签；
- 对于“手机”这类对象，可将“高通”、“海思” 这类特征进行抽象概括，统称为“手机处理器”，“手机处理器”即一个标签。
2.标签系统
标签和用户画像的整合应用中心，通常由标签、标签树、画像中心构成。
3.用户画像
由某一特定群体或对象的多项特征构成，输出结果通常是对特征的具体描述。（也可理解为用户画像是由多个标签组合而成，其实例是由多个标签值构成）。
用户画像 = 自我介绍
例如：
1.小明是用户画像的一个实例， 小明的输出结果为“男“、“20”、“iPhone”、“北京”、“足球”，是由多个标签中的具体标签值构成。
2.我的一个好友叫王小震，25岁，摩羯座，从事软件开发工作，超级无敌工作狂，平时喜欢外出爬山，打球、喜欢看书，类型多偏技术和管理，偶尔玩玩LOL等游戏，喜欢美食，但对海鲜过敏，目前还是单身狗一只……
#看完之后，是不是感到这个人物十分清晰了？这是因为一个完整的人物画像已经呈现在了你的脑海里。当标签被描述得越多，你的用户画像就越清晰。
#理论上来说，先要有标签才能组件用户画像
4.做用户画像的意义
a.从公司战略层面来说，好的用户画像可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模，从而辅助制定阶段性目标，指导重大决策，提升ROI；更有助于避免同质化，进行个性化营销。
b.从产品本身角度来说，用户画像可以围绕产品进行人群细分，确定产品的核心人群，从而有助于确定产品定位，优化产品的功能点。例如美妆类app，则前期可大致锁定画像一二线城市，喜欢时尚，年龄段在18至35之间的女性。
c.从数据管理角度来说，用户画像有助于建立数据资产，挖掘数据的价值，使数据分析更为精确，甚至可以进行数据交易，促进数据流通。互联网营销行业中常用的DMP（Data Management Platform）就是用户画像使用的一个好例子。
5.用户画像的基本要素
用户画像主要从静态属性、动态属性、消费属性和心理属性来划分。
静态属性是勾勒用户画像的基础：性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。
动态属性是指用户在互联网上的上网行为、娱乐偏好、社交习惯、出行方式以及获取知识的方式，这些都直接反应了用户对你的内容是否感兴趣。
消费属性是指用户的消费水平、消费心理、消费嗜好等，这反映的是用户对花钱有什么看法。到底是喜欢质量好的还是追求品质高的呢？到底是倾向于功能价值还是情感价值？
心理属性是指用户在生活、工作、情感、社交等方面所拥有的个人价值观。
6.构建用户画像的步骤
采集数据：数据的来源有多种，很多公司有自己的CRM系统，或者有智能采集系统日志的工具，常用的采集方式包括API、SDK和传感器采集等，可以通过想要挖掘什么标签来反推需要的数据源。
数据清洗：原始数据源存在“脏数据”，包括数据空缺和噪声、不一致、重复、错误等问题，为了保证后期挖掘的准确性，避免对决策造成影响，须对原始数据进行预处理。
数据标准化：用户画像的建立需要有整合多源数据（跨屏跨媒体）的能力，例如一个实体可能使用多个设备，拥有网络世界的多个账号，则须把多个身份ID组合，建立统一的标准，才能完整标识实体的用户画像。
用户建模：通过算法模型来定义人群的用户画像，常见为分类模型和聚类模型，例如朴素贝叶斯、决策树、SVM，神经网络，k-means等。
标签挖掘：通过平台来进行标签的加工和计算，通常需要部署环境，如通过Hadoop平台进行训练和学习，大规模的并行计算。
标签验证：须通过真实case验证标签挖掘结果的正确性，保证标签对应的处理结果跟预期大体相符。此步骤有时可以跟上个步骤（标签挖掘）对调，即可以先用小样本数据验证模型的可靠性，再依照结果进行调整，再进行挖掘。
数据可视化：即视觉呈现群体或个人的用户画像，包括柱状图/饼状图/表格等，可根据实际情况选择合适的可视化方式。
相关链接：
https://blog.csdn.net/u013043346/article/details/77712408 ...................用户画像
https://zhuanlan.zhihu.com/p/77078253 ..............用户画像
https://blog.csdn.net/sysmedia/article/details/72801304?utm_term=python%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%A0%87%E7%AD%BE%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F ..................标签系统