构建用户画像数据体系搭建

构建用户画像，第一步是要搞清楚需要构建什么样的标签，这里既需要业务知识，也需要大数据知识，是由业务需求和数据实际情况共同决定的。尤其需要注意的是标签的粒度：粒度太粗会没有区分度，粒度过细则会导致标签体系过大且没有通用性和泛化性。

用户画像这个词乍听起来好像更加关注基础属性中的人口属性、生活状态、爱好等基本静态信息，这多少会失之偏颇。除了静态信息的挖掘，像用户最近“要不要去旅游”“有没有换机需求”等包含未来趋势预测的动态信息的挖掘，也是画像研究的一个重点。

所谓一千个观众眼中有一千个哈姆雷特。在不同的业务场景下，对用户画像的诉求都不一样，没有一套用户画像体系可以适用于所有场景，使用者需要依据自身实际业务需求，构造符合自己业务场景的用户画像体系。但像基础属性类的数据，比如年龄、性别、学历、婚恋等，更适合集中式建设，需要不断地迭代优化，一点一滴地提升其准确率和覆盖率以服务于业务。