大数据的出现，让企业能便利地通过互联网获取到用户更广泛的反馈信息，为了提供足够的数据基础。在这个大数据时代，理解用户画像的作用变得尤为重要。 那么什么是用户画像呢?它其实是根据用户的各种特征如人口学特质、网络浏览内容、社交活动以及消费行为等，抽象出的一个标签化的用户模型。此类模型能为企业精准定位用户群体以及理解他们的需求，从而获取更全面的反馈信息。 用户画像在本质上，就是给用户贴上一种标签，这种标签是用户特征的象征。我们打标签的目的是为了帮助人们理解并使计算机更方便处理这些信息。基于这些标签，我们可以为用户进行分类统计和深度数据挖掘。

　　例如，如果我们对喜欢喝茶的人群做分类统计，我们可能会问：喜欢喝茶的人有多少?男性和女性各占比例多少?进一步数据挖掘则涉及更具深层的问题：喜欢喝茶的人还喜欢哪类饮品?他们的年龄分布是怎样的?

　　通过用户画像，我们可以通过分析用户行为为每个用户打上标签以及评估该标签的权重。标签表示用户对某内容的兴趣或需求，而权重则表明了用户的兴趣程度、偏好指数或需求强度。 创建用户画像的过程主要包括四个阶段：

　　首先，理解用户：在收集数据前，我们应该先明确研究范围，然后挖掘客户相关信息。

　　接着，寻找关键变量：从用户身上的众多特性中，识别出影响用户对我们产品或服务产生差异的主要因素。

　　第三步是聚类：关键变量将成为用户聚类的核心维度.