用户画像用英文表述即为“UserPersona”，最初是由AlanCooper在《TheprisonerAreRunningTheAsylum》一书中提出的。AlanCopper认为用户画像是真实用户的虚拟代表，根据用户行为、动机等不同将用户分为不同的类型，从中抽取每类用户的共同特征，并设定名字、照片、场景等要素对其进行描述。而D.Travis在提出用户画像这一概念时给出了7个基本条件:基本性(Primaryresearch)、移情性(Empathy)、真实性(Realistic)、独特性(Singular)、目标性(Objectives)、数量(Number)和应用性(Applicable)，并将这七个特性的首字母组成Persona一词，翻译为中文即为“用户画像”。
用户标签是用简炼的语言来描述用户信息，给人们理解每个标签的含义提供便利，这也使得用户画像具备实际意义，从而满足我们的需求。每个标签通常只表示一种含义，它往往以短文本的形式呈现，所以无需再做过多的文本处理，这也便于计算机提取标准化数据。
用户画像是标签由三个维度属性构成：自然属性、行为属性和兴趣爱好属性。
(1)自然属性是用来描述客观存在的用户特征和行为的标签，不需要经过对数据进行加工转换直接可获得。自然属性是用户在使用产品时，直接注册填写信息反映出来的。比如：用户的性别、年龄、工作情况、教育情况、所在地等信息；
(3)兴趣爱好属性主要是从海量的用户行为数据中提取用户的核心信息，从而统计获得并对其标签化，因此构建用户兴趣爱好画像之前需要先对用户的行为画像进行内容建模，兴趣爱好属性是对行为属性的深入挖掘，通过兴趣爱好属性可以得到用户之间的关系及偏好[1]。
(1)地域
地域指用户所在的地理位置，不同地域有不同文化，不同方言，不同习俗，甚至包括不同的眼界，这对用户画像的结果有影响都有影响。
(2)性别
用户中男女比例的不同具有不同的参考价值，例如，很多女性会对星座、娱乐新闻感应趣，而男性则对军事、科技着迷。不同行业的定位要吸引不同性别的人，从而根据用户的性别做调整
(3)收入
不同收入水平的人，需求、消费水平均不同，品牌在制定或修改营销策略之前，需要明确目标用户的收入水平，否则就算再好的产品，如果大大超出用户的预期价格或与用户收入水平不符，也无法将产品售出。
(4)年龄
每个年龄段接受新鲜事物的能力不同，需求痛点不同，感兴趣的产品或服务也不同。划分不同年龄层次，根据年龄层次的区分推广和营销产品或服务，可能获取到潜在客户或客户，明确不同年纪的消费群体感兴趣的东西，将大大提升营销成功率。
(5)受教育程度
(6)行业特征
(7)使用场景
(1)用户画像的时效性
(2)用户画像应用领域的限定性
一个用户画像的形成，是不能做到同时适用于诸多领域的。例如，在产品销售领域中，反映用户消费偏好的用户画像一旦形成，将更加侧重于对商品的喜爱程度以及使用程度的反映，它将不能适用于视频领域。原因在于，视频领域中的用户画像更加侧重于对用户的观看行为进行刻画。因此，用户画像具有应用领域的限定性，没有一个用户画像的形成完全适用于各个领域的。
(一)原始数据获取与预处理
(2)数据处理：数据处理是指对获取的原始数据进行脏数据清理，以获得适合进行用户画像构建的规范化数据，主要数据处理方式包括：分词、数据过滤、数据规范化等。分词是针对非结构化文本数据处理必不可少的一个环节；数据过滤能够有效的剔除脏数据，保证基础数据可靠性；数据规范化是为了保持输入模型数据的一致性。
(二)标签选择与指标体系构建
(三)建模方法选择及应用实施
(1)用户画像建模方法。用户画像技术是多学科的结合，需要知识图谱、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等方面的知识融合。常用的用户画像模型主要分为文本挖掘技术、分类算法、聚类算法等三类，文本挖掘主要是针对非结构化数据的挖掘与处理，包括TF-IDF、向量空间模型、主题模型等；分类算法适用于有监督学习的用户分类，包括人工神经网络ANN、邻近算法KNN、支持向量SVM等；聚类算法适用于无监督学习的用户聚类，包括k-均值聚类算法、k-中心点算法、基于密度的聚类算法DBSCAN、层次凝聚聚类算法HAC等。
建立用户画像的用途很多，根据用户的信息和属性特征全面了解用户，细分不同的人群，获取不同的群体用户信息，预测用户的偏好和产品发展趋势，挖掘用户使用场景和需求及痛点。
(1)精准营销
(2)行业分析
(3)关联营销
通过分析用户的一些行为习惯，使用关联规则算法，能够推测出“喜欢什么东西的人往往还会喜欢什么”这类问题，例如人尽皆知的沃尔玛啤酒和纸尿裤关联营销经典案例，根据这些信息，可以为用户进行恰当的推荐。
(4)找到目标用户
根据用户对于某一品类或者某一品牌的选择，分析此类用户群体的特征，挖掘出比较忠诚的目标用户群体，有针对性的对这些用户群体进行产品的推送，可以促使真正需要该产品的用户有更多的点击和下单。
(5)产品优化升级
对用户构建画像，利用聚类分析对用户进行细分人群的划分，并精准的分析每一细分人群下的用户使用需求、场景及对产品的使用痛点，根据用户这些需求寻找新的机会点，反向定制一些真正从用户角度出发的产品，实现产品的迭代升级[3]。
(1)年龄
数据显示，手机游戏玩家的年龄分布中，"；Z世代"；(出生在1995-2009年)用户规模超过总体用户的一半，在手机游戏行业中，是核心用户群体；25岁以下用户里，有安装手机游戏的比例在八成左右，近年来手机游戏在年轻群体中的覆盖程度保持平稳
(2)游戏类型偏好
从不同的年龄层来看，95后玩家对手游偏好度明显更高，更喜欢卡牌桌游、策略解谜类游戏，享受群体游戏的快乐和脑力的比拼，用户年龄增长，操作简单、玩法传统类的轻度休闲手游如扑克棋牌、消除游戏和休闲益智类，更受用户欢迎。
(3)性别
性别分布来看，手机游戏市场中国，男性玩家占据主导地位，女性玩家占比变化幅度小，基本保持稳定，从流量角度挖掘女性玩家市场潜力的效果欠佳。但从用户特点来看，女性游戏玩家群体年轻，消费能力相对男性更强，近年来市场中已出现多个女性向爆款游戏，未来针对女性玩家的游戏市场或将会把重点放在购买习惯的培养，而非流量的抢夺。
参考资料：
[1]刘玉洁.基于金融大数据的证券投资者用户画像研究[D].湖北:武汉理工大学，2020.
[2]朱清雅.基于C2M的电商平台用户画像研究[D].天津:天津工业大学，2020.
[3]李雪阳.基于用户画像的科研网络社区用户推荐研究[D].武汉纺织大学，2020.