本文摘自趙宏田老師的：“用戶畫像：方法論與工程化解決方案”。
用戶畫像項目建設流程，主要分爲以下幾個階段：
第一階段：目標解讀
在建立用戶畫像之前，首先需要明確的是，用戶畫像服務於企業的對象，再根據業務方需求，明確未來產品建設目標和用戶畫像分析之後的預期效果。
一般而言，用戶畫像的服務對象，包括運營人員和數據分析人員。不同的業務方，對用戶畫像的需求側重點也不一樣。就運營分析人員來說，他們需要分析用戶特徵、定位用戶行爲偏好，做商品或內容的個性化推送，以提高點擊轉化率，所以畫像的側重點就落在用戶的個人行爲偏好上；就數據分析人員來說，他們需要分析用戶行爲特徵，做好用戶的流失預警工作，還可以根據用戶的消費偏好，做更有針對性的精準營銷。
第二階段：任務分解與需求調研
經過第一階段的需求調研和目標解讀，我們已經明確了用戶畫像的服務對象和應用場景。接下來，需要針對服務對象的需求側重點，結合現有的業務體系和“數據字典”規約實體和標籤之間的關聯關係，明確分析緯度。就一般案例而言，需要從用戶屬性畫像、用戶行爲畫像、用戶偏好畫像、用戶羣體偏好畫像等角度進行建模。
第三階段：需求場景討論與明確
在本階段，數據運營人員需要根據與需求方的溝通結果，輸出用戶畫像需求文檔，在該文檔中，明確畫像應用場景、最終開發的標籤內容與應用方式，並就該文檔與需求方反覆溝通確認。
第四階段：應用場景與數據口徑確認
經過第三階段，明確了需求場景與最終實現的標籤緯度、標籤類型後，數據運營人員需要結合業務和數據倉庫中已有的數據表，明確與各個場景相關的數據口徑。在該階段中，數據運營方需要輸出用戶畫像開發文檔，該文檔需要明確應用場景、標籤開發的模型、涉及的數據庫與表以及應用實施流程。該文檔不需要再與運營方討論，只需面向數據運營團隊內部，就開發實施流程達成一直即可。
第五階段：特徵選取與模型數據落表
在本階段中，數據分析挖掘人員需要根據前面明確的需求場景進行業務建模，寫好HQL邏輯，將相應的模型邏輯寫入臨時表中，並抽取數據校驗是否符合業務場景需求。
第六階段：線下模型數據驗收與測試
數據倉庫的人員將相關數據落表後，設置定時調度任務，定期增量更新數據。數據運營人員需要驗收數據倉庫加工的HQL邏輯是否符合需求，根據業務需求抽取表中的數據，查看其是否在合理的範圍內，如果發現問題，要及時反饋給數據倉庫人員，讓其調整代碼邏輯或行爲權重的數值，使數據符合要求。
第七階段：線上模型發佈與效果追蹤
經過第六階段，數據通過驗收後，會通過Git進行版本管理，部署上線。上線後，通過持續跟蹤標籤應用效果及業務反饋，調整優化模型及相關權重配置。