用户画像的准则
首先就是将自己企业的用户画像做个白描，告诉他这些用户都是谁”“从哪来”“要去哪”。
设计唯一标识可以从这些项中选择：用户名、注册手机号、联系人手机号，邮箱、设备号、CookieID 等。
其次，给用户打标签。
“用户消费行为分析”。我们可以从这 4 个维度来进行标签划分。
用户标签：它包括了性别、年龄、地域、收入、学历、职业等
消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯。
行为标签：时间段、频次、时长、访问路径。
内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时间长、浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对哪些内容感兴趣比如，金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等。
获客、粘客和留客。
获客：如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户。
粘客：个性化推荐，搜索排序，场景运营等。
留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率。
如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程，可以分为数据层、算法层和业务层。
数据层指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录。
算法层指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。
业务层指的是获客、粘客、留客的手段。
美团外卖的用户画像该如何设计？
美团采用的是手机号、微信、微博、美团账号的登录方式。大众点评采用的是手机号、微信、QQ、微博的登录方式。这里面两个 APP 共同的登录方式都是手机号、微信和微博。
那么究竟哪个可以作为用户的唯一标识呢？当然主要是以用户的注册手机号为标准。
为了将数据打通，顶层设计上将用户标识进行统一，这样在后续过程中才能实现用户数据的打通。
具体在业务层上，我们都可以基于标签产生哪些业务价值呢？
在获客上，我们可以找到优势的宣传渠道，如何通过个性化的宣传手段，吸引有潜在需求的用户，并刺激其转化。
在营销领域，关于用户留存有一个观点——如果将顾客流失率降低 5%，公司利润将提升 25%~85%。用户流失可能会包括多种情况，比如用户体验、竞争对手、需求变化等
关于竞争对手:
1从装机维度看，比如洋葱数学是k12理科教育平台，作业帮，小猿搜题，学霸君，作业盒子等；
2从时间看：洋葱数学的用户使用高峰是晚上7点到11点，而优酷，爱奇艺，抖音短视频就抢占了洋葱的时间，所以我们也要抢这部分流量。
锻炼自己的抽象能力，将繁杂的事务简单化
双十一的时候，如果商家都在促销就会产生突发的大量订单。因此在做用户画像的时候，还要考虑到异常值的处理。
但我们的最终目的不是处理这些数据，而是理解、使用这些数据挖掘的结果！
所以数据分析的两条路线就由此衍生：
1技术路线：初级数据分析师---中级数据分析师---高级数据分析师---数据挖掘工程师----数据科学家
2业务路线：初级数据分析师---中级数据分析师---高级数据分析师---数据产品运营---总经理/CEO