针对APP埋点之后，你将不断收到各种各样的用户行为数据，为了更好的做用户运营，你需要把原始数据提取成“用户标签”，而用户标签化，即为用户画像的刻画。传统意义的用户画像，可以按生成方式，简单分为三类：
- 基础属性：根据用户属性上报，直接提取，例如：年龄、性别、地域等人口属性
- 统计属性：根据用户行为数据，聚类统计，基于一定的概率按时间因子衰减
- 价值属性：根据多维度特征融合，算法预测，生成各种高潜用户属性，比如付费高潜、流失高潜，一般为概率模型
上述描述的用户画像又怎么生成呢？从数据处理角度看，可以分为三个过程：
- 基础数据处理，ods层数据建设
- 画像中间数据ETL，行为偏好数据提取
- 画像信息宽表建设，用户画像结果数据
把上述步骤继续细化，我们可以得到：
1、用户标签体系设计，技术人员跟业务资深人员，根据业务特点设计用户标签分类，即根据精细化运营目的设计标签
2、埋点数据整理，设计好标签之后，数据开发跟前端开发一起设计埋点数据规范，只有数据埋点完备，用户行为才能完备
3、多源数据拉通，一般不同数据源需要有统一的用户id，比如统一为微信小程序的openid
4、数据融合 ，多种行为数据提取
5、基于规则的标签提取、生成
6、基于聚类分析结果的标签提取
7、基于算法的特征挖掘，画像建模提取
8、多标签合并，多个标签结果合并成统一的宽表
9、标签质量分析、监控，及时发现标签缺失，有效监控标签质量
最后，所有标签只是把用户逐步细化的过程，你还需要一个可以触达用户的系统，你还需要一批可以打动用户的营销策略。只有把用户细分，用合适的策略通过高效的触达渠道，才能达到精准运营的效果。