对于企业来说，为了让业务做得更好，必须知道自己的用户都有哪些特征，例如用户的年龄，消费习惯等等，这时候就需要构建企业自己的用户画像了。而构建用户画像的基础就先给我们的用户打上标签。
一、用户画像与用户标签
1.用户画像
用户画像，也就是用户信息标签化，通过对用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据的收集，刻画出用户或者商品的特征属性，并对这些特征属性进行分析、统计，进而挖掘出潜在价值信息，抽象出用户的信息全貌。
2.用户标签
简单点来说，用户标签，就是指对用户某个维度特征的描述。
3.用户画像的基础工作就是给用户打“标签”，标签通常都是人为规定的高度精炼的特征标识，比如性别、年龄、职业、地域、爱好等，之后将用户的所有标签综合起来，基本上该用户的立体“画像”就能勾勒出来了。
二、 用户画像标签类型
根据对用户打标签的方式，可以将用户标签分为以下三个类型
1. 统计类标签
这类标签是用户画像的基础，也是最常见的标签类型，就是我们通常所说的，性别、年龄、城市、活跃度等信息，这些数据我们可以从用户的注册、访问以及消费数据中统计出来。
2. 规则类标签
这类标签是根据用户行和确定的规则而产生。例如，网站上“活跃”用户的定义为“近一个月交易次数≥2”。在构建用户画像的实际过程中，这种规则类标签是由运营人员和数据人员共同协商来确定的。
3. 机器学习挖掘类标签
这类标签是由机器学习挖掘产生的，可以用来预测判断用户的某些属性或行为。
一般企业在构建用户画像的实际操作过程中，统计类和规则类的标签就能满足应用需求，机器学习挖掘类标签多通常被用于预测场景。
三、用户画像标签的应用场景
1.辅助业务分析。通常情况下，业务人员能够通过用户标签快速获得用户的特征信息，从而获得业务灵感。
2.丰富数据分析维度。通用户标签，我们能够对业务数据进行更深层的对比分析，从而辅助业务落地。
3.将用户群体细分，实现精细化运营，针对不同的细分客户群，采取差异化的运营和营销方法进行驱动和挽回，达到事半功倍的效果。
4.作为数据产品的基础，像是广告系统、个性化推荐系统、CRM 管理工作等。自动化的业务系统能够将用户标签的价值发挥到最大。
四、怎样给用户画像
1.收集用户数据。搜集用户所有相关数据，包括静态数据，例如性别，职业，地域等;以及动态数据，包括用户浏览的网页、商品，发表的评论等。
2.通过上述数据，为用户贴上相应的标签，标签代表着某一用户对该内容是否有兴趣、偏好、需求等，指数代表着某一用户对该内容的兴趣、需求、购买欲程度等;
3.利用用户标签标签建模，主要包括人物、时间、地点这三个要素，通俗点来说，就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
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