本文摘自赵宏田老师的：“用户画像：方法论与工程化解决方案”。
用户画像项目建设流程，主要分为以下几个阶段：
第一阶段：目标解读
在建立用户画像之前，首先需要明确的是，用户画像服务于企业的对象，再根据业务方需求，明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。
一般而言，用户画像的服务对象，包括运营人员和数据分析人员。不同的业务方，对用户画像的需求侧重点也不一样。就运营分析人员来说，他们需要分析用户特征、定位用户行为偏好，做商品或内容的个性化推送，以提高点击转化率，所以画像的侧重点就落在用户的个人行为偏好上；就数据分析人员来说，他们需要分析用户行为特征，做好用户的流失预警工作，还可以根据用户的消费偏好，做更有针对性的精准营销。
第二阶段：任务分解与需求调研
经过第一阶段的需求调研和目标解读，我们已经明确了用户画像的服务对象和应用场景。接下来，需要针对服务对象的需求侧重点，结合现有的业务体系和“数据字典”规约实体和标签之间的关联关系，明确分析纬度。就一般案例而言，需要从用户属性画像、用户行为画像、用户偏好画像、用户群体偏好画像等角度进行建模。
第三阶段：需求场景讨论与明确
在本阶段，数据运营人员需要根据与需求方的沟通结果，输出用户画像需求文档，在该文档中，明确画像应用场景、最终开发的标签内容与应用方式，并就该文档与需求方反复沟通确认。
第四阶段：应用场景与数据口径确认
经过第三阶段，明确了需求场景与最终实现的标签纬度、标签类型后，数据运营人员需要结合业务和数据仓库中已有的数据表，明确与各个场景相关的数据口径。在该阶段中，数据运营方需要输出用户画像开发文档，该文档需要明确应用场景、标签开发的模型、涉及的数据库与表以及应用实施流程。该文档不需要再与运营方讨论，只需面向数据运营团队内部，就开发实施流程达成一直即可。
第五阶段：特征选取与模型数据落表
在本阶段中，数据分析挖掘人员需要根据前面明确的需求场景进行业务建模，写好HQL逻辑，将相应的模型逻辑写入临时表中，并抽取数据校验是否符合业务场景需求。
第六阶段：线下模型数据验收与测试
数据仓库的人员将相关数据落表后，设置定时调度任务，定期增量更新数据。数据运营人员需要验收数据仓库加工的HQL逻辑是否符合需求，根据业务需求抽取表中的数据，查看其是否在合理的范围内，如果发现问题，要及时反馈给数据仓库人员，让其调整代码逻辑或行为权重的数值，使数据符合要求。
第七阶段：线上模型发布与效果追踪
经过第六阶段，数据通过验收后，会通过Git进行版本管理，部署上线。上线后，通过持续跟踪标签应用效果及业务反馈，调整优化模型及相关权重配置。
