1. 基于大数据的用户画像构建
只有准确确定目标用户后，才能进一步拓展目标市场。用户定位的方式可以是行业、地域、动机、年龄、性别等，通过用户定位，建立目标用户画像，精准定位市场。
比如按需求确定目标用户为例：
在短视频定位过程中，运营商首先需要确定行业。确定行业后，可以打造短视频的特色，吸引需要这个行业的目标用户。
例如，经营者从事美容护肤行业，可以将自己定位为美容护肤专家，分享技能和经验。那些有美容护肤需求的用户成为运营商的目标用户。由于这些目标用户对美容护肤有需求，经营者最终销售化妆品、推广美容服务变得相对简单。
2. 基于大数据技术的用户画像设计
采集画面数据进行电脑记忆
3. 大数据构建精准用户画像
1、要树立在真实的数据之上，确保数据的真实有效，要把一些无用的僵尸数据过滤掉
2、多个用户画像，思索用户优先等级。如果出现了多个用户画像，要考虑用户优先级，比如做购物的，要看用户画像侧重于男性还是女性，再根据侧重点进行不同的运营调整。
3、用户画像是在不断的修正中。用户画像会随着数据的增加而变化，并非是一成不变的，要随时查看数据变化，根据变化不断调整内容
4. 基于用户数据进行用户画像
汽车用户画像是作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。
汽车用户画像的作用是在解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。
提到用户画像，很多品牌商都会提到全方位用户画像，其实全方位用户画像是一个广告宣传用语，根本不存数据可以全面描述用户，透彻了解用户。
用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。
举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。
每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。
用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析，了解用户需求，寻找目标客户。
5. 大数据 个人画像
就是人的姓名、地址、消费习惯、喜好、生活方式等这些
6. 用户画像大数据架构
如果从比较学术的定义上来讲，数据中台是一种数据组织形式，通过对企业特有的业务模式和组织架构整合，以一套完整的数据产品，为企业构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。
而如果用通俗的话来讲，数据中台就是一个将企业内部分散在各处的数据都用起来，从而进行整体利用，最常见的例子就是我们将用户在不同业务线中的使用行为进行合并，从而得到一个完整的用户人画像。
7. 大数据描绘用户画像
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。
8. 基于大数据的用户画像构建模式
所谓的用户画像,就是根据用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息抽象出的一个标签化的用户模型。根据这个模型,给用户提供针对性的服务。简单来说,就是用户信息标签化。
所以,构建用户画像的核心工作就是给用户“贴标签”,而这些标签是通过对用户的信息进行分析而得到的高度精练的特征标志。
9. 大数据用户画像的核心技术
1、精准营销
精准营销就是完美解决什么时间（when）把什么内容（what）发送给谁（who）。要解决这个问题，其实就得依靠用户画像技术，需要我们去描述用户形象。京东和阿里通常基于用户浏览、点击、咨询、加关注、放购物车等一系列动作为用户打上多维度标签，然后以邮件、短信、push、站内信等方式将适合的信息发送给用户。
2、用户统计
用户统计就是根据大量的用户行为数据，进行行业或人群现象的描述。比如通过购买口罩、空气净化器等类目的订单表和用户表可以得到不同星座的雾霾防范指数，这些行业分析报告就是为网民提供描绘电商大数据的成果，迎合相应的IP热点和社会效应可以加强品牌影响力的传播。
3、数据挖掘
根据用户的数据挖掘出一些有用的规律进行决策，数据挖掘就是通过属性筛选、聚类算法、关联分析、回归算法等方法，去发现人群与人群、人群与商品、商品与商品、商品与品牌等之间的差异与联系，从而发现并挖掘更大的商机。