傳統企業中進行用戶調研，常常會組織市場部門的人員去分發調查問卷，再將收集回來的問卷進行數據分析。從問卷設計到樣本選取再到最后的分析，整個過程十分依賴個人的經驗和判斷。這樣就會使得調查結果出現偏差，最終沒有辦法得到準確的用戶畫像。如果說用戶畫像的緣起是為了更好地理解客戶需求、改善客戶體驗，那么隨著信息技術的發展，大數據時代的用戶畫像則從另一個層面顛覆了傳統的營銷路徑：不僅可以理解需求，而且可以預測需求。從此，營銷計劃可以始于對結果的預測而不僅是對動機的理解。

只要累積了足夠多的用戶數據，就能對消費者有更深入的了解，包括他的喜好、價值觀、行為習慣。這是許多大數據營銷的前提與出發點。大數據用戶畫像可在以下應用實現商業價值轉化。

用戶畫像作為大數據的根基，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎，奠定了大數據時代的基石。用戶畫像，即用戶信息標簽化，就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之后，完美地抽象出一個用戶的商業全貌作是企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。用戶畫像的焦點工作就是為用戶打“標簽”，而一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特征標識，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，最后將用戶的所有標簽綜合來看，就可以勾勒出該用戶的立體“畫像”了。

“用戶畫像”并不是最近才出現的，只是近幾年談得比較多。對用戶進行畫像分析就是將用戶信息標簽化的過程，打標簽是為了幫助理解且方便計算機處理。除了分析數據源，“用戶畫像”最關鍵的是根據用戶行為及數據，構建模型產出標簽、權重。簡單地說，就是要設計標簽體系，并規定符合該行為的人對應的標簽。如“性別”標簽，為什么會出現基本屬性“男”，而購物偏好性別計算顯示“女”?原因在于直接通過用戶填寫的信息獲取的是基本屬性，而“網絡行為性別”是建模計算出來的，經常在網絡上購買女性喜愛的禮物會被系統判定成“女”，我們猜測這個人可能是暖男。

從使用場景出發，進行數據維度分解和列舉。根據相關性原則，選取和戰略目的相關的數據維度，避免產生過多無用數據干擾分析過程。比如互聯網金融的分析體系，就可以從用戶屬性、經營數據、運營數據的分類對數據進行清洗分類。