用户画像的定义用户画像（UserProfile)是指用户角色的数字化抽象。它是用来勾画用户背景、用户特征、用户性格、用户行为及场景等数据，并通过这些数据联系用户需求与产品设计的一个用户信息的数字化全貌。作为大数据的根基，用户画像抽象出用户的信息特征，为进一步精确、快速的分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础,鉴定了大数据的基石。信息数据和行为数据构成用户画像用户画像的发展阶段从用户画像的概念提出至今，用户画像至少经历三个阶段，包括经典画像阶段，超级视图阶段和分布式智能画像阶段。分布式智能画像是现在的主流应用，但也存在一些问题。用户追求一人千面导致分群模型从原来的100左右，一次性暴涨到目前的数百亿规模;此外数据暴增，导致用户画像管理机制也面临巨大的挑战，这里面除了传统的存储、查询、定时更新以外，去中心化的存储还面临数据隐私、数权等伦理性问题。

用户画像:标签体系通常情况，大数据的用户画像是通过标签体系得以实现的。标签体系，简单来说就是把用户分到很多类别里面去，当然每个用户是可以分到多个类别的。且标签体系的设计通常有两个要求，一是要便于检索，二是要效果显著。标签的设置需要和业务场景密切相关，同一种标签在不用的业务场景下也可能代表不同的含义。用户画像的应用用户画像应用范围非常广泛，几乎所有的互联网产品设计都需要用户画像的参与。企业数字化转型的过程中，所有和用户相关的系统，平台建设都需要用户画像，包括数字化营销、智能运营、检索、智能分发、场景串接等。用户画像应该是一个动态呈现。因为自然人作为活体，任何生理、身体行为、社会关系的变化，都应该更新为用户画像的一部分。经典用户画像模型互联网产品的一个很大的类别是社交媒体，而最早的社交媒体一般称为社区。

社区也衍生出了使用频率最多的用户画像模型，行亚统称为头羊、羊群与草地模型，也叫头羊策略。互联网的另一大类别则是电商，而电商用户的经典画像模型则是大明、笨笨和小闲。用户画像在互联网保险平台的应用保险产品，通常来说并不是消费者的刚性需求，因此需要互联网保险平台进行用户触达方能激发消费者的保险购买需求。一般来说，每个消费者平均需要6次有效触达才能最终达成购买。因此，在互联网保险平台的推广中，通过用户画像实现精准营销变得尤为重要。微保的用户画像显示买过保险的用户中，已婚、白领、30岁以上、大专及以上、收入8000元以上的比例高于总体网民。用户画像应用-微保微保WeSure是腾讯控股的保险平台，

让用户可以在微信与QQ这两个国民级的生活服务平台上进行保险购买、查询以及理赔。微保通过自身的用户画像，推出价格实惠，便于理解的医疗险和意外险等产品，用户转化率相对较高。微保将用户分为成熟用户、高潜用户和未来用户。再通过婚育情况、出生年代、、对保险人员的依赖程度、条款阅读的精细程度将其用户分为高知新贵、思路清晰的奋斗青年、不爱计划的普通人和耳根软的传统大牌粉4类人群。以此为基础，对其进行有针对性的干预。