及不同的应用模式。
如何根据业务实际搭建用户标签画像体系？具体从搭建到应用总体需要以下几个步骤：
STEP 1：理解业务需求，明确标签画像需要解决的问题
上面我们讲了用户画像的常见应用场景，在搭建用户标签画像之初，首先应明确公司/业务需求及目的。
每个公司对标签体系建立的目的可能都是非常不一样的，体系的搭建始终围绕核心问题，一开始不要求大而全， 而是是实际业务出发，逐步进行完善。
关于“明确需求”
跑一次用户画像需要很多的资源，所以在看画像前务必明确业务需求和目标。并且不要试图先跑画像再去分析，这样什么也分析不出来。
STEP 2：从业务场景出发梳理标签层级分类
梳理用户标签体系是搭建用户画像过程中最基础，也是最重要的工作，后续的完善及应用都依赖于标签体系的搭建。
根据业务场景从不同维度对标签进行分类和组织，方便使用者在不同业务场景对标签进行检索使用。
关于“分类和组织”
标签是典型的数据产品，需要被高效和有效的管理。所以通常在企业内有一套标签管理平台来集中管理，主要包括标签的：分类体系、业务体系、口径管理、应用管理等，还有几个更重要的功能：近似标签的识别和去重，标签的废弃管理。
1）用户属性标签
又分为人口属性及平台属性，主要为静态标签。
人口属性如性别、年龄、地域等，平台属性如注册渠道，关键词来源等；
因不涉及规则逻辑计算，梳理及开发都相对简单，重点是需要数据运营同学了解标签数据获得形式，数据准确性、覆盖率、实用性等，明确应用场景及业务含义；
2）用户行为标签
基于统计数据的用户行为标签，以业务事实数据为数据源。此类标签又分为数值型及分类型。
数值型标签为事实行为标签，方便运营同学从更细粒度对单个用户进行分析探查，以及可作为后期数据挖掘的基础数据，如用户累计交易金额，交易次数、活跃天数等。
分类型标签为事实标签的聚合标签，方便对行为相似的用户群体做分组/分群的运营策略或触达操作。如将累计交易金额大于某数值的用户，定义标签为‘交易高价值用户’等。
目前很多数据产品都支持自定义标签的功能，方便在运营初期对标签规则的灵活调整需求。
3）用户偏好及预测标签
在用户行为标签的基础上，根据业务规则设定用户各类行为的权重，以及标签的权重，通过数据挖掘对用户行为标签数据的再加工产生。通常有多个输入字段，如对于用户偏好标签，收藏行为的权重大于浏览行为，此外，由于用户偏好及需求会随着时间发生改变，还应考虑时间衰减系数。
预测类标签生成逻辑与偏好标签类似，都是通过多个影响因素对用户进行倾向预判，如根据行为发生时间、行为次数、行为类型偏好等数据，做进一步的数据处理，形成分类或聚类规则。如流失倾向预测标签。可通过模型提前识别要流失的用户，有针对性的对这批用户进行挽留。
关于“用户偏好和预测标签”
这类标签统称：用户兴趣标签。一般分为主兴趣、即时兴趣、短期兴趣和长期兴趣。每种兴趣对应了用户对于不同事物关注的深度和强度，同时每种兴趣都有对应的场景和营销策略。
用户的兴趣标签一般会有“衰减”，常见的衰减算法有：时间衰减、指数衰减（如下图）、牛顿冷却模型等。
4）群体属性画像
群体属性画像关注重点是群体，是从用户个人
