用户画像也叫用户信息标签化，根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。在电商的大数据中，可以通过用户的消费习惯，在电商平台上填的信息分析出大致的标签。

大数据可视化电商用户画像分析系统的优势：
1.精准营销：通过用户画像分析后，可以针对潜在用户进行营销推广。
2.数据挖掘：可构建智能推荐系统，利用关联的规则计算，比如喜欢运动的人通常喜欢什么护肤品，利用聚类算法分析，喜欢运动的人年龄段分布情况。

3.提高运营效率：利用大数据分析的用户画像，客服等电商运营人员更加清晰的知道用户的喜好，能够有效的提高服务质量
4.经营分析：使用大数据对业务经营进行分析以及竞争对手的分析，帮助企业制定发展战略。

要构建大数据可视化用户分析系统，需要进行数据源数据收集、数据预处理、行为建模、可视化用户画像等步骤，看上去好似很简单，实则背后需要各种子系统的运作。目前网络上有很多数据分析工具，但是使用这些工具有着数据泄露的风险，因此私有化部署一套专属自家公司的大数据系统，会更加安全，而且也可以量身定制更多功能。