有效地进行用户画像的数据维度划分，首先需要明确用户画像的目的和应用场景。可以总结出以下几个关键的维度：

基本信息：包括年龄、性别、职业、教育水平、收入等51。这些是构建用户画像的基础，用于确定用户的基本特征。

行为偏好：用户对不同类别产品或服务的喜好，以及用户在购买产品或使用服务时的选择偏好51。这一维度有助于理解用户的行为模式和购买习惯。

社交属性：用户的社交圈、社交活跃度、在线时间、社交平台使用情况等51。这一维度反映了用户的社会网络关系和互动情况。

消费习惯：包括用户的消费习惯、消费水平、所属行业等52。这一维度揭示了用户在特定场景下的消费行为和偏好。

风险控制：考虑到用户在使用产品或服务过程中可能存在的风险，如欺诈、信用风险等，也应作为用户画像中的一个重要维度59。

在进行数据维度划分时，还需要注意数据的收集和处理。通过收集用户的多维信息数据，如人口统计属性、社会属性、行为偏好、消费习惯等，并对这些信息进行统计分析，从而抽象出用户信息全貌52。此外，用户画像的构建需要以实际业务需求为出发点，逐步拆解指标到最细粒度，然后再从最细粒度的数据进行加工，搭建出用户标签体系54。

有效进行用户画像的数据维度划分需要综合考虑用户的基本信息、行为偏好、社交属性、消费习惯以及风险控制等多个维度，并通过业务需求分析来指导标签体系的建设，确保用户画像的准确性和实用性。