从零开始构建用户画像，首先需要明确用户画像构建的目的和维度。这一步骤是构建用户画像的基础，有助于确定画像构建的方向和重点3。接下来，进行数据挖掘及搜集，这是构建用户画像的核心步骤，涉及到对用户行为数据、社交媒体数据、交易记录等的收集和分析1。在数据收集的基础上，进行数据分析与建模，这包括使用数据统计、机器学习和自然语言处理技术（NLP）等技术，对收集到的数据进行深入分析和建模36。

接着，进行数据维度的划分，即根据收集到的数据信息，对用户进行分类和细分。这一步骤是实现用户画像的关键，通过不同的标签体系（如年龄、性别、兴趣偏好等），可以构建出具有特定特征的虚拟用户1012。此外，还需要考虑用户画像的应用场景，比如广告公司可能更关注精准广告服务，电商则可能更多地考虑商品购买行为，内容平台可能侧重于内容推荐等，从而调整画像的特征和标签10。

最后，综合特征并产出画像，这一步骤是将前面几个步骤得出的结果进行综合，形成最终的用户画像。用户画像应包含用户的基本信息、兴趣爱好、行为习惯和购买偏好等信息11。在这个过程中，还可以通过情景调查、用户调查、问卷调查等方式，进一步丰富和完善用户画像15。

综上所述，构建用户画像需要从明确目标和维度开始，通过数据挖掘和分析，划分数据维度，构建标签体系，综合用户特征，最终形成能够准确反映目标用户特征的画像。整个过程涉及到多个步骤，每一步都至关重要，需要细致规划和执行。