基础数据处理：首先需要处理和整理用户的基础数据，包括用户设备信息、线上APP偏好、线下场景数据等41。这一步骤是构建用户画像的基础，为后续的分析提供了必要的数据支持。

用户信息标签化：通过收集用户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据，对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析，统计挖掘潜在价值信息42。这一步是通过标签化的方法，将数据转化为易于理解和分析的形式。

数据的抽取、标准化、关联、模型设计和标签计算：在数据挖掘过程中，需要对数据进行抽取、标准化、关联、模型设计以及标签计算等步骤43。这些步骤涉及到数据的预处理、模型的构建和优化，以及如何有效地利用数据来构建准确的用户画像。

综合分析用户基本信息、购买历史、行为模式等数据：通过综合分析这些数据，企业可以创建详细的用户画像，进而实施精准营销策略44。这表明用户画像的构建不仅仅局限于单一维度的数据，而是需要综合考虑多个方面的数据。

提取有效标签用于准确描绘用户：数据挖掘的重点在于提取有效的标签用于准确描绘用户，具体标签维度大致可以分为用户的基本属性标签、用户兴趣标签、地理位置标签等几个方面45。这意味着在构建用户画像时，需要选择合适的维度和标签来准确描述用户。

封闭性的分类方式：对于用户相关数据的分类，引入封闭性的分类方式，如将用户相关数据划分为静态信息数据和动态信息数据两大类，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度47。这种分类方式有助于更好地理解和分析用户数据。

数据挖掘和分析在构建用户画像中的方法和技巧包括但不限于基础数据处理、用户信息标签化、数据抽取与标准化、数据关联与模型设计、标签体系建设以及采用封闭性分类方法等。这些方法和技巧共同构成了一个全面、高效的用户画像构建过程。