关于用户画像的核心定义，以下描述最准确的是
对用户随意主观的猜测总结
基于真实数据提炼、结构化的用户特征模型
仅统计用户基本性别年龄即可
只用于广告投放的数据报表
用户画像构建的基础前提是
收集、梳理真实有效的用户数据
直接参考同行用户画像
根据经验主观判断用户喜好
只收集用户姓名电话
以下哪一项不属于用户画像基础属性标签
性别、年龄、地域
职业、学历、收入
购买偏好、浏览习惯
手机号码
用户行为属性标签主要用来分析
用户基础身份信息
用户行为习惯、偏好、需求特征
用户征信资质
用户社交关系
在用户画像分层中，将用户分为新用户、活跃用户、沉睡用户、流失用户，该分类依据是
用户属性
用户生命周期
用户消费能力
用户地域分布
构建用户画像的核心目的是
完善数据台账，应付检查
精准定位用户需求，指导产品优化、运营、营销落地
单纯统计用户数量
统一用户个人信息
以下属于用户画像高阶洞察标签的是
所在城市
消费频次、价格敏感度、需求痛点
出生日期
设备型号
制作用户画像时，以下做法错误的是
结合真实数据迭代更新
以主观臆断代替真实数据
多维度数据交叉验证
区分核心用户与次要用户
精准用户画像不可以直接应用于以下哪项工作
产品功能优化
精准活动运营
盲目扩大广告投放
客户需求预判
用户画像需要定期更新迭代，主要原因是
数据和用户需求会随市场、场景变化
系统强制更新
为了增加工作量
旧数据无法查看
用户画像不是单一用户的数据，而是对目标用户群体特征的总结提炼。该说法
构建用户画像时，数据维度越多越好，无需筛选有效信息。该说法
完整的用户画像包含基础属性、行为属性、需求痛点、价值分层等多维度内容。该说法
用户画像一旦制作完成，可永久使用，不需要更新迭代。该说法
精准的用户画像可以帮助团队减少无效运营，提升转化效率。该说法