构建用户画像的数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据分段和数据质量评价等进程。数据质量评价包括完好性、共同性、准确性、时效性、唯一性和牢靠性等方面。数据质量评价可以通过工具、编程语言和可视化工具来实施。使用PCA和t-SNE等技术降低数据维度。自动化处理流程、迭代优化和与事务需求密切配合是实践建议。