本文批判静态用户画像的局限，主张用动态行为特征提升预测模型。核心方法包括：测量行为速度与加速度、评估功能使用深度、计算决策摩擦，并借鉴线下购物心理学映射线上信号。针对稀疏数据，采用零膨胀嵌入和频繁子轨迹挖掘。最后以零售需求预测为例，展示从数据采集到特征工程的实践路线，强调动态特征优于静态快照。