店铺用户画像数据的分析可以借助以下工具或技术：
数据收集工具：通过网站分析工具（如Google Analytics）、社交媒体分析工具（如 Insights）、客户关系管理系统（如Salesforce）等收集用户行为数据和用户属性数据。
数据清洗和整理工具：使用数据清洗工具（如OpenRefine）和数据整理工具（如Excel、Python pandas库）对收集到的数据进行清洗、去重、格式化等处理，以确保数据的准确性和完整性。
数据可视化工具：利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）将清洗后的数据呈现为可视化的图表和报告，帮助管理者直观地了解用户画像数据，发现潜在的规律和趋势。
数据分析工具：使用数据分析工具（如R、Python的numpy、scipy、sklearn等库）进行用户画像数据的统计分析、聚类分析、预测建模等，挖掘用户群体的特征和行为模式。
机器学习和人工智能技术：结合机器学习和人工智能技术，对用户画像数据进行更深层次的分析，例如通过推荐系统提升个性化推荐效果，通过用户行为预测提升营销效果等。
在实际操作中，可以通过构建用户画像数据分析项目，例如针对某一特定产品或服务的用户画像分析项目，收集数据、清洗数据、分析数据、得出结论并提出改进建议，最后通过实验验证提出的建议的有效性，从而完整地展示数据分析的过程和结果。