确定店铺用户画像数据更新频率的关键在于平衡数据更新的成本和效益。一般来说，用户画像数据更新频率应该根据以下几个因素来确定：
数据变化速度：如果店铺的用户数据变化比较频繁，那么更新频率就应该相对较高，以确保画像数据的准确性和实时性。例如，如果店铺的用户群体比较年轻，他们的消费习惯可能会随时发生变化，需要更频繁的更新。
数据重要性：对于一些核心用户群体或关键数据指标，更新频率应该更高，以保证及时获取最新的信息。比如，对于高价值客户的画像数据，更新频率可以设置得更高。
数据更新成本：数据更新是需要成本的，包括人力、时间、技术等方面的投入。因此，需要考虑更新频率与成本之间的平衡，避免频繁更新导致不必要的浪费。
数据分析需求：根据店铺的具体业务需求和数据分析目的来确定更新频率，比如如果需要进行实时个性化推荐，那么更新频率就需要更高一些。
综合考虑以上因素，可以先进行数据分析，观察用户画像数据的变化情况，然后根据实际情况灵活调整更新频率。可以采用A/B测试的方法，比较不同更新频率下的效果，最终确定最适合的更新频率。
例如，某电商平台发现用户购买行为每周末有较明显的波动，因此将用户画像数据更新频率调整为每周一次，以更好地捕捉用户购买意向变化。