什么是用户画像？
从中文的概念来讲，用户画像与用户角色非常相近，是用来勾画用户（用户背景、特征、性格标签、行为场景）和联系用户需求与产品设计的，旨在通过海量用户行为数据中挖掘出金子，尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化成商业价值的问题。
用户画像是将定性与定量方法结合在一起的载体，定性化的方法，通过对用户的生活情境，使用场景、用户心智进行分析来对用户的性质和特征做出抽象与概括；定量化可以对特征做精细的统计分析与计算，获得对于用户较为精准的认识，便于在数值排序的基础上实现核心用户的发掘与突出。
用户画像的数据来源
用户的数据来源分为静态数据和动态数据，静态数据的获取可以依靠用户自己填写资料获取，但是设计的时候需要有一定的排谎机制，动态数据的获取基本就是依靠用户行为日志。
从数据的角度来看，用户画像就是一个对原始数据二次计算重构后的新数据，对计算增加了负担，对存储也增加了负担。所以我个人的建议是，在设计用户画像之前，数据分析师就需要根据对产品和业务的理解，预先设计好逻辑，这样就能够确定数据结构方面的设计。目前市面上的产品都是以传统统计的方式呈现，而我是比较倾向于以用户画像为入口模式，如下图所示，每个标签单击进去都是详细的信息，从抽象到具体逐步去体现用户画像的结构，这样的表现方式更加直观。
用户画像的特征
1. 动态性：
什么是动态性呢，用户数据的来源是有静态数据和动态数据两种，静态数据也叫属性数据，属性数据主要是涉及到人口统计特征，相对稳定；然而用户的行为数据是随时间而时刻增加的，用户的每次行为，都使得现有的用户画像发生改变。此外，用户受到其他用户的影响和外界的影响，比如环境、媒体等，都会使得用户画像改变，所以在设计的时候，要设计合理有效的动态更新机制。
2. 时空局限性：
首先，用户画像的目的是为了能够精准的刻画用户，从而提供个性化的服务，因此，用户画像对于时效性非常敏感，某一时刻的用户画像对该时刻的推荐结果最为有效。距离时间越远，精准度越低，参考价值越差。
其次，不同的应用领域侧重点不同，例如，营销领域的用户画像主要侧重用户的消费习惯，而在视频推荐领域，用户画像则主要侧重用户的观影喜好，因此需要针对各自的特点设计相应的用户画像，没有哪个用户画像一经构建就可以适用于所有应用领域。
用户画像的应用场景
1. 搜索引擎：比如Google的Kaltix算法就是将具有类似兴趣爱好的人归为一组，为属于不同组的用户给出不同的搜索排序结果，同时还利用IP、位置等信息进行基于规则的过滤。
2. 推荐系统：比如电商的当日推荐、新品推荐、他人购买之类的，还有输入法的联想词推荐等等。
3. 个性化业务定制：例如今日头条的个性化阅读。
4. 信用评级：比如芝麻信用。
用户画像所面临的机遇与挑战
在很多应用领域，数据量正在以前所未有的规模生产和积累。与以往基于模型的决策不同，大数据时代人们大多是根据数据本身来进行决策的，大数据分析推动着社会生活的方方面面，包括移动服务、零售业、制造业、金融服务等。
大数据让我们在判断的时候能够更加精准，但是随之而来的就是面对海量数据，我们所要面对的挑战，首先，是数据的异构性及不准确性，就是数据预处理阶段所面临的各种问题，其次如何处理大规模的、增长迅速且非结构化的数据也是一项极大的挑战，这就要求我们在设计时着重思考，比如查询处理算法、查询调度、数据库设计、并发控制方法、恢复方法、数据体系架构等。
此外用户画像涉及到用户的隐私数据，因此数据安全也是一个挑战，因为个人信息安全不仅是一个技术问题，更是一个社会问题，一方面要有“告知与同意”，同时要规范用户隐私数据的使用，比如超时销毁什么的，还要有数据风险控制机制，如果数据丢失、损坏、修改或者不适当公开等，要怎么处理。
用户研究可以说是大数据领域一个最重要的研究方向，跨领域研究是对研究者的一项挑战，希望大家多多留言给我们，一起探讨。
