「大数据画像」大数据与大数据画像的关系是什么？在大数据时代，机器要学会从比特流中解读用户，构建用户画像就变得尤其重要。本文介绍了用户画像的理论和实践，以及在实际中的应用。如何根据用户画像进行精准营销？将用户画像应用于个性化推荐？一起来寻找答案吧。

首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是 信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。
我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT时代，TI系统围绕业务服务，在这个服务的过程中沉淀了很多数据，再在数据的基础上做一些分析。但是到了DT时代不一样了，数据是现实世界的虚拟化表现，数据本身构成了一个虚拟世界，IT系统构建在虚拟系统上，变得更加智能。
「大数据画像」大数据与大数据画像的关系是什么？大数据无处不在体现在几个方面
第一个就是说我们社会信息化的建设越来越发达。
第二个是随着可穿戴设备的发展，人产生了越来越多的数据，接入网络当中，同时人和人之间沟通的方式也不仅仅是传统的面对面，传统理解人、与人沟通的方式发生了根本的变革，因此我们要学会从比特流中去认识人类，因此构建用户画像这件事就变得更加重要。
而且现在机器也变得很智能了，所以我们还要教会机器来认识人类，这样才能在画像的基础上构建应用，譬如个性化推荐、精准广告、金融征信等等。之前我一直是在从事这方面的应用开发，因此知道用户画像对于这些应用的重要性。
如果大家是来自互联网公司的话，我们经常会提到这些词：用户画像、标签、360度用户视图等等，有不少人甚至就是做这面的研发工作，但是这些概念让你感觉有一点似是而非，我以前也有这样的感觉，就是说没有从根本上把这些概念弄清楚，因此有必要把这些概念从根本上弄清楚。
2.首先看一下我们生活中的用户画像
举个例子，”身长八尺、面如冠玉、头戴纶巾”，大家会想到一个人是谁？诸葛亮是吧，这是一段文本上的描述。大家再看一下，大家又会想到谁，希特勒。这是一个球员。这个就不用说了，是美国的奥巴马。这些都是生活中的画像，都是为了描述一个人，但是它们的描述方式和角度不一样的。
但是从我们这些描述当中可以看出一些共性，主要体现在如下几个方面：
第一个是目标，目标都是为了描述人、理解人，这是用户画像最大的目标。
第二个是我们描述的方式，可以分为两种：第一种是非形式化的手段，我们前面看到的语音、文本，都是非形式化的，另外一种是形式化的手段，譬如刚才我们看到的奥巴马身份证，你可以把身份证放在读卡器上，就可以把对应的信息读取出来。
第三个就是结构化和非结构化的组织方式，我们前面看到的球员数据它就是结构化的。
第四个就是用户画像标准，这个很重要，这是我们一会要讲的，为什么？比如说，我们在描述用户的过程当中要有一些共识，举个例子，我说某个人特别二次元，这个词对方就可能听不懂，是因为双方对二次元这个词没有达成共识，所以必须有一套达成共识的的知识体系，不然用户画像这件事是没有办法达到的。
最后一个是验证，就是说我们做完用户画像以后，一定要去验证。举个例子，我跟你说某个人特别不靠谱，相当于打上了一个标签，你一定会反问我为什么不靠谱，你的依据是什么，就是我们给用户生成画像之后，我们一定要给出依据和推理的过程，告诉你这个结论是怎么得到的，不然就没有可信力。
「大数据画像」大数据与大数据画像的关系是什么？3那么到底什么是用户画像呢？
用户画像是对现实世界中用户的数学建模，它包括两方面：
一方面是描述用户，没有说人，是说明它跟业务密切相关，它是从业务中抽象出来的，因此来源于现实，高于现实。
第二个是用户画像它是一种模型，是通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息得到的，它是从数据中来，但对数据做过了抽象，比数据要高，后面所有用户画像的内容都是基于这个展开的。比如刚刚说的月光族，这个肯定是挖掘分析出来的，不是说原来的数据中包含月光族这个标签，所以说这是它的两层含义。