用户画像Profile用户画像作为勾画目标用户、联系用户诉求和设计方向的有效工具，已经广泛应用于各个领域。
用户画像最初应用于电子商务领域。大数据时代，用户信息充斥网络，用户的每一条具体信息都被抽象成标签，可以用来具体化用户画像，从而为用户提供有针对性的服务。
还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗？帮助客户查看一年的消费明细，包括消费能力、消费去向、信用额度等。然后根据每个客户的消费习惯量身定制产品推荐清单.该活动以生动的表达方式将量化后的文字数据推送给大众。
这是用户画像在电子商务领域的一个应用。随着电子商务在中国的快速发展，越来越多的人注意到了数据信息对电子商务市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式可以最大限度的挖掘和保留潜在客户，数据统计和分析给电商市场带来的突破是不可估量的。大数据时代，一切都可以“量化”。看似普通的小数字背后，蕴藏着无限的商机，这也正在被越来越多的企业所理解。
如何从大数据中挖掘商机？建立用户画像，精准分析是关键。
用户画像可以让产品的服务对象更加专注和专注。在行业内，我们经常会看到这样一个现象：我们做一个产品，就期望目标用户覆盖所有人，男女老幼，专家，专家，文清屌丝.通常这类产品会消亡，因为每个产品都服务于特定目标群体的共同标准。当目标群体基数较大时，标准会较低。换句话说，如果这个产品适合所有人，它实际上服务于最低标准。这样的产品要么毫无特色，要么过于粗糙。
看成功的产品案例，他们服务的目标用户通常都很明确，特征明显。产品专注，极致，能解决核心问题。比如苹果的产品，一直是有态度、追求品质、特立独行的为人民服务，在用户中赢得了良好的口碑和市场份额。再比如豆瓣，十几年来一直专注于文艺事业。只服务文艺青年，用户粘性很高。在这里，文艺青年可以找到知音和归宿。因此，向特定群体提供专门的服务远比向广泛的人群提供低标准的服务更接近成功。其次，用户画像可以在一定程度上防止产品设计师草率地代表用户。代替用户的声音是产品设计中常见的现象。产品设计师往往不自觉地认为用户的期望和自己的一样，总是打着“为用户服务”的旗号。这样的后果就是，我们设计好的服务，用户并不买账，甚至觉得不好。
在产品开发和营销过程中，确定目标用户是首要任务。不同类型的用户往往有不同甚至冲突的需求，一个企业不可能做出让所有用户都满意的产品和营销。因此，通过大数据建立用户画像是必不可少的。
这只是用户画像在电商领域的应用。事实上，用户画像已经在不知不觉中渗透到各个领域。在目前最热门的Tik Tok、直播等领域，大数据时代到来后，用户的所有行为都可以被追踪和分析。
什么是用户画像？用户画像是基于市场研究和数据的理想客户的想象表现。创建用户画像，有助于了解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色肖像是针对他们的目标和需求的，解决他们的问题。同时，这也有助于企业更直观地转化客户。
用户画像最重要的一步就是给用户贴标签。我们必须清楚地分析用户的各个维度，才能确定如何给用户画像。
构建用户画像有很多步骤：
首先基础数据收集，电商领域大致可以分为行为数据、内容偏好数据和交易数据，比如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。在金融领域，有贷款信息，信用卡，各种征信等等。然后，当我们收集了用户画像所需的基础数据后，我们需要对这些数据进行分析和处理，提炼关键元素，建立可视化模型。对收集的数据进行建模，抽象出用户的标签。电商领域可能会对用户的基本属性、购买力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络进行粗略的标注，而金融风控领域则更关注用户的基本信息、风险信息、财务信息等等。然后，要利用大数据的整体架构，开发实现标注流程，处理数据，管理标签。同时计算标签计算的结果。在这个过程中，我们需要依靠Hive、Hbase等大数据技术。为了提高数据的实时性，我们还需要使用Flink、Kafka等实时计算技术。最后，最关键的一步是把我们的计算结果、数据、接口等等形成一个服务。比如图表展示，可视化展示，其实在建立用户画像的过程中，我们注重的是数据提取的多样性而不是单一，比如针对不同类型的客户提取不同的数据，或者分析线上线下客户的差异。总而言之，保证数据的丰富性、多样性和科学性是建立精准用户画像的前提。
用户画像基本形成后，就可以进行可视化和精准分析。这时候一般是针对群体分析的。比如可以根据用户价值细分核心用户，评估某个群体的潜在价值空间，从而有针对性地进行产品结构、经营策略、客户导向的调整。因此，应突出该类型产品的研发，在家具的整体展示中进行相关的主题设计，以吸引目标人群的关注和购买。
> 毫无疑问，大数据在商业市场中的运用效果已经突显，在竞争激烈的各个行业，谁能抓住大数据带来的优势，谁才更有机会引领行业的未来。实时用户画像现在大数据应用比较火爆的领域，比如推荐系统在实践之初受技术所限，可能要一分钟，一小时，甚至更久对用户进行推荐，这远远不能满足需要，我们需要更快的完成对数据的处理，而不是进行离线的批处理。
现在企业对于数据的实时要求越来越高，已经不满足于T+1的方式，有些场景下不可能间隔一天才反馈出结果。特别是推荐，风控等领域，需要小时，分钟，甚至秒级别的实时数据响应。而且这种秒级别响应的不只是简单的数据流，而且经过与离线计算一样的，复杂的聚合分析之后的结果，这种难度其实非常大。
幸好实时计算框架的崛起足够我们解决这些问题，近年来Flink，Kafka等实时计算技术的框架与技术越来越稳定，足够我们支撑这些使用场景。
在实时用户画像的构建中，通过对实时数据的不断迭代计算，逐渐的不断完善出用户画像的全貌，这也正符合数据传输的本质，这整体架构中，淡化离线计算在之前特别重的作用，只留做归档和历史查询使用，更多的数据通过实时计算进行输出，最终达到对用户画像的目的。
在实时计算的过程需要对数据实时聚合计算，而复杂的标签也需要实时的进行机器学习，难度巨大，但是最终对于画像的实时性有着重大的意义。
本文介绍了用户画像的简介与实时用户画像的重要意义，但是用什么技术架构可以支撑这些想法的实现呢？
下一章，我们将探讨项目整体架构的设计与实现，未完待续~
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