提到用户画像这个词，好多人都有点印象，但是对具体概念并不清楚。眼下，大数据已经上升为国家战略，但大数据和用户画像之间是什么关系？用户画像又能达到怎样的目的？
作为信息化时代自然的延伸，大数据无处不在。随着可穿戴设备发展加速，人产生的数据越来越多，人和人之间传统面对面的沟通方式也发生了变化。很多时候，我们可能需要依靠机器去识别人，这让用户画像这个事情变得越来越重要。基于用户画像，我们可以做很多事情，比如说个性化推荐、营销、征信、风控，用户画像是这些应用的基础。
生活中描述一个人的方式有很多，但都满足一些共性。首先是目标，都是为了描述人、认识人。其次是形式化，例如在机器上刷出身份证的全部信息。第三是信息组织，有可能是结构化也是非结构化。第四是标准，我们描述一个人，要采用一套能够达成共识、能让对方理解的指示体系。第五是验证，构建完用户画像之后，你得说出它的依据和推理过程。用户画像的描述，必须满足这五个方面的特性。
简而言之，用户画像是对现实世界中用户的数学建模。它源于现实、高于现实，是一种描述用户的数据，是符合特定业务需求的对用户的形式化描述；它源于数据、高于数据，是通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息得出的结果。
说到用户画像是对现实世界中的用户的数学建模，具体包括两层含义——
第一层含义，请注意关键词“用户”，说明这个用户画像跟业务密切相关。用户的画像来源于业务，来源于符合业务需求的特定客户。我们给企业构建用户画像时，不是做研发拍脑袋拍出来的，而是要跟产品人员、业务人员沟通他们的需求。从这个层面上来说，用户画像是源于现实、高于现实的。
第二层含义，请注意关键词“数学建模”，它是从用户已有数据当中去挖掘深层的、对用户比较高层次的描述。比如说，这个人是“月光族”，“月光族”只是一个符号，原始数据中可能并没有包含“月光族”，我们是从用户每个月有多少收入、每个月花销多少钱推理出来是否“月光”。因此，消费数据以及收入数据才是原始数据。从这个层面上来说，用户画像是源于数据、高于数据的。
