这里的回答真是分成两派啊。

一派是产品和用研，一派是数据和研发。不知道新人们看了这么多南辕北辙的答案会不会更迷糊。

原因是对用户画像歧义的翻译。

一种叫做Persona，也叫做用户角色，是描绘抽象一个自然人的属性。

一种叫做Profile，是和数据挖掘、大数据息息相关的应用。通过数据建立描绘用户的标签。

Persona用户角色是通过调研问卷、电话访谈等手段获得用户的定性特征。为什么要设置这样一种名词？我们首先要明确一个前提：用户间有差异。因为存在差异，所以需要描述。

当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候，究竟在围绕谁在讨论？不能是无根之木吧。用户角色应运而生，将焦点定位在一个抽象出来的人上面，避免浪费很多口水。

（搜索user persona冒出来这么多）

用户角色是用户属性的集合，不是具体谁，放一张某某的照片也是为了达到共情。它应该能准确描述出产品用户，一般会设置三到四个用户角色，也是通常意义上的目标用户群体。

这段话就是一段简要的用户角色描述，它不需要指代特定的谁。

在产品早期和发展期，会较多地借助用户画像，帮助产品人员理解用户的需求，想象用户使用的场景，产品设计从为所有人做产品变成为三四个人做产品，间接的降低复杂度。

用户角色有缺点，评估用户属性时难以量化，也很难证伪。你不知道它确定的是不是真的目标群体，用户群体也随时间推移变化，所以用户角色需要不断修改。

关于如何制定其他答案已经说的很好了。

Profile用户画像更多被运营和数据分析师使用，它是各类描述用户数据的变量集合。

个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好都是基于用户画像的应用。当我们想要选择某部分用户群体做精细化运营时，会用用户画像筛选出特定的群体。

用户画像是一个复杂的系统，随着产品逐渐成熟，会根据不同的业务场景设计不同的标签，用户角色是精炼和概括，而用户画像需要齐全。

用户画像本质是对任何一个用户都能准确描述，用户画像通常用NoSQL的格式存储，和用户角色的文字卡片又不同。为了方便新人理解，我用的是中文。

这是一个简化的画像，真的画像还有不少的子文档嵌套，和上文用户角色的文字描述差异很大，它是各数值变量和分类变量的集合。用户画像是能描述每一个用户的，不同用户的画像肯定不一样。

用户角色通过访谈和调研的形式收集信息，而用户画像可以通过已有数据提炼获得，比如拥有用户的身份证信息，就能准确获得性别、籍贯、出生年月这三个标签。也能通过算法计算获得，比如在淘宝购物遗留的收件人姓名，通过机器学习，以概率的形式获得买家是男是女，建国很大可能是男性，翠兰很大可能是女性。

其余兴趣偏好、行为偏好、社会工程属性、消费特征等，也都能作为用户画像使用。

具体形式其他答案也都说了，就不讲了。

用户角色和用户画像基本上算两个体系，虽然会有互通，用户画像可以参考用户角色设计，用户角色也能使用用户画像的属性。可实际差别还是挺大的。