在互联网软件快速发展的背景下,用户数据的采集与挖掘展示出了巨大的应用价值。用户画像作为勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,它将具体信息抽象成标签,通过标签来描述用户特征。目前,针对于用户画像分析,用户标签单一往往导致用户分析不精确,大数据计算复杂,消耗时间长,并且针对不同的软件应用来说,用户的数据差异较大,不能采用统一的方式进行统计和计算。本文针对短视频应用,分析特定用户数据,使用基础属性、设备属性、行为属性等来分类用户,使用数据引擎来优化大数据查询和计算,最终使得该系统更加精确和高效。首先,对用户画像背景和研究现状深入调研,总结以往系统的特点和不足,了解用户画像适用的场景和用途。接着,针对该系统进行详细的需求分析,分析总结系统的功能需求。根据系统需求进行设计,将系统分为四大功能模块,分别为分析看板、人群洞察、作者类目和画像查询。分析看板模块通过在线和离线的方式分析用户数据;人群洞察模块将一组用户划分为人群,提供人群的创建和管理;作者类目模块分析发布短视频用户的信息。之后,基于Spring实现各功能模块,并使用Click House为数据引擎优化实时计算速度,采用多种数据库方式存储。开发完成后,对系统做充分的测试,包括系统性能测试。结果表明,本文设计实现的用户画像系统运行稳定,在业务方面权限分明、功能完整。在系统设计方面,各个模块之间相互独立,为后期的开发和维护提供了便捷。