鄉村振興大數據畫像系統研究與實踐

劉 瑾丁尚宇孟慶莊

（1. 中央民族大學經濟學院 北京 100081；2. 中國宏觀經濟研究院經濟所 北京 100032）

一、研究背景與研究意義

2017 年，黨的十九大報告提出要實施鄉村振興戰略，并提出“產業興旺、生態宜居、鄉風文明、治理有效、生活富裕”的總要求。2018 年，中共中央、國務院印發《鄉村振興戰略規劃（2018—2022 年）》，從加快農業現代化步伐、發展壯大鄉村產業、建設生態宜居美麗鄉村等角度對我國鄉村振興事業進行部署。2021 年1 月，中央一號文件《關于全面推進鄉村振興加快農業農村現代化的意見》印發，明確提出在新發展格局下，推進鄉村振興將成為“十四五”期間我國的重點工作之一。2021 年4 月，第十三屆全國人大常委會第二十八次會議通過《中華人民共和國鄉村振興促進法》，將推進鄉村振興以法律的形式確定下來。在提出鄉村振興戰略的五年時間中，中央出臺了諸多政策和法律法規對實現鄉村振興進行頂層設計與規劃，鄉村振興戰略已成為實現我國農業農村現代化的巨大推動力。

在明確鄉村振興戰略的地位后，如何實現鄉村振興成為政府部門面臨的重大挑戰。在實施鄉村振興戰略的過程中，第一步就是要了解鄉村發展全貌，掌握與農業農村發展相關的各類信息和數據。對于不同主體來說，了解鄉村發展的現狀都是實施下一步計劃和采取實際行動的前提。對于政府部門來說，了解現狀可以發現農業農村發展的短板，為因地制宜、因鄉施策打好基礎，同時也使通過借鑒其他地區的先進經驗以實現跨越式發展成為可能。對于研究機構來說，了解現狀是進行相關數據分析和提出政策建議的前提。對于經濟組織來說，了解現狀是制定企業發展戰略和投資策略的關鍵。總之，了解鄉村發展現狀是實施鄉村振興戰略需要解決的首要問題。

當前，了解鄉村發展現狀過程中主要存在兩個問題。第一，從數據的共享角度來看，鄉村數據的分散化嚴重影響各類機構了解鄉村發展現狀。在政府內部，與鄉村發展相關的農業部門、人社部門、財政部門、環保部門等各自為政，各部門之間數據資源沒有實現互聯互通，存在“數據孤島”“數據煙囪”的現象。在政府之外，銀行、征信機構、農業企業等也掌握著大量與農民、農業、農村相關的數據資源，但這些數據資源沒有實現共享，也沒有同政府數據進行對接。第二，從數據的使用角度來看，即使各部門、各機構掌握的鄉村數據實現了在同一平臺的匯集，政府部門也很難對數據進行分析和有效利用。一方面，不同部門和機構掌握的數據內容、格式和類型存在巨大差異，例如，政府部門掌握的鄉村數據更偏向于農業領域，且數據頻率多為季度和年度，而銀行掌握的數據更多是和農民個體或新型經營主體相關，數據的敏感度和頻率更高。此外，不同機構的數據格式也不同，要實現不同類型、不同頻率的數據拼接難度較大。另一方面，政府部門的技術水平有限，在使用大數據、人工智能等新技術方面的經驗不足，很難對數據背后隱藏的信息進行充分挖掘。在此背景下，建設鄉村振興大數據畫像系統勢在必行，通過融合政府、研究機構和經濟組織的數據源，借助研究機構和經濟組織的技術優勢，政府部門可以更好地了解鄉村發展現狀，助力鄉村振興。

二、鄉村大數據畫像相關研究現狀

在鄉村大數據畫像系統的研究和實踐過程中，鄉村大數據源是研究和實踐的基礎，因此至關重要，同時，必須利用大數據畫像技術對數據展開分析，才能最終形成鄉村畫像。因此，本文重點參考了和鄉村大數據源以及大數據畫像技術相關的兩類研究文獻。

（一） 鄉村大數據源研究

已有學者對鄉村大數據源進行了研究。王東杰等提到，2014 年我國已經搭建了國家農業數據中心和國家農業科技數據中心，同時，農業部、商務部、國家統計局、發改委等開始建立各種信息統計渠道，加強對農業生產、農產品價格等方面的監測[1]。趙瑞雪等對國內外農業科學數據的建設情況進行梳理，發現共計42 個數據源，如NCBI 數據庫、國家農作物種質資源平臺、中國生態農業信息數據庫等；同時，文章還對各農業數據庫包含的數據內容進行了對比分析[2]。姜侯等將農業大數據源的獲取途徑分為農業物聯網數據、農業遙感數據、農業網絡數據、科研及農戶生產經營數據等四大類[3]。許哲平等將國內外農業大數據平臺分為基礎數據平臺、作物數據平臺、林業數據平臺、漁業數據平臺等類型[4]。劉瑾對政府數據開放平臺上的農業農村數據源進行梳理，并以8 個平臺為例對農業農村相關數據的開放數量和質量進行評估[5]。劉瑾和張仲對鄉村自然地理條件數據源、統計年鑒數據源、農業普查數據源、政府部門公開數據源、政策稱號數據源、農業企業數據源、農業專利數據源以及農村電子商務數據源等8 類鄉村數據源進行了歸納總結[6]。

對已有文獻進行分析可以發現，當前對鄉村大數據源進行研究的主要關注點在農業大數據源上，這主要是由于相比農村和農民數據來說，農業數據的獲取途徑更多、數據總量更多。僅有少量文獻涉及與農村和農民相關的大數據源，如姜侯等[3]提到的農戶生產經營數據、劉瑾和張仲[6]提到的政策稱號數據以及農村電子商務數據等。但對于鄉村整體發展而言，農業、農村和農民三者都十分重要，農民更是鄉村經濟系統的核心，同時，數據源的多樣和完整是進行后續分析的基本條件，因此，任何一方數據的短缺都會導致政府無法客觀、綜合地對鄉村總體情況進行分析與評價。

當前，數字鄉村戰略的推進加速了鄉村大數據的積累。早在2015 年，農業部印發的《關于推進農業農村大數據發展的實施意見》中就要求在2020 年底前實現各級農業主管部門數據集向全社會開放，實現數據采集的自動化和數據使用的智能化，同時，發展農業領域的物聯網，加強對農業農村領域各項數據的實時監測。2019 年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《數字鄉村發展戰略綱要》，提出加快鄉村信息基礎設施建設、建設智慧綠色鄉村、深化信息惠民服務等多項舉措。2020 年，《數字農業農村發展規劃（2019—2025 年）》印發，進一步指明了發展數字鄉村的路徑，包括構建基礎數據資源體系、加快生產經營數字化改造、強化關鍵技術裝備創新等。數字鄉村戰略的實施有助于進一步解放和發展數字生產力，構建層級更高、結構更優的現代化鄉村經濟體系，推動鄉村振興的實現。從構建鄉村振興大數據畫像系統的角度來看，數字鄉村戰略有助于鄉村大數據源的拓展，使各類數據充分融合，為后續畫像技術的應用奠定數據基礎。

（二） 大數據畫像技術研究

大數據畫像技術是構建鄉村振興大數據畫像系統的核心技術。大數據畫像的概念來自于用戶畫像，其英文名稱為“User Persona”，最早由交互設計之父艾倫·庫珀提出，他將用戶畫像定義為“基于用戶真實數據的虛擬代表”[7]。用戶畫像是基于用戶的基本屬性、社會屬性、行為習慣等信息來提取個性化標簽，了解用戶的過程[8]。大數據畫像技術是用戶畫像在大數據背景下的創新發展，是基于靜態數據和動態數據、結構化數據和非結構化數據、傳統數據和非傳統數據、宏觀數據和微觀數據，結合大數據、人工智能等新技術，來挖掘數據、提取特征、構建模型并進行可視化展示的一種新型畫像技術。

從畫像的研究對象來看，已有文獻的研究對象以“用戶”為主，如Semeraro 等[9]、單曉紅等[10]、吳樹芳等[11]和閆泓序等[12]，分別對數字圖書館用戶、攜程酒店用戶、微博用戶以及我國工業電力用戶進行畫像，利用畫像技術分析不同行業的用戶特征，為挖掘用戶價值提供支撐。此外，還有部分文獻以企業或者產品為對象進行研究[13-15]，但這類文獻數量較少，且研究思路和使用技術與用戶畫像類似。本文在對知網進行檢索后發現，國內僅有李望月等學者的一篇文獻對鄉村領域的畫像技術應用進行了初步探索，但該文獻尚未給出構建鄉村領域大數據畫像系統的方法[16]。而國外尚未有文獻使用畫像技術對鄉村面貌進行刻畫，僅有部分文獻對大數據技術在農業領域的應用進行了研究[17-18]。

從畫像的應用場景來看，在現實生活中，畫像技術多用于金融領域和互聯網領域，具體而言，主要用在相關內容推送、廣告精準投放、客戶征信、個性化服務等方面。以往，由于農業農村領域的數據存在量少、頻率低、結構各異等問題，畫像技術落地和應用的難度較大，在客觀上阻礙了畫像技術在鄉村領域的使用和推廣。

從畫像的技術基礎來看，特征提取是畫像技術的關鍵。特征提取的方法可以分為兩大類。一類是人工提取，即通過調研、走訪、文獻查閱、專家咨詢等方法來提取用戶的特征，構建用戶畫像，這類方法適用于數據結構清晰、數據內涵明確、數據量較小、前人經驗豐富的場景[19]。另一類是數據挖掘，即使用大數據技術對數據進行深度分析，提取隱藏的特征，具體方法包括K 均值聚類、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林等，這類方法適用于數據量大、數據類型多樣的場景[20-21]。

總體來看，當前對于大數據畫像技術應用于鄉村領域的研究極少，這一方面是由于相比工業和商業領域，農業領域的信息化推進較慢，信息技術在農業領域的應用也更少，另一方面是由于畫像技術更多聚焦于個體人，關注“客戶”能夠創造的商業價值，研究主體尚未拓展到“鄉村”。在鄉村大數據源逐漸豐富的背景下，畫像技術也有了在鄉村應用的基礎，同時，隨著鄉村經濟系統的復雜化，傳統的治理手段無法滿足需求，將大數據技術應用于鄉村治理是實現農業農村現代化的必然要求[22]。

三、鄉村振興大數據畫像系統的功能和架構

（一） 鄉村振興大數據畫像系統的定義、特征及功能

1. 定義

鄉村振興大數據畫像系統是匯聚各類與農業、農村、農民相關的大數據源，使用大數據技術對鄉村數據進行挖掘，提取多種數據特征，并使用可視化技術對鄉村數據進行展示的畫像系統。

2. 特征

鄉村振興大數據畫像系統具有四個特征。

一是綜合化。鄉村振興大數據畫像系統將匯集涉及鄉村發展的各類數據，多維度、多層次、多方面刻畫鄉村發展面貌，突破傳統數據平臺主要提供農業數據的限制。用戶通過平臺能夠全面了解鄉村發展的各個方面。

二是動態化。隨著底層數據的更新，數據分析結果及可視化展示也會變動。未來，隨著海量數據的匯聚和數據更新頻率的提高，鄉村振興大數據畫像系統將達到實時變動。平臺動態化的特征將極大提高平臺的使用效率，幫助政府等用戶及時更新信息，進而做出決策。

三是智能化。不同于簡單的數據庫或數據平臺，鄉村振興大數據畫像系統在大數據、人工智能等技術的助力下，將實現對數據的深度分析，同時可根據不同主體的需求提供不同的數據分析方案。

四是可視化。可視化技術可以對大量復雜數據進行提取并分析，借助圖形、表格、圖標等直觀的、便于理解的形式，將結果呈現出來，從而幫助系統使用主體在短時間內獲取更多信息。3. 功能

鄉村振興大數據畫像系統可以為政府部門、學術機構、經濟組織等各類主體使用，為解決鄉村領域的難點問題提供數據支撐。具體而言，鄉村振興大數據畫像系統主要有三大功能。

一是了解全貌。傳統的鄉村發展評價一般采用年鑒數據、普查數據和調查數據等，這些數據存在時間滯后、更新頻率低、農業數據多而農村和農民數據少等問題，同時，使用相似數據源進行分析可能會導致評價結果的趨同化。鄉村振興大數據畫像系統涵蓋了海量的鄉村數據資源，能夠極大地拓展分析維度，幫助系統使用主體全方位、立體化地了解鄉村發展實際情況，進而有針對性地采取具體措施。

二是差異尋因。從政府角度而言，在了解鄉村發展的現狀后，需要更進一步地了解短板為何為短板，以及如何去突破短板。鄉村振興大數據畫像系統可以幫助政府部門對比當地與位置鄰近地區、經濟結構相似地區、自然資源相似地區之間鄉村發展的差異，從而發現該地區的優勢和劣勢，并提供其他地區的發展經驗供其參考。

三是監測預警。鄉村振興大數據畫像系統也可作為監測預警系統使用。一方面，系統可用于評估鄉村振興政策的實施情況，通過對多年數據進行對比，向政府部門清晰提示指標的變動情況尤其是下降指標的實際表現，幫助政府采取相關政策進行適當調整。另一方面，系統可用于對鄉村發展情況進行實時監測并發出預警。例如，系統可以對農產品價格進行實時監測，當指標值出現異常波動或下降趨勢時發出預警信號，幫助政府部門作出及時應對。

（二） 鄉村振興大數據畫像系統的架構

如圖1 所示，本文構建的鄉村振興大數據畫像系統主要包括六大板塊：數據采集、數據預處理、數據存儲、特征工程、數據挖掘、鄉村畫像。用戶畫像的過程包括搜集用戶數據、分析用戶相關業務特色以及可視化分析等[23-24]，這六大板塊的設計參考了用戶畫像的構建過程。設計同時參考了計算機領域搭建大數據類平臺的相關流程，即從數據的獲取，到數據簡單處理和存儲，再到對數據進行深層次挖掘和分析，最后形成關于一個主體的大數據畫像，這是一個構建大數據平臺通用的流程。流程核心是對粗糙的數據進行深度加工，將與主體相關的各類事物聯系在一起，構建一個關于主體的信息網絡，而畫像的本質，就是信息的有效集合。

1. 數據采集

鄉村數據源十分豐富，包括年鑒數據、普查數據、調研數據、征信數據、消費數據、支付數據、手機信令數據、物聯網數據和互聯網爬取數據等等。從數據結構來看，畫像系統既包括結構化數據，又包括半結構化和非結構化數據。從數據層次來看，畫像系統既包括省級層面、市級層面的宏觀經濟數據，又包括涉及農戶個體的微觀數據。從數據類型來看，畫像系統既包括數值型數據，又包括文本型數據。本文在構建鄉村振興大數據畫像系統時，對三類鄉村大數據源進行了重點關注。

一是政府數據開放平臺上的鄉村數據。政府掌握著大量高價值的數據資源。據《中國地方政府數據開放報告（2021 年上半年）》統計，截至2021 年4 月底，我國已有174 個省級和城市的地方政府上線了數據開放平臺，其中省級平臺18 個（含省和自治區，不包括直轄市和港澳臺），城市平臺156 個（含直轄市、副省級與地級行政區）。這些平臺匯聚了發改、民政、財政、住建、自然資源、生態環境、水利、文化和旅游、統計等多個政府部門的數據，從主題或領域來看，涉及鄉村數據的主題包括農業農村、文旅休閑、氣象服務、衛生健康等。政府促進鄉村數據開放可以推動歷史數據的數字化、電子化，這些數據不僅可以為政府部門所用，為其決策提供支撐，同時也可以為其他主體進行應用開發提供基礎資源，進一步促進數據要素價值的釋放。

二是物聯網產生的鄉村數據。例如，農村居民可以借助物聯網傳感器搭建精細化種養環境，在種養殖生產環節通過物聯網設備采集環境信息。再如，農村地區還可以通過在垃圾監測點部署傳感器設備，結合無人機定期拍攝、互聯網群眾監督等手段，獲取農村人居環境數據。

三是與農戶相關的微觀數據。互聯網金融的發展使得“長尾效應”得到充分發揮，農村居民也能以較低成本購買金融產品和服務，在此背景下，互聯網金融平臺將積攢大量關于居民個人的消費、支付、購買保險等行為的數據，這些數據與傳統銀行等金融機構的數據結合，可以進一步完善我國農村居民包括征信情況在內的各種信息。

未來，隨著政府數據開放工作的推進、智慧農業的發展和數字金融的進一步推廣，這三類鄉村大數據源將獲得極大拓展。同時，其他鄉村數據源也將更加豐富，使鄉村振興大數據畫像系統能夠保持動態更新。

2. 數據預處理

由于不同來源的數據類型不一、頻率不一、時間段不一，因此在使用之前需要對數據進行處理。一是數據清洗，如去除異常值、處理缺失值。二是數據轉換，如將文本型數據轉換為數值型數據，以及不同尺度數據的歸一化處理等。三是數據規約。以屬性規約為例，屬性規約是通過合并屬性來創建新的屬性，或者通過刪除不相關屬性來減少數據維數，從而提高后續的數據挖掘效率，降低計算成本。四是數據集成，即把不同來源、不同格式的數據在邏輯上或者在物理上進行集中。

3. 數據存儲

數據存儲板塊應充分考慮數據使用的規范性和便捷性。本文初步設想可以根據鄉村數據的內涵對各個數據源的數據進行細分，然后集中到相應的數據庫中，如自然環境數據庫、鄉村人口數據庫、農業生產數據庫、鄉村治理數據庫、鄉村經濟數據庫等。此外，數據存儲還應關注數據的安全性，防止數據篡改和泄露。

4. 特征工程

如前所述，特征提取是構建大數據畫像系統最為關鍵的一步，人工提取和數據挖掘這兩種特征提取方法既可以分開使用，也可以結合使用。提取出來的特征通過標簽進行展示和存儲，標簽可以分為以下三類。

一是事實標簽。這類標簽是根據鄉村的基本信息提取的，是對事實的描述，無需對原始信息進行太多處理，如“屬于西部地區”“屬于溫帶季風氣候”等。

二是模型標簽。這類標簽是對鄉村數據進行求和、求平均、求比率、求增速等得到的，是基于一定的畫像模型產生的，如“本年度小麥產量比去年增加3%”“平均每村的醫療人員數量為4 人”等。

三是預測標簽。這類標簽是在對鄉村未來發展情況進行預測時使用的，需要構建更加復雜的模型、進行更為復雜的運算才能得出，如“水稻產量可能出現下降”“人口有增加趨勢”等。預測方法既可以使用傳統經濟學中的各種趨勢預測法，也可以使用機器學習等統計方法。

在構建鄉村振興大數據畫像系統時，要建立標簽篩選機制。標簽篩選指的是對事實標簽、模型標簽和預測標簽等各類標簽進行有選擇性地呈現的過程。隨著鄉村大數據類型和數量的增加，標簽的數量也將不斷增加，如果不建立篩選機制，將所有標簽直接可視化，就會導致大量標簽集中于同一張圖的情況，出現“信息過量”或“信息泛濫”的現象。未來可通過構建標簽篩選機制，根據不同主體的實際需求來選擇可視化的側重點，有針對性地展示部分重要標簽。

5. 數據挖掘

對特征工程環節提取到的特征和標簽，我們繼續使用數據挖掘技術對其進行具體而深入的分析。實際操作中有多種方法可供選擇，以機器學習方法為例，既可以采用有監督的學習（如分類分析），也可以采用無監督的學習（如聚類分析），具體使用哪種方法需要根據數據情況和研究目的而定。在進行數據挖掘時，要特別關注數據的稀疏性問題。以“全國民主法治示范村”這一政策稱號為例，到目前為止，該稱號一共發布過7 個批次的名單，共計3035 個村落，對于我國六十多萬個村來說，擁有“全國民主法治示范村”稱號的村落數量是很少的，大量未獲得稱號的村落在該項數據表現上值為零，這就導致了數據稀疏性問題。通俗來說，數據稀疏是指數據相對于整體而言具有較低的覆蓋度，傳統方法很難獲取有用信息從而生產有效的標簽。因此，在構建鄉村振興大數據畫像時，對這些數據進行合適的處理對于后續的計算至關重要。

6. 鄉村畫像

經過以上五個步驟，鄉村振興大數據畫像形成，按照不同的用途和功能運用于多個領域。以政府部門為例，政府可以借助鄉村振興大數據畫像系統開展農業普查；也可以利用系統的數據分析結果因鄉施策，為鄉村補全短板、發揮優勢提供助力；還可以測度和評估政策效果，為下一步調整政策提供數據支持等。

四、鄉村振興大數據畫像系統實踐

依據鄉村振興大數據畫像系統的架構和設計思路，本文對該系統進行了開發和實踐，設計了四大類畫像體系，分別為中長期畫像、振興指數畫像、特征鄉村畫像和試點示范畫像。

（一） 中長期畫像

中長期畫像體系的底層數據主要來自年鑒、農業普查資料等，重點在于對我國鄉村發展5 至10 年內的情況進行宏觀層面的分析，具體可以分為兩部分。第一部分為農業普查數據分析。以北京市為例，本文利用大數據技術對上百個標簽進行梳理，并使用詞云圖進行可視化展示，畫像結果如圖2（a）所示。從圖中可以直觀看出1996 年、2006 年和2016 年北京市鄉村發展比較好的方面，并能夠看出北京市鄉村隨時間的變化情況，如2016 年的“電子商務配送站點”標簽可以充分體現農村電子商務行業的快速發展。圖2（b）給出了三個時點排名前十位的具體指標。第二部分為五年規劃時段分析，以年鑒數據為基礎。以黑龍江省農林牧漁總產值指標為例，從圖3 可以看出，“十一五”“十二五”“十三五”期間，黑龍江省農林牧漁業總產值在全國的排名分別上升2 位、上升4 位、下降1 位，“十二五”期間的增長速度最快。

（二） 鄉村振興指數畫像

鄉村振興指數畫像使用的是年鑒數據，通過構建指標體系來對我國31 個省（自治區、直轄市）的鄉村振興發展水平進行測度，如圖4（a）所示，鄉村振興指數按照從高到低進行排序，拉動柱狀圖下方的橫條，可以看到全部省份的鄉村振興指數情況。點擊圖上某個省份的柱狀圖，可以進入詳情頁，如圖4（b）所示，以河北省為例，可以看到河北省2018 年鄉村振興指數值及其排名，并可以看到五個一級指標值。

（三） 特征鄉村畫像

特征鄉村畫像又分為集聚提升類鄉村畫像、城郊融合類鄉村畫像、特色保護類鄉村畫像和搬遷撤并類鄉村畫像，其中，第一類和第三類畫像主要使用《中國縣域統計年鑒（鄉鎮卷）》數據，第二類和第四類畫像主要使用從民政部網站公告中爬取的數據。以集聚提升類鄉村畫像為例，千強鄉鎮是統計年鑒中提供的一種稱號，其數量也是體現鄉村集聚提升的重要信號，圖5 給出了分地區的我國各省份千強鄉鎮數量情況。其余部分暫不做展示。

（四） 試點示范鄉村畫像

試點示范鄉村畫像的數據來自于互聯網，本文對農業農村部、財政部、人社部等十余個國家級政府部門網站進行爬取，獲得了與鄉村有關的60 多個稱號，這些稱號通常被稱為“試點”“示范”等，如“全國一村一品示范村鎮”“全國鄉村振興示范村”“結合新型城鎮化開展支持農民工等人員返鄉創業試點”等。稱號數據屬于非傳統、非結構化的文本型數據，需要使用文本分析工具對文字進行解析。本文共獲得5 萬多個行政村名稱，圖6 給出了這些稱號的總體情況以及分區域的情況。此外，本研究還對各省份稱號數據進行了分析，在此暫不做展示。

當前，本系統已經獲取的數據可以分為三類。一是三次農業普查數據。二是與鄉村有關的年鑒數據，包括《中國統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》等綜合類年鑒中的相關數據、《中國農村統計年鑒》《中國農墾統計年鑒》等鄉村類年鑒的全部數據、《廣東農村統計年鑒》等地方性鄉村類年鑒數據。三是互聯網爬取數據，主要是對各個政府部門網站進行爬取。本系統的數據后臺已經按照行政主體、時間等關鍵指標對各個來源的數據進行拼接，并提供了數據查詢、數據篩選等功能。由于征信數據、支付數據等數據的私密性較高，這部分數據目前尚未獲取。未來，隨著數據源的拓展，大數據系統的底層數據基礎將更加堅實。從數據分析方法來看，本系統既使用了傳統的統計方法，又使用了標簽技術，并提供了大量的可視化圖表，下一步，本系統將更多使用機器學習、深度學習等對底層數據進行挖掘。

五、總結

鄉村振興大數據畫像系統是基于廣泛的鄉村大數據源，使用大數據技術和畫像技術進行數據分析的可視化系統，具有綜合化、動態化、智能化、可視化四大特征及了解全貌、差異尋因、監測預警三大功能。本文給出了鄉村振興大數據畫像系統的具體架構，包括數據采集、數據預處理、數據存儲、特征工程、數據挖掘、鄉村畫像六大板塊。基于該架構，本文進行了具體實踐，將系統分為中長期畫像、振興指數畫像、特征鄉村畫像和試點示范畫像四類畫像，并對四類畫像的主要內容進行了展示。

鄉村振興大數據畫像系統是在鄉村振興和數字鄉村兩大戰略實施的背景下進行設計和搭建的，數字鄉村是鄉村振興大數據畫像系統建設的基礎，鄉村振興是系統建設的目標。數字鄉村不僅是指數字技術在鄉村領域的簡單應用，還指根據數字經濟的發展理念，依托于信息基礎設施和大數據、人工智能、物聯網等數字技術，驅動農業農村高質量發展，推動鄉村智能化、綠色化、精準化。數字鄉村的發展為鄉村振興大數據畫像系統提供了基礎數據，同時也積累了技術經驗。反過來，鄉村振興大數據畫像系統也為數字鄉村和鄉村振興戰略的推進提供了更加可靠的數據支持，為鄉村發展指明了方向。未來，隨著鄉村數據資源的開放拓展和信息技術的進步，鄉村振興大數據畫像系統的各項功能將更加完善，數據分析結果將更加準確，系統的應用范圍也將進一步擴大。