数据智能标签，精准管理数据

1、场景案例

互联网行业的朋友一定了解或者听说过下列几个场景：

阿里：千人千面，意思不同用户使用阿里相关的产品感觉是不一样的，例如支付宝首页的推荐内容，和其他相关推荐流信息是完全不同的。

腾讯：社交广告，不同用户的朋友圈或者其他媒体场景下的广告信息是不同的，会基于用户特征推荐。

头条：信息价值，根据用户浏览信息，分析用户相关喜好，针对分析结果推荐相关的信息流，越关注某类内容，获取相关的信息越多。

如上几种场景的逻辑就是：基于不断分析用户的行为，生成用户的特征画像，然后再基于用户标签，定制化的推荐相关内容。

2、基本概念

通过上面的场景，衍生出来两个概念：

用户画像

用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的展现，就形成了用户画像。用户画像在各领域得到了广泛的应用，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。

数据标签

标签在生活中非常常见，比如商品标签，个人标签，行业标签，例如提到996就想到程序员，提到程序员就想到格子衫。

标签是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，进行结构化存储和更新管理，让业务线可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库。数据标签的概念也是在最近几年大数据的发展中不断火热起来的。

数据标签价值

精细运营的基础，有效提高流量精准和效率。

帮助产品快速定位需求人群，进行精准营销；

能帮助客户更快切入到市场周期中；

深入的预测分析客户并作出及时反应；

基于标签的开发智能推荐系统；

基于某类用户的分析，洞察行业特征；

数据标签的核心价值，或者说最常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。

3、应用案例

从流程和业务层面描述都是简单的，到开发层面都会变得复杂和不好处理，这可能就是产品和开发之间的隔阂。

标签的数据类型

不同标签的分析结果需要用不同的数据类型描述，在标签体系中，常用描述标签的数据类型如下：枚举、数值、日期、布尔、文本类型。不同的类型需要不一样的分析流程。

商品和数据标签

这里提供一个基础案例，用商品的标签来分析商品，例如通过商品产地，价格，状态等条件，来查询产品库有多少符合条件的商品。

数据表设计

主要分四张表：标签分类，标签库，标签值，标签数据。