一、標籤簡介
標籤概念
標籤，最初用來對實物進行分類和標記，例如標明物品的品名、重量、體積、用途等簡要資訊。後來逐漸流行到資料行業，用來標記資料，對資料快速分類獲取和分析。
標籤特點
精確描述定位和搜尋，具有生命週期的特性，可以計算，配置和規則化處理。可以用標籤來描述各種結構和非結構化[文件、圖片、視訊等]的資料，從而使這些內容被高效的管理。
- 描述特徵：標籤[手機顏色]，特徵[紅色，白色]；
- 描述規則：標籤[活躍使用者]，規則[每日登陸，產生交易]；
標籤價值
- 精細運營的基礎，有效提高流量精準和效率。
- 幫助產品快速定位需求資料，進行精準分析；
- 能幫助客戶更快切入到市場週期中；
- 深入的預測分析資料並作出及時反應；
- 基於標籤的開發智慧推薦系統；
- 基於某類下的資料分析，洞察行業特徵；
標籤的核心價值，或者說最常用的場景：實時智慧推薦，精準化數字營銷。
二、標籤定義
屬性標籤
屬性標籤是描述基本特徵，不需要行為產生，也不是基於規則引擎分析，例如基於使用者實名認證資訊，獲取：性別，生日，出生日期等特徵。變動頻率極小，且精準性較高。
行為標籤
通過不同業務渠道埋點，捕捉使用者的行為資料，基於這些資料分析，形成結果描述的標籤，例如：分析使用者「網購平臺」，得到的結果拼多多,淘寶,京東,天貓等。這些都是需要通過行為資料來判斷的標籤。
規則標籤
規則下分析出來的標籤，更多是基於產品或者運營角度來看，例如電商平臺需要對會員等級超過5級，且近7天活躍的會員發一次福利，這裡就涉及兩個標籤應用：1.「會員等級」基於什麼規則判斷；2.「近7天活躍」如何判斷，是基於登入，還是產生交易行為，這些都要可以動態配置，然後基於規則引擎把結果生成。基於動態的規則配置，經過計算和分析，生成描述的標籤，也就是規則標籤。
擬合標籤
擬合類標籤極具複雜性，通過對多種標籤智慧組合分析，給出預測描述，或者直接給出進階定義，例如所謂的讀心術，即通過多個特徵，眼神資訊，判斷人的心理活動。在機器學習中有一句話：通過長期對使用者行為的判斷和學習，機器可能比使用者還了解使用者。
三、標籤管理體系
層級分類
標籤管理的基本手段，通常以行業來分：金融，教育，娛樂等；通過多級分類細化管理。
基礎標籤
即資料的關鍵標籤，特點精確扁平，不可再細分，用來精確的描述資料，類似後設資料。當使用多個標籤組合描述資料特徵，就會形成結構化的表管理。
標籤值型別
值型別：數字，字典，布林，日期，文字框，自定義等，是對標籤具體值的管理。例如標籤「性別」，標籤值「男.女.未知」,這種典型通過羅列字典來描述的場景。
四、標籤生產流程
1、基礎流程
資料採集
資料採集的渠道相對較多，比如同一APP內的各種業務線：購物、支付、理財、外賣、資訊瀏覽等等。通過資料通道傳輸到統一的資料聚合平臺。有了這些海量日誌資料的支撐，才具有資料分析的基礎條件。不管是資料智慧，深度學習，演算法等都是建立在海量資料的基礎條件上，這樣才能獲取具有價值的分析結果。
資料加工
結合如上業務，通過對海量資料的加工，分析和提取，獲取相對精準的使用者標籤，這裡還有關鍵的一步，就是對已有的使用者標籤進行不斷的驗證和修復，尤其是規則類和擬合類的相關標籤。
標籤庫
通過標籤庫，管理複雜的標籤結果，除了複雜的標籤，和基於時間線的標籤變，標籤資料到這裡，已經具有相當大的價值，可以圍繞標籤庫開放一些收費服務，例如常見的，使用者在某電商APP瀏覽某些商品，可以在某資訊流平臺看到商品推薦。大資料時代就是這麼令人感覺智慧和窒息。
標籤業務
資料走了一大圈轉換成標籤，自然還是要回歸到業務層面，通過對標籤資料的使用者的分析，可以進行精準營銷，和智慧推薦等相關操作，電商應用中可以提高成交量，資訊流中可以更好的吸引使用者。
應用層
把上述業務開發成服務，整合到具有的應用層面，不斷提升應用服務的質量，不斷的吸引使用者，提供服務。當然使用者的資料不斷在應用層面產生，在轉到資料採集服務中，最終形成完整的閉環流程。
2、資料聚合池
- 基於IDmapping技術，置換唯一標識[uid];
- 基於uid關聯標籤，放入計算池；
- 相同的uid攜帶的標籤會以貪吃蛇的方式執行；
- 不斷豐富該uid下攜帶的標籤內容；
以此方式豐富標籤的場景，產生更大的資料價值；
五、原始碼地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile
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