一、評估標籤質量
1、業務背景
基於標籤對業務進行精準分析，從而影響運營思路和產品迭代的節奏，進而帶來非常高的商業價值，但是這裡需要對標籤的質量進行評估，假設標籤的覆蓋場景非常低，而且準確度低，同樣也會反向影響業務。
通過在標籤的使用過程分析和評估，不斷優化標籤的質量，形成完整的管理週期，這樣才能發揮更高的業務價值。
2、覆蓋維度
單一場景下標籤能產生的價值並不高，這也是很多產品在初期不會過度考慮資料分析的一大原因，能獲取到有標籤含義的資料不足以產生較高的價值。
通常當使用者有一定規模之後，業務的主流程搭建完畢，產品自身也基本完成，這時候就會開始考慮資料的標籤化分析，在標籤初始化完成後，會有小規模的業務場景驗證，通常通過一些運營操作完成，驗證標籤效果之後就會全面開放到業務中。
3、準確度
標籤的準確度是在整合週期中最關鍵的，在給物件打上標籤後，需要準確獲取物件的各項資料，提供基準的分析。
例如：描述24-30歲白領消費能力，在實際業務中發現28-30歲的白領消費能力並不符合預期描述，那就需要對該標籤做垂直細化，分為[24-27]和[28-30]兩個階段，如果範圍內還是存在較大差異，則還是需要不斷優化。
如何把控準確度，可以是基於指標閾值，或者特定業務場景下的人工分析和手動管理，從而判斷標籤是否準確或者獲得標籤優化的依據。
二、標籤基礎應用
1、貼標籤
給一個使用者貼標籤的過程是非常複雜的，這裡通常需要依賴現有成熟的標籤體系。
例如新註冊的使用者或者長期不活躍的使用者，如何獲取精準的分析，從而為運營提供啟用使用者的策略：
這裡相似的使用者可能從多個角度分析，例如性別.年齡.區域.或者參考少數的行為資料。
2、標籤查詢
基於對標籤的選擇，和標籤值選取，生成資料查詢的條件，圈取資料包，這是最常使用的手段。
例如很多的資料分析，篩選等，或者將一些圖片視訊檔案等，通過一些精準的標籤設定，從而達到被快速查詢定位的效果。
在很多媒體類平臺上，釋出內容都需要自己設定描述標籤或者自動內容做分析，生成相關標籤，都是很常規的應用場景。
3、API呼叫
把標籤條件組裝成API引數，通過介面呼叫的方式，快速獲取該標籤條件下的資料包，從而響應業務場景的需求。
三、標籤營銷應用
1、種子資料
基於小批量的種子資料，獲取該資料的公共特徵，進而基於這些特徵選取更大的資料包，有點拋一塊磚砌一面牆的味道，該行為也稱相似資料包挖掘。
這是資料營銷的案例中最基礎的思路，先小範圍測試使用者的營銷效果好，如果效果良好，則根據分析這批小使用者特點，提取描述標籤，然後獲取具有相同標籤的使用者進行營銷，如果這批種子使用者效果不好，則快速停下轉換思路。
2、資料包運算
基於多個資料包，進行運算，比如兩個資料包並集，交集，補集，差集等系列運算。
這樣可以得到資料包的差距，分析組合標籤或者差異標籤之間的影響，可以給營銷帶來精確的參考。資料能產生多大的價值，取決於如何去管理和運營這些資料，不管從什麼思路去分析，思考的角度和整體意識要把握住。
四、原始碼地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile
資料洞察業務系列
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