一、場景分析1、場景案例

網際網路行業的朋友一定了解或者聽說過下列幾個場景：

阿里：千人千面，意思不同使用者使用阿里相關的產品感覺是不一樣的，例如支付寶首頁的推薦內容，和其他相關推薦流資訊是完全不同的。

如上幾種場景的邏輯就是：基於不斷分析使用者的行為，生成使用者的特徵畫像，然後再基於使用者標籤，定製化的推薦相關內容。

2、基本概念

通過上面的場景，衍生出來兩個概念：

使用者畫像

使用者畫像，作為一種勾畫目標使用者、聯絡使用者訴求與設計方向的有效工具，把該使用者相關聯的資料的視覺化的展現，就形成了使用者畫像。使用者畫像在各領域得到了廣泛的應用，最初是在電商領域得到應用的，在大資料時代背景下，使用者資訊充斥在網路中，將使用者的每個具體資訊抽象成標籤，利用這些標籤將使用者形象具體化，從而為使用者提供有針對性的服務。

標籤資料

標籤在生活中非常常見，比如商品標籤，個人標籤，行業標籤，例如提到996就想到程式設計師，提到程式設計師就想到格子衫。

標籤是把分散的多方資料進行整合納入統一的技術平臺，並對這些資料進行標準化和細分，進行結構化儲存和更新管理，讓業務線可以把這些細分結果推向現有的互動營銷環境裡的平臺，產生價值，這些資料稱為標籤資料，也就是常說的標籤庫。資料標籤的概念也是在最近幾年大資料的發展中不斷火熱起來的。

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人群，進行精準營銷；能幫助客戶更快切入到市場週期中；深入的預測分析客戶並作出及時反應；基於標籤的開發智慧推薦系統；基於某類使用者的分析，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、資料標籤1、標籤劃分

屬性標籤

屬性標籤是變化最小的，例如使用者實名認證之後，基於身份資訊獲取相關：性別，生日，出生年月，年齡，等相關標籤。變動頻率小，且最具有精準性。

行為標籤

行為標籤就是使用者通過在產品上的一系列操作，基於行為日誌分析得出：例如購買能力、消費愛好、季節性消費標籤等。在資訊流的APP上，通過相關瀏覽行為，不斷推薦使用者感興趣的內容就是基於該邏輯。

規則標籤

根據業務場景需求，配置指定規則，基於規則生成分析結果，例如：

近7天活躍使用者：近7天，每天都登入的使用者作為規則生成；丟失使用者：六個月內沒有任何操作，可以發放高額優惠劵；潛在使用者：使用或產生瀏覽資料，但是未發生任何交易行為；

這類標籤可以基於動態的規則配置，經過計算和分析，生成描述結果，也就是規則標籤。

擬合標籤

擬合類的標籤最具有複雜性，通過使用者上述幾種標籤，智慧組合分析，給的預測值，例如：未婚、瀏覽相關婚禮內容，通過分析預測使用者將要舉辦婚禮，得到一個擬合結果：預測將要結婚。這個預測邏輯也可以反向執行，使用者購買嬰兒用品：預測已婚已育。

這就是資料時代常說的一句話：使用者在某個應用上一通操作之後，演算法分析的結果可能比使用者對自己的描述還要真實。

2、標籤加工流程

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品質，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。

3、應用案例

從流程和業務層面描述都是簡單的，到開發層面都會變得複雜和不好處理，這可能就是產品和開發之間的隔閡。

標籤的資料型別

不同標籤的分析結果需要用不同的資料型別描述，在標籤體系中，常用描述標籤的資料型別如下：列舉、數值、日期、布林、文字型別。不同的型別需要不一樣的分析流程。

商品和標籤

這裡提供一個基礎案例，用商品的標籤來分析商品，例如通過商品產地，價格，狀態等條件，來查詢產品庫有多少符合條件的商品。

資料表設計

主要分四張表：標籤分類，標籤庫，標籤值，標籤資料。

CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (\t`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',\t`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名稱',\t`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '建立時間',\t`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間',\t`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '狀態1啟用,2禁用',\tPRIMARY KEY (`id`)) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標籤層級目錄';CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (\t`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',\t`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目錄ID',\t`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '標籤名稱',\t`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '標籤編碼',\t`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '繫結資料列',\t`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1列舉,2數值,3日期,4布林,5值型別',\t`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '建立時間',\t`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間',\t`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '備註',\t`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '狀態1啟用,2禁用',\tPRIMARY KEY (`id`)) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標籤雲';CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (\t`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '標籤編碼',\t`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '列舉值',\t`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '建立時間',\tKEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標籤列舉值';CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (\t`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵ID',\t`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名稱',\t`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '單價',\t`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',\t`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '產地',\t`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '建立時間',\tPRIMARY KEY (`id`)) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '標籤資料集';

模擬入參介面

這裡的引數應該是基於需求，動態選取，進行組織到一起：

例如圖片中這裡給定的標籤值列表，稱為列舉值。

@RestControllerpublic class AnalyzeController { @Resource private TagDataSetService tagDataSetService ; @GetMapping("/analyze") public String analyze (){ List<TagParam> tagParamList = new ArrayList<>() ; TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"產地","origin_place") ; List<String> valueList1 = new ArrayList<>() ; valueList1.add("深圳"); valueList1.add("廣東"); tagParam1.setValueList(valueList1); tagParamList.add(tagParam1) ; TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"價格","unit_price") ; List<String> valueList2 = new ArrayList<>() ; valueList2.add("1999"); tagParam2.setValueList(valueList2); tagParamList.add(tagParam2) ; TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生產日期","create_time") ; List<String> valueList3 = new ArrayList<>() ; valueList3.add("2020-05-01 13:43:54"); tagParam3.setValueList(valueList3); tagParamList.add(tagParam3) ; TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ; List<String> valueList4 = new ArrayList<>() ; valueList4.add("1"); tagParam4.setValueList(valueList4); tagParamList.add(tagParam4) ; TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"產品名稱","product_name") ; List<String> valueList5 = new ArrayList<>() ; valueList5.add("智慧"); tagParam5.setValueList(valueList5); tagParamList.add(tagParam5) ; Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ; return "Result：" + count ; }}

引數解析查詢

通過對引數的解析，最終形成查詢的SQL語句，獲取精準的結果資料。

@Servicepublic class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl<TagDataSetMapper, TagDataSet> implements TagDataSetService { @Resource private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ; @Override public Integer analyze(List<TagParam> tagParamList) { StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ; for (TagParam tagParam:tagParamList){ querySQL.append(" AND ") ; querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ; // 1列舉,2數值,3日期,4布林,5值型別 List<String> valueList = tagParam.getValueList(); switch (tagParam.getDataType()){ case 1:  querySQL.append(" IN (") ;  for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){ if (i != valueList.size()-1){  querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',"); } else {  querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'"); }  }  querySQL.append(" )") ;  break; case 2:  querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;  break; case 3:  querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;  break; case 4:  querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;  break; case 5:  querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;  break; default:  break; } } /* 最終執行的 SQL SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set WHERE 1 = 1 AND origin_place IN ('深圳', '廣東') AND unit_price = 1999 AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54' AND is_shelves = 1 AND product_name LIKE '%智慧%' */ String whereCondition = String.valueOf(querySQL); return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition); }}

可能有人會說這不就是個查詢流程嗎？如果有這樣的疑問，把上述案例換成使用者查詢，標籤資料的價值會更直觀。

三、智慧畫像1、基本概念

使用者畫像

作為一種勾畫目標使用者、聯絡使用者訴求與設計方向的有效工具，使用者畫像在各領域得到了廣泛的應用。最初是在電商領域得到應用的，在大資料時代背景下，使用者資訊充斥在網路中，將使用者的每個具體資訊抽象成標籤，利用這些標籤將使用者形象具體化，從而為使用者提供有針對性的服務。

行業畫像

通過行業屬性標籤，行業下使用者標籤的綜合分析，生成行業分析報告，提供極有價值的導向，這是最近兩年極其熱門的應用。

畫像補全

通過不斷分析使用者資料，豐富標籤庫，使使用者的畫像更加豐富立體。

2、畫像報告

通過標籤資料的分析，生成一份分析報告，報告內容包含豐富的使用者標籤統計資料。

例如：90後畫像報告