关于数据分析:标签管理体系之业务应用

一、评估标签品质

1、业务背景

基于标签对业务进行精准剖析，从而影响经营思路和产品迭代的节奏，进而带来十分高的商业价值，然而这里须要对标签的品质进行评估，假如标签的笼罩场景非常低，而且准确度低，同样也会反向影响业务。

通过在标签的应用过程剖析和评估，一直优化标签的品质，造成残缺的治理周期，这样能力施展更高的业务价值。

2、笼罩维度

繁多场景下标签能产生的价值并不高，这也是很多产品在初期不会适度思考数据分析的一大起因，能获取到有标签含意的数据不足以产生较高的价值。

通常当用户有肯定规模之后，业务的主流程搭建结束，产品本身也根本实现，这时候就会开始思考数据的标签化剖析，在标签初始化实现后，会有小规模的业务场景验证，通常通过一些经营操作实现，验证标签成果之后就会全面凋谢到业务中。

3、准确度

标签的准确度是在整合周期中最要害的，在给对象打上标签后，须要精确获取对象的各项数据，提供基准的剖析。

例如：形容 24-30 岁白领生产能力，在理论业务中发现 28-30 岁的白领生产能力并不合乎预期形容，那就须要对该标签做垂直细化，分为 [24-27] 和[28-30]两个阶段，如果范畴内还是存在较大差别，则还是须要一直优化。

如何把控准确度，能够是基于指标阈值，或者特定业务场景下的人工剖析和手动治理，从而判断标签是否精确或者取得标签优化的根据。

二、标签根底利用

1、贴标签

给一个用户贴标签的过程是非常复杂的，这里通常须要依赖现有成熟的标签体系。

例如新注册的用户或者长期不沉闷的用户，如何获取精准的剖析，从而为经营提供激活用户的策略：

这里类似的用户可能从多个角度剖析，例如性别. 年龄. 区域. 或者参考多数的行为数据。

2、标签查问

基于对标签的抉择，和标签值选取，生成数据查问的条件，圈取数据包，这是最常应用的伎俩。

例如很多的数据分析，筛选等，或者将一些图片视频文件等，通过一些精准的标签设定，从而达到被疾速查问定位的成果。

在很多媒体类平台上，公布内容都须要本人设定形容标签或者主动内容做剖析，生成相干标签，都是很惯例的利用场景。

3、API 调用

把标签条件组装成 API 参数，通过接口调用的形式，疾速获取该标签条件下的数据包，从而响应业务场景的需要。

三、标签营销利用

1、种子数据

基于小批量的种子数据，获取该数据的公共特色，进而基于这些特色选取更大的数据包，有点抛一块砖砌一面墙的滋味，该行为也称类似数据包开掘。

这是数据营销的案例中最根底的思路，先小范畴测试用户的营销成果好，如果成果良好，则依据剖析这批小用户特点，提取形容标签，而后获取具备雷同标签的用户进行营销，如果这批种子用户成果不好，则疾速停下转换思路。

2、数据包运算

基于多个数据包，进行运算，比方两个数据包并集，交加，补集，差集等系列运算。

这样能够失去数据包的差距，剖析组合标签或者差别标签之间的影响，能够给营销带来准确的参考。数据能产生多大的价值，取决于如何去治理和经营这些数据，不论从什么思路去剖析，思考的角度和整体意识要把握住。

四、源代码地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile

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