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。
标签数据
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。
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；
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。
二、数据标签 1、标签划分属性标签
属性标签是变化最小的，例如用户实名认证之后，基于身份信息获取相关：性别，生日，出生年月，年龄，等相关标签。变动频率小，且最具有精准性。
行为标签
行为标签就是用户通过在产品上的一系列操作，基于行为日志分析得出：例如购买能力、消费爱好、季节性消费标签等。在信息流的APP上，通过相关浏览行为，不断推荐用户感兴趣的内容就是基于该逻辑。
规则标签
根据业务场景需求，配置指定规则，基于规则生成分析结果，例如：
近7天活跃用户：近7天，每天都登录的用户作为规则生成；
丢失用户：六个月内没有任何操作，可以发放高额优惠劵；
潜在用户：使用或产生浏览数据，但是未发生任何交易行为；
这类标签可以基于动态的规则配置，经过计算和分析，生成描述结果，也就是规则标签。
拟合标签
拟合类的标签最具有复杂性，通过用户上述几种标签，智能组合分析，给的预测值，例如：未婚、浏览相关婚礼内容，通过分析预测用户将要举办婚礼，得到一个拟合结果：预测将要结婚。这个预测逻辑也可以反向执行，用户购买婴儿用品：预测已婚已育。
这就是数据时代常说的一句话：用户在某个应用上一通操作之后，算法分析的结果可能比用户对自己的描述还要真实。
2、标签加工流程数据采集
数据采集的渠道相对较多，比如同一APP内的各种业务线：购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了这些海量日志数据的支撑，才具有数据分析的基础条件。不管是数据智能，深度学习，算法等都是建立在海量数据的基础条件上，这样才能获取具有价值的分析结果。
数据加工
结合如上业务，通过对海量数据的加工，分析和提取，获取相对精准的用户标签，这里还有关键的一步，就是对已有的用户标签进行不断的验证和修复，尤其是规则类和拟合类的相关标签。
标签库
通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据到这里，已经具有相当大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常见的，用户在某电商APP浏览某些商品，可以在某信息流平台看到商品推荐。大数据时代就是这么令人感觉智能和窒息。
标签业务