数据中台如何建立标签体系？3000字干货分享( 三 )

4.标签的处理
为什么要从两个维度来对标签区分？这是为了方便用户标签的进一步处理。
静态动态的划分是面向业务维度，便于运营人员理解业务。这一点能帮助他们：
理解标签体系的设计。表达自己的需求。事实标签，模型标签，预测标签是面向数据处理维度，便于技术人员理解标签模块功能分类，帮助他们：
设计合理数据处理单元，相互独立，协同处理。标签的及时更新及数据响应的效率。以上面的标签图表为例，面临以下问题：
属性信息缺失怎么办？比如，现实中总有用户未设置用户性别，那怎么才能知道用户的性别呢？行为属性，消费属性的标签能不能灵活设置？比如，活跃运营中需要做A/Btest ，不能将品牌偏好规则写死，怎么办？既有的属性创建不了我想要的标签？比如，用户消费能力需要综合结合多项业务的数据才合理，如何解决？模型标签的定义解决的就是从无到有的问题。建立模型，计算用户相应属性匹配度。现实中，事实标签也存在数据缺失情况。
比如用户性别未知，但是可以根据用户浏览商品，购买商品的历史行为来计算性别偏好度。当用户购买的女性化妆品和内衣较多，偏好值趋近于性别女，即可以推断用户性别为女。
模型计算规则的开放解决的是标签灵活配置的问题。运营人员能够根据自己的需求，灵活更改标签实例的定义规则。比如图表中支付频度实例的规则定义，可以做到：
时间的开放。支持时间任意选择：昨天，前天，近x天，自定义某段时间等等。支付笔数的开放。大于，等于，小于某个值，或者在某两个值区间。标签的组合解决就是标签扩展的问题。除了原有属性的规则定义，还可以使用对多个标签进行组合，创建新的复合型标签。比如定义用户的消费能力等级。
标签最终呈现的形态要满足两个需求：
标签的最小颗粒度要触达到具体业务事实数据，同时支持对应标签实例的规则自定义。不同的标签可以相互自由组合为新的标签，同时支持标签间的关系，权重自定义。源自：数据社，作者：龚旭东