数据标签管理.docx

1. 标签库更新：
l 标签的更新:
² 新加入标签（原来没有这个标签,由于新场景产生新的标签）
² 标签更改(修改标签定义、取值范围etc，例如消费水平会水涨船高整体标签值的幅度要调，同时后续加上标签值自动更新）
² 标签删除（不再使用的标签,例如已投入使用的标签无法删除，防止标签删除带来场景失效)
l 标签值的更新：
² 保证静态数据最新：系统定期更新数据，对贴在人身上的标签进行更新
² 动态数据的转化：例如资产变化、家庭结构变化等,静态标签的变化要即使自动反应到新的动态标签上
2。 标签库的查询
l 对标签进行自定义（模糊）或条件查询
用户点击查询后，可以查看标签名、定义、应用场景、各定义人群分布
3。 标签库的日常运营
l 定期健康检查
l 数据备份及恢复
l 数据库日常服务（包括权限设定调整)
l 数据库故障处理
² 在第一时间定位故障、从而尽快解决故障、减少故障影响时间
² 同时，技术专家还应就故障原因进行深入分析,必要时对数据库的参数配置进行调整，避免类似故障的再次发生。
1。数据标签管理
l 定义：对数据实现分类管理标准及依据的系统平台，包括贴标签和标签管理两大模块，以实现标签的新增、修改、删除、查询等功能
l 新增标签
n 功能描述:新增一个标签到标签树中指定的位置
n 输入信息:标签名称、标签在标签树中所属的逻辑位置（即第几级标签，叶标签是哪个）、标签是否启用、备注
n 功能要求：
u 新增标签需要管理员权限进行，能记录下新增人与新增时间
u 如果新增标签的叶标签在新增前是子标签，那么需要提供一个手动移动数据的功能,即在新增将原属于新增标签叶标签的数据移动到新增标签中
u 建议系统在对新标签自动编号时有一套统一的规范,从编号上可以区分不同的标签级别。
l 修改标签
n 功能描述:对指定标签的相关属性，包括：标签名、标签有效性和标签备注等相关属性进行修改。
n 输入信息:标签名称、标签有效性（是否启用）、备注。
n 功能要求:修改标签需要管理员权限进行,能记录下修改人与修改时间。
l 删除标签
n 功能描述：对叶子标签进行删除
n 输入信息:给某个选定的标签发出删除执行指令
n 功能要求：删除标签由系统管理员执行，删除时出现确认提示。
u 注意：如果该标签在系统运行中已投入使用，只能修改,不能删除；父级别的标签下有子标签也必须先删除子标签才能删除父标签。
l 查询标签
n 功能描述：对标签进行自定义(模糊）或条件查询
n 功能要求:能查询完整的标签树，可由普通以上权限执行。
n 功能点说明:
u 用户点击查询后，可以查看标签名、标签录入人、标签录入时间、标签的逻辑结构、备注（标签的解释说明)。
u 用户点击"查询明细"按钮后，显示”标签明细"层
2。 客户标签应用管理体系
http://www。docin。com/p—859469920.html
标签体系的使用（怎么给人贴标签，怎么应用到场景)
l 分析方法的三驾马车（source: HCR大数据战略之三：全景洞察的消费者画像模型）
² 行为规则库抽象用户行为模式：
因为消费者的日常行为会反映其个人特性(标签）,因此通过行为模式的推理就能为消费者打上相应标签.相比其他方案，HCR通过研究员团队，，把消费者行为 推理思路进行抽象，得到可以用于自动分析的方法规则,记录到规则知识库。该规则知识库是对消费者研究的经验浓缩，覆盖大量常规行为场景,并具有相当的洞察 深度（如可以推演出生活方式等深层次标签），这是当前基于纯技术驱动的分析方法所无法做到的。
² 规则推演引擎自动分析常规标签标注：
基于分析规则库，挖掘算法人员研发了智能推演算法与自动处理程序,可快速计算消费者相关行为的统计/分布特性，并结合 规则库自动计算得到消费者的标签(以概率值形式代表可能性）。自动推演引擎解决了符合规则特征的海量用户的标签快速推演，模式具有独创性，相关算法正申请 专利中。
² 机器学习算法给更多消费者打标签.
实际分析中，很多标签所对应的行为特点是隐性的，无法被发现和规则抽象。此时,挖掘算法人员进一步通过机器学习算法（有 监督学习加推荐计算)，通过已标注标签的消费者的行为特性,来推导大量未标注/新用户的特性标签，。这种机器学习的模式通过已分析消费者的结果，极大扩展 了标签可标注的用户范围。
标签体系维护(增删改查，包括外部获取：数据源公司联合第三方代理公司,对底层数据进行分析处理并打包成标签服务输出给买主）
1. 标签库更新：
l 标签的更新：
² 新加入标签(原来没有这个标签，由于新场景产生新的标签)
² 标签更改（修改标签定义、取值范围etc，例如消费水平会水涨船高整体标签值的幅度要调,同时后续加上标签值自动更新）
² 标签删除（不再使用的标签，例如已投入使用的标签无法删除，防止标签删除带来场景失效）
l 标签值的更新:
² 保证静态数据最新:系统定期更新数据,对贴在人身上的标签进行更新
² 动态数据的转化：例如资产变化、家庭结构变化等,静态标签的变化要即使自动反应到新的动态标签上
2. 标签库的查询
l 对标签进行自定义（模糊）或条件查询
用户点击查询后,可以查看标签名、定义、应用场景、各定义人群分布
3。 标签库的日常运营
l 定期健康检查
l 数据备份及恢复
l 数据库日常服务（包括权限设定调整)
l 数据库故障处理
² 在第一时间定位故障、从而尽快解决故障、减少故障影响时间
² 同时，技术专家还应就故障原因进行深入分析，必要时对数据库的参数配置进行调整，避免类似故障的再次发生.