如何构建标签系统？

当我们从互联网时代逐渐步入大数据时代后，其中最大的改变莫过于一切行为数据都将在可视化，但事实是海量数据不一定都是可用信息。如何从海量数据中快速，精准感知？其中最行之有效的方案就是构建清晰的用户画像。

何为用户画像

用户画像对用户进行数学建模，能够完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯等重要信息，为实现精准管理奠定了基础。之所以说用户画像是一种模型，是因为它是通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息得到的，它从数据中来，但对数据做过了抽象，做过概念泛化，比数据要高。

何为标签

标签是某一种用户特征的符号表示，是我们观察、认识和描述用户的一个角度，标签是基于用户的行为数据和消费数据进行统计计算得到的，包括用户的各个维度，其值是准确的，并且为用户画像的刻画提供了数据基础。

标签是通过对象信息分析而得到的高度精炼的特征标识；标签内容是一类对象或特定群体的某项特征或某种特质的具象描述。

如何搭建标签系统

用户所有的特征集合成为标签系统。标签系统两个视角：一“化整为零”，每个标签都规定了我们观察、认识和描述用户的一个角度；二“化零为整”，标签系统是一个整体，各个维度不孤立，并且标签之间有联系。标签系统包含标签以及通过数据挖掘和数学建模构建的用户画像特征。

1.结构化的标签系统

简单地说，就是标签组织成比较规整的树或森林，有明确的层级划分和父子关系。结构化标签体系看起来整洁，又比较好解释。例如性别、年龄这类人口属性标签，是最典型的结构化系统。

2.半结构化的标签系统

在用于效果时，标签设计的灵活性大大提高了。标签系统是不是规整，就不那么重要了，只要有效果就行。在这种思路下，用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列系统，而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则，切不可拘泥于形式。

3.非结构化的标签系统

非结构化，就是各个标签就事论事，各自反应各自的用户兴趣，彼此之间并无层级关系，也很难组织成规整的树状结构。非结构化标签的典型例子，是搜索广告里用的关键词。

巨龙智能标签系统

巨龙智能标签系统以实战为出发点，通过构建多层次、多视角、立体化的标签体系，采用图形化方式编排标签模型规则，对标签规则进行动态调整，实现标签的定义规范化、标签资产化、资产可视化的一体化管控。并基于积累的上千个对象特征标签，为实际工作提供实战化的标签数据洞察、标签快速研判、标签对象画像等服务，使之满足不同业务部门分析的个性化需求。

■多层次、多视角、立体化标签知识体系，支持多类标签构建。

■完备、灵活的标签管理体系，适应不同场景管理要求。

■积累了多类对象的上千个特征模型，全方位刻画对象特征。

■根据业务特点，搭建针对方案，配置灵活易用，操作贴近实战。

■富含科技感的可视化展现，生动展现对象画像。

■ 实战化标签数据洞察与快速研判，助力分析工作高效开展。