数据标签管理
1、 标签库更新: 标签的更新:
? 新加入标签(原来没有这个标签,由于新场景产生新的标签)
? 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)
? 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)
标签值的更新:
? 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
? 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
对标签进行自定义(模糊)或条件查询
用户点击查询后,可以查瞧标签名、定义、应用场景、各定义人群分布
3、 标签库的日常运营 定期健康检查 数据备份及恢复
数据库日常服务(包括权限设定调整) 数据库故障处理
? 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
? 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
? 定义:对数据实现分类管理标准及依据的系统平台,包括贴标签与标签管理两大模块,以
实现标签的新增、修改、删除、查询等功能 ? 新增标签
? 功能描述:新增一个标签到标签树中指定的位置 ? 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,叶标签就是哪
个)、标签就是否启用、备注 ? 功能要求:
? 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
? 如果新增标签的叶标签在新增前就是子标签,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
? 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。
? 修改标签
? 功能描述:对指定标签的相关属性,包括:标签名、标签有效性与标签备注等相关属性
进行修改。
? 输入信息:标签名称、标签有效性(就是否启用)、备注。
? 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。 ? 删除标签
? 功能描述:对叶子标签进行删除
? 输入信息:给某个选定的标签发出删除执行指令
数据标签管理
? 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。
? 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。
? 查询标签
? 功能描述:对标签进行自定义(模糊)或条件查询
? 功能要求:能查询完整的标签树,可由普通以上权限执行。 ? 功能点说明:
? 用户点击查询后,可以查瞧标签名、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)。
? 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
标签体系的使用(怎么给人贴标签,怎么应用到场景)
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) ? 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。相比其她方案,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。该规则知识库就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),这就是当前基于纯技术驱动的分析方法所无法做到的。
? 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。 ? 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就是隐性的,无法被发现与规则抽象。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: 标签的更新:
? 新加入标签(原来没有这个标签,由于新场景产生新的标签)
? 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)
? 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)
标签值的更新:
? 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
? 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
数据标签管理
2、 标签库的查询
对标签进行自定义(模糊)或条件查询
用户点击查询后,可以查瞧标签名、定义、应用场景、各定义人群分布
3、 标签库的日常运营 定期健康检查 数据备份及恢复
数据库日常服务(包括权限设定调整) 数据库故障处理
? 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
? 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。
数据标签管理
