一、評估標簽質量

1、業務背景

基于標簽對業務進行精準分析，從而影響運營思路和產品迭代的節奏，進而帶來非常高的商業價值，但是這里需要對標簽的質量進行評估，假設標簽的覆寫場景非常低，而且準確度低，同樣也會反向影響業務，

通過在標簽的使用程序分析和評估，不斷優化標簽的質量，形成完整的管理周期，這樣才能發揮更高的業務價值，

2、覆寫維度

單一場景下標簽能產生的價值并不高，這也是很多產品在初期不會過度考慮資料分析的一大原因，能獲取到有標簽含義的資料不足以產生較高的價值，

通常當用戶有一定規模之后，業務的主流程搭建完畢，產品自身也基本完成，這時候就會開始考慮資料的標簽化分析，在標簽初始化完成后，會有小規模的業務場景驗證，通常通過一些運營操作完成，驗證標簽效果之后就會全面開放到業務中，

3、準確度

標簽的準確度是在整合周期中最關鍵的，在給物件打上標簽后，需要準確獲取物件的各項資料，提供基準的分析，

例如：描述24-30歲白領消費能力，在實際業務中發現28-30歲的白領消費能力并不符合預期描述，那就需要對該標簽做垂直細化，分為[24-27]和[28-30]兩個階段，如果范圍內還是存在較大差異，則還是需要不斷優化，

如何把控準確度，可以是基于指標閾值，或者特定業務場景下的人工分析和手動管理，從而判斷標簽是否準確或者獲得標簽優化的依據，

二、標簽基礎應用

1、貼標簽

給一個用戶貼標簽的程序是非常復雜的，這里通常需要依賴現有成熟的標簽體系，

例如新注冊的用戶或者長期不活躍的用戶，如何獲取精準的分析，從而為運營提供激活用戶的策略：

這里相似的用戶可能從多個角度分析，例如性別.年齡.區域.或者參考少數的行為資料，

2、標簽查詢

基于對標簽的選擇，和標簽值選取，生成資料查詢的條件，圈取資料包，這是最常使用的手段，

例如很多的資料分析，篩選等，或者將一些圖片視頻檔案等，通過一些精準的標簽設定，從而達到被快速查詢定位的效果，

在很多媒體類平臺上，發布內容都需要自己設定描述標簽或者自動內容做分析，生成相關標簽，都是很常規的應用場景，

3、API呼叫

把標簽條件組裝成API引數，通過介面呼叫的方式，快速獲取該標簽條件下的資料包，從而回應業務場景的需求，

1、種子資料

基于小批量的種子資料，獲取該資料的公共特征，進而基于這些特征選取更大的資料包，有點拋一塊磚砌一面墻的味道，該行為也稱相似資料包挖掘，

這是資料營銷的案例中最基礎的思路，先小范圍測驗用戶的營銷效果好，如果效果良好，則根據分析這批小用戶特點，提取描述標簽，然后獲取具有相同標簽的用戶進行營銷，如果這批種子用戶效果不好，則快速停下轉換思路，

2、資料包運算

基于多個資料包，進行運算，比如兩個資料包并集，交集，補集，差集等系列運算，

這樣可以得到資料包的差距，分析組合標簽或者差異標簽之間的影響，可以給營銷帶來精確的參考，資料能產生多大的價值，取決于如何去管理和運營這些資料，不管從什么思路去分析，思考的角度和整體意識要把握住，

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