一、从“标签”说起

标签是用来标志您的产品目标和分类或内容，像是您给您的目标确定的关键字词，便于您自己和他人查找和定位自己目标的工具。目前标签广泛的使用到我们的工作和生活中，常见标签有三类：实物标签、网络标签和电子标签。

实物标签是用于标明物品的品名、重量、体积、用途等信息的简要标牌，例如：商品标签、图书标签、车检标签、文件标签、服装吊牌、车票、登机牌都是实物标签。

网络标签(Tag)是一种互联网内容组织方式，是相关性很强的关键字，它帮助人们轻松的描述和分类内容，以便于检索和分享，Tag是web 2.0的重要元素。

电子标签又称RFID射频标签，是一种识别效率高和准确性好的识别工具，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。

而我们这里用户画像使用的标签是网络标签的一种深化应用方式，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，用户标签是基于用户的特征数据、行为数据和消费数据进行统计计算得到的，包含了用户的各个维度。而所谓的用户画像就是可以用用户标签的集合来表示的，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。

用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

二、用户标签的分类

1、按照标签的变化频率，可分为静态标签和动态标签。

静态标签是指用户与生俱来的属性信息，或者是很少发生变化的信息，比如用户的姓名、性别、出身日期，又例如用户学历、职业等，虽然有可能发生变动，但这个变动频率是相对比较低或者很少发生变化的。动态标签是指非常经常发生变动的、非常不稳定的特征和行为，例如“一段时间内经常去的商场、购买的商品品类”这类的标签的变动可能是按天，甚至是按小时计算的。

2、按照标签的指代和评估指标的不同，可分为定性标签和定量标签。

定性标签指不能直接量化而需通过其他途径实现量化的标签，其标签的值是用文字来描述的，例如“用户爱好的运动”为“跑步、游泳”，“用户的在职状态”为“未婚”等。定量标签指可以准确数量定义、精确衡量并能设定量化指标的标签，其标签的值是常用数值或数值范围来描述的。定量标签并不能直观的说明用户的某种特性，但是我们可以通过对大量用户的数值进行统计比较后，得到某些信息。例如“用户的年龄结构”为“20-25岁”、“单次购买平均金额”为“300元”，“购买的总金额”为“20万元”……，当我们获得以上信息是否就可以将该用户划分为高价值客户呢？

3、按照标签的来源渠道和生成方式不同，可以分为基础标签、业务标签、智能标签。

基础标签主要是指对用户基础特征的描述，比如：姓名、性别、年龄、身高、体重等。业务标签是在基础标签之上依据相关业务的业务经验并结合统计方法生成的标签，比如：用户忠诚度、用户购买力等标签就是根据用户的登录次数、在线时间、单位时间活跃次数、购买次数、单次购买金额、总购买金额等指标计算出来的。业务标签可以将经营固化为知识，为更多的人使用。智能标签是利用人工智能技术基于机器学习算法，通过大量的数据计算而实现的自动化、推荐式的进行打标签，比如今日头条的推荐引擎就是通过智能标签体系给用户推送其感兴趣的内容的。

4、按照标签体系分级分层的方式，可以分为一级标签、二级标签、三级标签等，每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面。在标签应用中按照不同的业务场景进行标签组合，形成相应用户画像。

5、按照数据提取和处理的维度，可以将标签分为事实标签，模型标签，预测标签。这种用户标签的分类方式更多是面向技术人员使用，帮助他们设计合理的数据处理单元。

事实标签。既定事实，直接从原始数据中提取，描述用户的自然属性、产品属性、消费属性等，事实标签其本身不需要模型与算法，实现简单，但规模需要不断基于业务补充与丰富，比如：姓名、购买的产品品类、所在小区等。

模型标签。对用户属性及