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大数据构建用户标签体系

用户标签

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大数据构建用户标签体系

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大数据构建标签体系

黄良懿@OPPO

!用户标签体系

! 从埋点说标签系统的意义

! 标签系统的应用

!标签的前世今生

! 标签的定义

! 常用算法

! 标签的量化方法

! 标签验证及稳定性验证

!标签系统

! 数据拉通之上帝视角

! 系统介绍

! 三大调用模式（批量、个体、检索）

从埋点说起

不管有用没用，先收集再说

数据存储压力

数据清洗压力

需求仍然难以满足

数据价值难体现

按需求埋点，还是全埋点？

标签系统需要的大量属性信息是全埋点较难解决的

标签系统的意义

对于有产品系列的公司

容易出现数据各自为政的现象

数据孤岛

埋点规范不一

跨产品困难

良好的标签体系规划

可以引导各产品的埋点，形成产品矩阵

使数据价值在不同产品上分别体现

标签的应用场景

“更懂”用户的三大类应用场景

![在线] 提升用户体验，如利用关联规则，向不同人群推广不同游戏

![近线] 提升业务转化率，如消息推送、个性推荐、广告投放等

![离线] 利于用户研究，如分析R7男女老少用户分别都有哪些特征？

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WilliamsLeed

2019-05-04

挺好的。过来评个分
stiven_h

2020-04-07

扫盲了，不错，支持一下。
rootzwy

2019-10-10

看了，还行吧
netarchon3

2019-04-01

扫盲性文档，能更详细点就好了
lileiletter

2019-05-24

比较基础，还有一定用

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