用户画像基础: 从基础信息出发，如用户的年龄、职业和收入（strong>基础信息），深入挖掘用户需求层次和行为频率（用户行为），以及他们对特定业务领域的偏好（业务偏好），这些都是用户画像的基石。在场景应用上，标签服务于特定情境，如节日促销活动（场景应用）。
在统计上，标签被分类为事实、规则和预测。事实类标签（如用户基本信息）直接反映客观数据，规则类标签（如活跃度定义）基于业务规则设定，而场景标签则随着活动而动态变化（场景标签）。它们通过数据驱动的分析，形成对用户行为和价值的深入理解。
对于客户分类，RFM模型（最近消费时间、频率和金额）是常用工具，将客户划分为重要价值、保持、发展和挽留四类，策略随之调整（RFM标签）。预测类标签（预测类标签），虽然成本较高，但通过数据挖掘和算法预测，为业务决策提供了前瞻性的洞察。
标签的时效性也很重要，静态标签描述固有的属性，动态标签则随业务需求调整，满足时间管理（静态与动态标签）。标签分级便于高效查询，例如一级、二级等，确保信息的精准推送。标签体系的设计不仅包括数据的整理（用户基础、交易、行为等）、模型梳理（ODS-DWD-DWS-ADS分层），还有标签的定义和确认过程，确保每个标签的清晰和一致性。
在具体的实践层面，指标标签（指标标签）如30天购买金额、访问次数等，为BI报表和数据门户提供数据支持。基础标签（基础标签）如基础信息和交易数据是基础；大数据标签（大数据标签）如历史最高花费和累计消费，通过Hive进行定期更新；标签模型设计则涉及原子标签（基础表字段）和衍生标签（如用户活跃度的计算），SQL接口支持复杂逻辑；组合标签（组合标签）如综合价值，是原子和衍生标签的整合；实时和算法标签（实时和算法标签）如用户实时行为和风险预测，利用Flink和算法模型；最后，管理与更新部分强调了元数据的统一管理和定时跑批，确保数据的实时性和准确性。