啥叫标签准确性？你想起来哪些公司？

哦，我晓得！移动、联通、电信，这三家公司啊，他们的标签体系简直准确到让我dou不优良意思了。

用户画像，也就是人群画像，是啥鬼？

用户画像， 其实就是根据用户的个人信息啊，社交关系啊，偏优良习惯啊，还有消费行为啊，弄出来的一张标签化画像。就像是你去超市购物， 超市会给你弄个会员卡，然后根据你买的东西，给你弄个VIP会员，这就是用户画像的功劳哦。

用户画像是啥意思？

其实啊，和数据挖掘，我们Neng得到一些预测标签。比如 有个用户Zui近开头买奶粉啦，纸尿布啦，我们就Neng工事，然后进行预测。

但这些个事情优良像Python搞不定啊？

嗯，说得优良！这些个事情啊，不是轻巧松的Python脚本就Neng解决的。你要是想Zuo用户画像的可视化干活， 或者搭建相关的机器学算法模型，你就要利用那些个Yi经计算优良的标签表，然后开发Python脚本，再说说再上线部署。所以啊，一个优良的琢磨师或者算法工事师，绝对不是只会“数据学问，你竟然连HQLdou不会”那种人。

Zui近有个用户画像项目，真实的优良许多问题啊！

是的，是的！用户画像这东西，听起来hen轻巧松，但其实里面的问题许多许多啊！你眼下一准儿hen想晓得，不就是用户画像嘛，怎么会这么麻烦？哎呀，基本上原因是要Zuo这玩意儿项目，你得把它拆分成几个问题来解决。

模型标签，这是个啥鬼？

模型标签啊，不是指机器学模型，而是指那些个品类偏优良、RFM模型之类的。这些个信息嘛， 其实也不算啥，但是Zui厉害的是只要你带了手机，手机卡就像个GPS，你去了哪家咖啡厅喝咖啡，住了啥酒店，全dou被记录下来了。等5G出来之后传信基站的定位准确度Neng达到5米以内，到时候你就晓得了。

用户画像的核心干活就是给用户贴“标签”。

嗯，就是这玩意儿意思。用户画像的干活，就是给用户贴上各种标签，比如事实标签，模型标签，预测标签。不同类型的标签，处理方式也不同哦。

事实标签，这是啥？

事实标签啊，就是直接从原始数据中提取的，比如性别，年龄，常住地，上网时段等等。轻巧松就是用户填写和上传的数据。

预测标签，这是怎么一回事？

预测标签啊，有时候会结合事实标签一起用。比如有些用户没有填写性别信息，或者说他填写了一个虚假的性别。这时候， 我们就Neng，kankan与这玩意儿用户差不许多的人的行为表现，然后根据不同的规则来判断并标记这玩意儿人的性别。

为啥会被画像标签体系弄炸了？

哎呀，这玩意儿问题问得优良！基本上原因是标签太许多啦，个个标签dou要仔细琢磨，还要确保准确性，真实的是费死劲了。

那啥是“标签”啊？

标签啊，就是对你想要研究研究的人群或对象的某个特征进行分类或者概括。比如说你中意kan动画片，那你就是一个动漫迷的标签。

用户画像标签体系真实的hen关键。

哎呀，确实呢！无论是Zuo精准营销还是个性化推荐，第一步就是要有一个完整、准确的用户画像标签体系。再说说再与业务线对接验证，调整现有的标签体系，形成一个完美的闭环。

优良了今天就跟巨大家聊到这里。这篇文章只是我个人项目干活学的一个思维过程，兴许会存在一些问题，希望巨大家许多指教聊聊。也希望个个人douNeng脚踏实地，Zuo优良每一次你眼中不起眼的基础干活。Ru果你把自己琢磨定位成取数的， 那你就是个取数的，Ru果你把你的琢磨搞懂了为啥，那你就是琢磨师，不可获缺的琢磨师。