导读：如何拥有数据分析师构造标签的技能？本文从四个方面做了详细的介绍，一起来看看吧！

大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。

上期分享了数据分析师必备技能：构建指标体系。这次分享一个和指标体系同等重要的技能：构造标签（俗称：打标签）。打标签能力，是区分真数据分析师和sqlboy 的重要能力

一、什么是标签？

标签是对事物的概要性描述。就像商品标签上会写商品分类、主要原料一样。虽然一件商品有很多属性，但是我们只通过几个有限的标签，就能锁定我们想要的商品，这就是标签的作用。

二、有哪些标签？

从复杂程度上看，标签有四类：

1. 事实型标签。比如商品的颜色、人的性别。这些是事实描述，可以直接拿来用。
2. 规则型标签。比如把“消费1000元以上”定义为：高消费群体。规则类标签，往往是基于一个数据指标，然后根据特定的规则进行分类。
3. 复合型标签。比如“高富帅”，就是一个典型复合型标签，它基于N个指标，进行综合计算，最后得出一个标签结果。
4. 预测型标签。注意，以上三类标签，用的都是已经发生的数据进行计算。预测型标签则是对未来情况的估计。可以用算法进行预测，也能人工预测。比如对用户进行分类，然后打个标签“预计流失用户”，就是指该用户会在未来XX时间内流失掉。

这四类标签的复杂程度是不同的：预测型＞复合型＞规则型＞事实型。相应的打标签的难度也不一样。

三、要怎么打标签？

打标签是个通俗说法，它指的是生产标签的过程。如果是简单的事实型标签，则直接拖过来用即可。其他三类，都得经过打标签的动作，越复杂的标签，生产起来越麻烦。

打标签有四个标准步骤。

• 明确打标签的对象
• 明确标签的用途
• 明确标签规则
• 明确标签的名称

举个最简单的例子：小熊妹还没有男朋友，我想找个高富帅。

高富帅，就是个复合型标签，按四步走：

1、打标签对象：男人，活的

2、明确用途：选个潜在蓝盆友

3、明确规则：这是最复杂的一步，因为高富帅有三个维度。首先得一个维度一个维度，单独讲清楚，然后再想办法综合。

这里，高相对容易，看身高然后给个标准即可。

帅，也相对容易，看到照片自己觉得还行，手工打个标签即可。

富，就很纠结了。有的人挣得多，可也花得多呀。不能光看收入，还得看负债。

这样，先对三个维度各自打标签，再进行综合（如下图）。

综合的方法，可以用优先级排序，或者做综合评分（如下图）：

看起来综合评分似乎更科学，但实际决策时候并不是！比如我，看到帅哥就走不动道了，管他富不富呢。综合评分有可能选出来平庸的个体，这个要注意哦。

4、明确标签的名称：高富帅、非高富帅

搞掂！

可以看出，在生产标签的过程中，明确规则是最麻烦的一步。但实际上，麻烦不限于此。

四、打标签，难在哪？

看完上边的小例子，很多人会觉得:“打标签很简单呀，我一个上午能打1000个出来”。如果只是往数据库里添加1000个新字段，确实很容易。

但是，这1000个字段：

• 有几个能被业务部门用起来？
• 用完以后能提升业务表现？
• 还有多少业务想要的标签，没有在其中？

这才是真正的难题。

反正我是见过，供应商傻乎乎的打了几百个标签，结果除了上线汇报ppt外，业务部门看都不看一眼的，更不要提用了。

一个好的标签，一定是：

• 业务高频使用
• 指向明确动作
• 产生明显效果

就像小熊妹一听人介绍“高富帅”，就会顶着周五熬夜煲剧的黑眼圈起床化妆俩小时出门一样。这才是高频使用，有驱动力，产生明显效果的标签！

肯定有小伙伴问，业务上有没有这种标签，当然有，比如我个人很喜欢的：促销敏感型用户（是/否），这个标签。专门区分：没有促销不买，有促销高概率买的薅羊毛体制用户。拿来解释日常消费转化率，事前预计活动效果，事后复盘达成情况，都好用（先卖个关子，之后专门分享这个）。

实际业务问题经常很复杂，很难用一个标签描述情况，因此需要围绕一个业务场景。构造若干个标签，形成标签体系，驱动业务工作。

作者： 爱学习的小熊妹；微信公众号：码工小熊

本文由@ 码工小熊 原创发布于运营派。未经许可，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议