和指標體系同等重要的技能：構造標籤（俗稱：打標籤）。打標籤能力，是區分真資料分析師和sqlboy 的重要能力
一、什麼是標籤？
標籤是對事物的概要性描述。就像商品標籤上會寫商品分類、主要原料一樣。雖然一件商品有很多屬性，但是我們只通過幾個有限的標籤，就能鎖定我們想要的商品，這就是標籤的作用。
二、有哪些標籤？
從複雜程度上看，標籤有四類：
1、
事實型標籤
。比如商品的顏色、人的性別。這些是事實描述，可以直接拿來用。
2、
規則型標籤
。比如把“消費1000元以上”定義為：高消費群體。規則類標籤，往往是基於一個數據指標，然後根據特定的規則進行分類。
3、
複合型標籤
。比如“高富帥”，就是一個典型複合型標籤，它基於N個指標，進行綜合計算，最後得出一個標籤結果。
4、
預測型標籤
。注意，以上三類標籤，用的都是已經發生的資料進行計算。預測型標籤則是對未來情況的估計。可以用演算法進行預測，也能人工預測。比如對使用者進行分類，然後打個標籤“預計流失使用者”，就是指該使用者會在未來XX時間內流失掉。
這四類標籤的複雜程度是不同的：預測型＞複合型＞規則型＞事實型。相應的打標籤的難度也不一樣。
三、要怎麼打標籤？
打標籤是個通俗說法，它指的是生產標籤的過程。如果是簡單的事實型標籤，則直接拖過來用即可。其他三類，都得經過打標籤的動作，越複雜的標籤，生產起來越麻煩。
打標籤有四個標準步驟。
明確打標籤的物件
明確標籤的用途
明確標籤規則
明確標籤的名稱
舉個最簡單的例子：小熊妹還沒有男朋友，我想找個高富帥。
高富帥，就是個複合型標籤，按四步走：
1、打標籤物件：
男人，活的
2、明確用途：
選個潛在藍盆友
3、明確規則：
這是最複雜的一步，因為高富帥有三個維度。首先得一個維度一個維度，單獨講清楚，然後再想辦法綜合。
這裡，高相對容易，看身高然後給個標準即可。
帥，也相對容易，看到照片自己覺得還行，手工打個標籤即可。
富，就很糾結了。有的人掙得多，可也花得多呀。不能光看收入，還得看負債。
這樣，先對三個維度各自打標籤，再進行綜合（如下圖）。
綜合的方法，可以用優先順序排序，或者做綜合評分（如下圖）：
看起來綜合評分似乎更科學，但實際決策時候並不是！比如我，看到帥哥就走不動道了，管他富不富呢。
綜合評分有可能選出來平庸的個體
，這個要注意哦。
4、明確標籤的名稱：
高富帥、非高富帥
搞掂！
可以看出，在生產標籤的過程中，明確規則是最麻煩的一步。但實際上，麻煩不限於此。
四、打標籤，難在哪？
看完上邊的小例子，很多人會覺得：“打標籤很簡單呀，我一個上午能打1000個出來”。如果只是往資料庫裡新增1000個新欄位，確實很容易。
但是，這1000個欄位：
有幾個能被業務部門用起來？
用完以後能提升業務表現？
還有多少業務想要的標籤，沒有在其中？
這才是真正的難題。
反正我是見過，供應商傻乎乎的打了幾百個標籤，結果除了上線彙報ppt外，業務部門看都不看一眼的，更不要提用了。
一個好的標籤，一定是：
業務高頻使用
指向明確動作
產生明顯效果
就像小熊妹一聽人介紹“高富帥”，就會頂著週五熬夜煲劇的黑眼圈起床化妝倆小時出門一樣。這才是高頻使用，有驅動力，產生明顯效果的標籤！
肯定有小夥伴問，業務上有沒有這種標籤，當然有，比如我個人很喜歡的：促銷敏感型使用者（是/否），這個標籤。專門區分：沒有促銷不買，有促銷高機率買的薅羊毛體制使用者。拿來解釋日常消費轉化率，事前預計活動效果，事後覆盤達成情況，都好用（先賣個關子，之後專門分享這個）。
實際業務問題經常很複雜，很難用一個標籤描述情況，因此需要圍繞一個業務場景。構造若干個標籤，形成標籤體系，驅動業務工作。
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