1.什么是数据标签体系？
用户的数据标签是指通过对用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等多个维度的数据进行采集和处理，实现对用户或产品属性特征的刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值，从而抽象出用户的信息全貌。
对于用户的数据标签与数据标签体系的关系可以这样理解：用户的数据标签是用户信息标签化，即将用户的各类信息映射为标签符号，这些标签符号最终会形成普通大众对于用户或者产品的认知；数据标签体系是将用户多个维度的标签按照一定规律进行组合，以提高数据分析师的分析效率，更好地辅助运营人员进行决策。
2.数据标签体系的作用？
对于广告投放场景来说，数据标签体系能够实现人群的精准圈选，以实现广告投入产出比最高；对于电商来说，数据标签体系能够实现用户分层运营、商品精准推荐，从而实现GMV最大化；对于内容服务平台来说，数据标签体系能够实现内容精准推送，提升流量变现能力。以上就是数据标签体系在不同行业的应用。总结起来，数据标签体系的作用可以归纳为用户洞察、个性推荐、渠道优化、营销增强等几个方面。
3.数据标签的分类？
1）.统计类标签
统计类标签是较为常见的数据标签。例如，对于某个用户来说，其性别、地区、年龄、近7日活跃天数、近7日平均活跃时长等标签都可以从用户注册表、登录表中统计得出。
2）规则类标签
基于用户行为数据及运营人员的经验共同制定的数据标签。数据分析师可以基于数据特征的分布及运营人员的意见，定义统一的计算口径，实现用户数据标签化。例如，数据分析师根据用户付费金额的数据分布，同时参考运营人员的经验值，将月累计付费金额≥2000元的用户定义为高付费用户。
3） 模型类标签
4.用户数据标签的层级分类？
进行数据标签层级分类的时候尽量参照MECE（Mutually Exclusive CollectivelyExhaustive）原则，即相互独立，完全穷尽。
第一层可以分为社会属性标签、商业属性标签、内容属性标签、行为属性标签；确定标签的大类之后，可以继续对大类进行细分，形成二级分类，例如，社会属性标签可以细分为基础信息、位置信息、人群属性等；同样地，二级标签可以根据需要继续进行细分，形成三级标签，例如，基础信息标签可以继续细分为性别、年龄、职业等。最后，罗列三级标签的具体信息就形成四级标签。
5.数据标签体系与用户画像的关系？
用户的数据标签是用户画像的基础和前提，用户画像是数据标签的应用场景之一。数据中心通过采集用户人口属性数据、行为数据、内容偏好数据生成用户的数据标签，并将多个标签整合以及可视化最终生成用户画像。
6.数据标签体系的应用场景？
数据标签体系通常服务于数据产品，通过标签查询、人群圈选及自动化触达等功能辅助运营人员进行决策分析；同时，数据分析师可以直接通过数据标签体系提取相应数据，高效地完成日常取数工作以及数据指标体系的构建。
1） 数据标签体系辅助运营人员进行决策分析。
1.1 标签查询及人群圈选
标签查询是数据标签体系基本的应用场景，业务方可以通过用户标签查询所需的用户群体，对不同类型的用户群体实现精细化运营。例如，可以将过去30天付费金额大于800元，活跃天数大于15天以及活跃间隔小于3天的用户定义为优质付费用户，进而对这部分用户进行精细化运营以提升付费金额。
1.2自动化触达
自动化触达，以实现对特定用户的干预。例如，在标签查询及人群圈选功能中圈出优质付费用户或潜在流失用户，将这两类用户分别建立不同的群组，然后通过消息触达这两类人群。
2）数据标签体系可提升数据分析师的分析效率
可以从数据标签体系底层表中直接取数；
