在数据越来越值钱的年代，用户画像和标签也被热议了许久。无论你身处IT部门还是业务部门，一定都听说过用户画像或者标签，甚至有不少人基于此开展各项日常工作。笔者希望通过这篇文章，能让大家有效理解标签和用户画像之间的关系。

一、先熟悉一些名词和概念

1 标签（Tag）

对某一类特定群体或对象的某项特征进行的抽象分类和概括，其值（标签值）具备可分类性。

例：

• 对于人这类群体，可将男、女这类特征进行抽象概括，统称为性别，性别即一个标签；
• 对于手机这类对象，可将骁龙835、骁龙845这类特征进行抽象概括，统称为手机处理器，手机处理器即一个标签。

• 2 标签值（Tag Value）

  标签的实例，指某一标签所包含的具体内容，其特点是符合MECE原则（相互独立、完全穷尽）。

  例：

  • 对于标签性别，其标签值根据MECE原则可分为男、女、未知；
  • 对于标签年龄，其标签值可分为0-18、18-35、35-60、60-100等。

  • 3用户画像（User Profile）

    由某一特定群体或对象的多项特征构成，输出结果通常是对特征的具体描述。（也可理解为用户画像是由多个标签组合而成，其实例是由多个标签值构成）。

    例：小明是用户画像的一个实例，小明的输出结果为男、20、iPhone、、足球，是由多个标签中的具体标签值构成。

    4 标签系统（Tag Library）

    标签和用户画像的整合应用中心，通常由标签、标签树、画像中心构成。

    二、看一段代码梳理相关关系

    观察以上python代码，可发现以下信息：类＝用户画像；属性＝标签。

    1）一个类有多个属性，用户画像也由多个标签（属性）构成

    例：性别、年龄、手机品牌、省份、爱好这一组标签构成一个用户画像；

    2）画像实例由多个标签值构成

    小明是用户画像的一个实例，即用户画像的输出结果，小明的用户画像为今年20岁，人，爱好足球，共由三个标签值构成。

    看不懂代码没关系，看下图：标签、用户画像、画像实例、标签值之间的关系更加简单清晰，左侧为标签、居中为用户画像、右侧为画像实例及标签值。

    XX电商青年客户画像由多个标签组合而成，包括年龄、性别、居住地、购物行为、兴趣爱好、支付方式等，该画像能够实现千人千面，对平台的每一名用户进行有效的勾画，勾画的结果由多个标签值构成。

    三、标签类别和用户画像体系

    31 标签类别

    标签可分为基础属性标签和业务知识标签两类，简称基础标签和知识标签。

    1）基础