底层数据库规划之一搭建标签体系 - 168大数据

前面将数据及其来源进行了梳理，让我们对B2C网站可能出现的数据有了大概了解。但如何对这些数据进行组织、描述、分类，以便于日常使用呢？

一、从查询说起

常用查询方式主要有条件查询、模糊查询。

1.条件查询相对比较简单，通过选择一定条件，实现查询/筛选功能。例如下图中的红色框部分。

2.模糊查询又称作关键字/自定义查询，主要通过关键字匹配，实现查询功能。如下图中的蓝色框部分。

图1 查询的常用方式

无论何种查询方式，都是通过程序语句对后台数据库进行查询操作，所以我们需要对数据在入库前进行命名描述、分类汇总，才能通过各种查询方式得到想要的结果，这一步骤就称为标签处理。

二、那什么是标签呢？

在梳理数据时，我们了解这些数据分别代表的意义，但只了解意义远远不够，更需要站在业务应用角度，去判断、理解数据所代表的意义。

例：如果单纯从用户背景资料(性别、生日等)分析，不同性别用户对产品需求会有差异。但运营需要更进一步分析，希望数据能更多更有用信息，所以在数据准备上，可以将性别、年龄与用户行为进行交叉分析，以便得出更为精确的结果。

图2 基于用户背景资料与用户行为的交叉分析

“性别、年龄”对我们是可见的，即可以通过这两项找到相应的用户。但对数据库而言“性别、年龄”仅仅是文字表现，是通过该文字表现关联到用户，所以它们就像每个人的名字，可以关联到相应的人一样，而这就是标签。

因此，标签只是一种内容组织方式，是一种关联性很强的关键字，能很方便的帮助我们找到合适的内容及内容分类。

三、标签和标签体系

标签解决的是描述(或命名)的问题，但在实际应用中，还需要解决数据之间的关联。所以，我们通常将标签作为一个体系来设计，从而解决数据之间的关联问题。

一般来说，将能关联到具体用户数据的标签，称为叶子标签。对叶子标签进行分类汇总的标签，称为父标签。父标签和叶子标签共同构成标签体系，但两者是相对概念。例如：下表中，地市、型号在标签体系中相对于省份、品牌，是叶子标签。

表1：某网站标签体系示例

四、用户标签体系与商品标签体系

B2C网站解决用户买东西的问题，所以网站涉及到两套独立标签体系：用户标签体系和商品标签体系。

1.用户标签体系

对用户进行分类、识别的体系，包括用户基本属性标签(性别、年龄、家庭状况等)、用户行为标签(点击行为、订购行为等)、用户运营标签(运营渠道标签、活动标签等)。

表2：用户标签体系示例

2.商品标签体系

对商品进行分类的体系，包括商品基本属性标签(名称、类别、规格等)、商品关联标签(类别关联、规格关联等)、商品情感标签(甜美、可爱等)

表3：商品标签体系示例

3.两者关系

用户标签和商品标签并非相互独立，会因为用户点击、购买等行为产生关联。

图3 用户标签与产品标签之间的关联

五、以标签管理系统结束

标签体系相对比较复杂，那如何对标签体系进行科学管理，例如“标签的增加、删除、修改、查询等”工作？这就是我们接下来要讨论的“标签管理系统”。