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数据的属性标签是人类经验判断的数据,是数据后的数据。
数据的属性标签是人类经验判断的数据,是数据后的数据。例如,当你要为一件物品打上标签时,其实就已经动用了你的经验数据分析,并进行了归纳总结,结合当下的环境给出了判断。如果没有考虑环境的影响及准确性的评估,这种经验加上直觉的判断是不稳定且又难以解释的。但从数据收集的角度去看,数据的属性标签又是 一个潜力极大的数据。
在数据属性的管理上,对于用户来说,每个人身上贴的标签都是多种多样的,但是对于企业来说,如何将这些标签归一,如何用一个点去将之串联,又如何把这些点连起来去描述这个用户,这才是核心问题。
比如说,你要去应聘一家公司,A公司对你的评价是“很可靠”,B公司对你的评价是“不可靠”,而C公司准备雇用你,然后C公司看到了A公司和B公司给你贴的两个标签:“可靠”和“不可靠”,它就会困惑。
这样的问题常常发生,那么,我们要怎么去做标签的管理呢?
首 先,我们要明确的是,“可靠”这个概念是没有标准化意义的,除非在定义标签之前,我们就界定清楚这个“可靠”的标准是什么。否则,“可靠”的标准是准时还钱、说话算数,还是他向来都很守时,我们就无从得知了。如果这些标准是“可靠”,就给予了我们一种可以还原数据的能力。所以,在属性管理中,假如属性是“×”,那么我们一定要定义清楚什么是“×”,在没有清楚定义的情况下,这个数据的属性是毫无价值的,而且,将来你也依然不知道怎么使用这一数据。
标签在观察之后加进平台和直接加进去是不一样的。在电商平台中,就有一些标签是在观察后加进去的,如果由卖家自由地加标签进去,必然会造成混乱。所以,标签的属性管理,在运营数据中非常重要。
标签化管理,是一个非常重要的趋势。电商企业今天面对的一些问题在美国的电商企业中同样存在,可见,我们发现的问题,别人也在面对,不过这些问题并不需要现在就去解决。
属 性管理的层级化十分有必要,但是在使用数据前,必须要了解数据的场景、数据是如何放进去的和数据的场景是什么。在这一切未知之前,就说数据如何好用的话,是不可能的。所以,现在企业运营数据的趋势是,我们应该找出一些属性进行归类,然后再慢慢地考虑如何提炼,这对于未来非常重要。
重要的是数据和数据之间的关系,而不是数据本身
大数据价值的实现,在于数据与数据的连接。
关系建立的维度是无限大的,而且定义稍微改变一下,整个存储和整个数据库都会发生变化。举个贴近我们生活的例子,比如说银行很早之前就给你开办了信用卡,决定银行这一决策的不是你的个人关系而是总关系。银行决定是否贷款给你,是要看你爱人做什么职业以及你家中其他人的经济情况如何。当这种种关系关联起来时,就会产生一个极为重要的知识图谱。
bet体育365官网正规 5月12日 编译
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