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“ 標簽數據千萬條，業(yè)務價值第一條。”
關于標簽畫像系統(tǒng)，已經有分享過《標簽類型及分類》。今天，針對標簽質量評估，簡單進行一些分享。
首先，為什么要進行標簽質量評估？
想象一下，我們開發(fā)了一個“用戶年齡”標簽，業(yè)務想針對20-30歲的人進行精準投放。但經過篩選，才篩出來幾千個人，和公司總體用戶相比僅僅是九牛一毛，那這樣的標簽，還有價值不？
因此，對標簽的質量進行科學完整地評估，有助于指導標簽的管理者、開發(fā)者不斷地提升標簽質量。通過創(chuàng)建一套完整的評估體系，對于質量過差的標簽，不著急上線，等達到基本的質量要求后再開放給業(yè)務使用。不然，既對業(yè)務帶來不了價值，也容易讓標簽畫像系統(tǒng)失去用戶的信任。
回過頭來，上面這個例子反映的問題，其實就是標簽的質量差。準確地說，是標簽的覆蓋度太低了。除了覆蓋度，還有很多指標可以衡量一個標簽的質量，咱們在下面詳細展開，主要通過 數據質量、應用質量、業(yè)務質量 三個方面來評價標簽的質量。
數據質量是標簽質量最基礎的評價，主要分為準確度、覆蓋度、穩(wěn)定性 三部分。
（1）標簽的覆蓋度
標簽覆蓋度的含義，是指在一個標簽中，有業(yè)務含義的人群數量與總人群數量的比例。
舉個例子，【性別】標簽，全量用戶是100萬的規(guī)模，其中40萬打上了“男性”標簽，35萬打上了“女性”標簽，其他25萬人都沒有打上任何標簽。那么，【性別】標簽的覆蓋度就是75%。
這個覆蓋度還算是比較可以，想象一下如果覆蓋度只有20%，會有哪些影響呢？可能會有下面的負面影響
用標簽進行人群圈選的時候，人數過少
用標簽統(tǒng)計平臺用戶的特征時，和真實情況會有偏差
因此，提升標簽的覆蓋度是標簽的基本質量要求。
為啥會出現標簽覆蓋度低的情況？往往是一些用戶自己填寫的標簽，覆蓋度極低，之前的文章中也介紹過。
（2）標簽的準確度
標簽準確度的含義，是指給用戶打的標簽中，準確反映事實的人群數量與總人群數量的比例。
舉個例子，【性別】標簽，用戶A真實情況是男性，但是打標簽打成了女性，那么這就是一個錯誤的標簽值。假設100萬用戶，真實情況50萬男性50萬女性，有以下表格：
那么這個標簽的準確度就是：（35+30）/（35+5+5+30）=86.7%
提升標簽準確度的意義也是不言而喻的。準確度如果太低，那這個標簽基本喪失了應用價值。至于閾值的設置，還是基于各自的業(yè)務情況來定。
（3）標簽的穩(wěn)定性
標簽的穩(wěn)定性也是影響標簽質量的重要因素。
什么是穩(wěn)定性呢？舉個用戶年齡標簽的例子。昨天30歲以下的用戶有200萬，占比10%，今天就成了1000萬，占比50%。這種標簽數據，你敢用么？是數據的計算邏輯出現問題，還是其他原因導致？
因此在標簽的質量評估中，標簽值的相對穩(wěn)定性，是重要的評估標準之一。
具體怎么衡量標簽的穩(wěn)定性呢？主要可以通過PSI指標的方式來衡量。
PSI 計算步驟：
假設我們要比較樣本A與樣本B中某一變量Y的分布，首先按照同一標準將Y分為幾個區(qū)間（通常分為10段），計算樣本A和樣本B中每個區(qū)間的占比。在每個區(qū)間段上，將兩個樣本的各自占比相除再取對數，然后乘以各自占比之差，最后將各個區(qū)間段的計算值相加，得到最終PSI。
最終計算的PSI指標中，若PSI<0.1 樣本分布有微小變化，模型基本可以不做調整。若PSI 在0.1~0.2之間，樣本分布有變化，根據實際情況調整評分切點或調整模型。若PSI>0.2，樣本分布有顯著變化，必須調整模型。
應用質量的評估是從產品角度出發(fā)，評估標簽對于產品應用的價值。
若一個標簽的數據質量高，但是用戶都用不起來，不好用，那么也是難以發(fā)揮出標簽內在的價值。
舉個常見的例子。大家都會做的一個標簽，【用戶近30天gmv值】。這個標簽（是個連續(xù)性值，但可以說是個廣義的標簽）按照上文的標準衡量，覆蓋度高，100%的用戶；準確度也高，100%（SQL正確的話……）。那這個標簽有用嗎？往往業(yè)務不太愛用這種連續(xù)值的標簽。
為什么？因為這種標簽的應用質量太差了。
對于業(yè)務來講，【近30天gmv值】是1萬美金，這個是高還是低？如果是沒有經驗的業(yè)務人員是完全無法判斷的。
因此，要將這種標簽的應用價值提升。針對這個例子，提升的方法可以是把連續(xù)值分段，做成【高價值】、【中價值】、【低價值】，也可以做分布曲線給用戶提供參考。
再比如，一個標簽是用戶常用的搜索詞，如果不進行一些特殊的加工，將是很冗余的長串字符，用起來也是體驗很差。這也屬于應用質量低。
關于應用價值的衡量，往往會用一些滯后性的指標衡量。基礎假設是，業(yè)務人員用的多的標簽，一定是應用質量好的；業(yè)務人員用得少的標簽，一定是應用質量弱的。
具體衡量應用多少的指標，可以用【使用次數】、【使用熱度】、【調用次數】等來綜合衡量。
對于應用價值低的標簽，可以針對性地進行分析，不斷提升每個標簽的應用價值。
最后一個衡量標簽質量的方面，就是業(yè)務質量。
這個方面是最不好衡量的，但又是最最重要的。因為相比于數據質量是從數據層出發(fā)、應用質量是從產品層出發(fā)，業(yè)務質量是從業(yè)務層出發(fā)，是離業(yè)務價值最近的。
想象一下，業(yè)務如果用了一個標簽，對一群人進行了投放，ROI是日常投放的好幾倍，那這個標簽的價值可以說是毋庸置疑了。這時，我們可以說這個標簽的業(yè)務質量很高。
什么樣的標簽的業(yè)務質量會比較高呢？比如：【用戶購買偏好】、【用戶的營銷敏感度】等等。這類的標簽往往都是一些復雜邏輯的算法標簽，常常有比較強的業(yè)務質量。
但這里存在的一個悖論，就是業(yè)務質量是后驗的。即想知道一個標簽的業(yè)務質量，就一定要進行投放測試才行。而且往往不同場景的一些投放帶來的結果也不太一樣，就導致業(yè)務質量的評估往往很難落地。
這確實是個難點。作者的經驗是，在評估標簽質量時，先重點考慮數據質量和應用質量，這兩者都沒問題的時候，就可以上線開放給業(yè)務使用。但對于業(yè)務使用標簽后的數據進行回流，監(jiān)控標簽應用在業(yè)務場景的價值情況。最終可以有個比較公允的衡量。而這個衡量，將對后面標簽的優(yōu)化方向，帶來很強的指導性意義。
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
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8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
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