中年画像“标签”生产实操指南(二)之产出清晰的标签数据需求( 二 ) |实操|画像|

比如数据格式不正确，但为了实现该标签，是否可通过制定一定的清洗规则进行处理；再比如关键字段值大面积缺失，是否可从其他数据源进行回补，或者发现该字段在用户界面是非必填项，则需要推送业务方进行完整数据采集等。
三、确定标签规则
明确数据源、数据口径并摸底清楚数据质量后，数据产品经理已经建立起对数据的清晰认知，接下来就是制定明确的标签规则。一份清晰的规则说明，需包含以下内容：

标签类别
标签层级
标签名称
标签值：标签值具体名称，如性别标签下的”男””女””未知” ，收入水平中的”高””中””低”；
数据源：库表名
统计时间周期：特别是规则类、统计类标签，需明确选用的时间范围，如用户活跃度标签，选取近90天的数据进行计算。
标签具体规则：选择数据表中的具体哪个字段，每个字段值与标签值的对应关系，涉及多个数据源时选取数据源的优先级、时间衰减规则等
异常数据处理逻辑：如数据源字段存在空值转化为“未知” ，字段值出现多个不同格式需进行如何进行格式化等
标签实时性：实时更新还是离线T+1更新

本文我们重点讲述了业务标签需求明确后，如何将业务需求转变为标签数据需求，用研发能够看懂听懂的语言，准确描述标签需求，最终顺利将项目推进到开发阶段。
#专栏作家#大鹏，公众号：一个数据人的自留地。人人都是产品经理专栏作家，《数据产品经理修炼手册》作者。
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【中年画像“标签”生产实操指南(二)之产出清晰的标签数据需求】