大数据标签标注

1. excel如何实现 大数据 多条件 筛选分类标记

两个建议：1）贴图的时候给出行列号；2）第一个图中的工作表最好不要使用合并单元格。其实你的问题很简单。
表二D2单元格写公式：
=index(表1!d:f,match(e2,表1!f:f,0),1)，然后下拉填充公式即可。

2. 那种做大数据公司，人群画像标签是怎么建出来的

MobTech提供大数据粉雾，据我所知，平台月活设备有5亿安卓+1.5亿的ios的量级，平台通过sdk本身的分享特性，可以获取到一些授权画像数据，但是并不是每一台设备都可以获取到所有的画像，因此会存在一定的缺失或者异常值，关于人口属性这部分的标签，他们主要利用分类预测的方法进行预测和补全。
比如：地理位置、手机型号、消费记录啊……

3. 基于大数据的用户标签体系建设思路和应用

基于大数据的用户标签体系建设思路和应用
在大数据时代，数据在呈现出海量化、多样化和价值化变化的同时，也改变了传统IT行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。
如何在ZB级的海量数据中获取并筛选有价值的信息，是对IT企业的一大挑战。通过构建客户标签，支撑精准营销服务，是应对上述挑战的有效解决方案。
但是怎么设计一个完善的用户标签体系？怎么打标签？打哪些标签？谁来打？怎么使用用户标签创建商业价值？
这些都是产品设计层面需要解决的问题。
掌上医讯一直以来都致力于打造医生的今日头条和智能化的学习平台，通过大数据技术实现医生学习的智能化和个性化，而要构建这样一个学习平台，最基础的就是要建立用户的标签体系。
经过长时间的学习、思考、借鉴和实践，现在已经有了自己的标签构建思路，并且也已经提取出了符合自身业务的标签。我们十分重视用户行为日志的收集，现在已经有了亿万级别的日志数据，正在搭建数据处理和标签计算平台，以下是我们整理的建设思想。
标签系统的结构
标签系统可以分为三个部分：数据加工层、数据服务层和数据应用层。
每个层面向的用户对象不一样，处理事务有所不同。层级越往下，与业务的耦合度就越小。层级越往上，业务关联性就越强。
数据加工层
数据加工层收集、清洗和提取数据。掌上医讯有诸多的学习模块，同时又有网站、APP、小程序等多个产品形式，每个产品模块和产品端都会产生大量的业务数据和行为数据，这些数据极为相似又各不相同，为了搭建完善的用户标签体系，需要尽可能汇总最大范围的数据。收集了所有数据之后，需要经过清洗、去重、去无效、去异常等等。
数据业务层
数据加工层为业务层提供最基础的数据能力，提供数据原材料。业务层属于公共资源层，并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系，集中在一个地方来进行管理。
在这一层，运营人员和产品能够参与进来，提出业务要求：将原材料进行切割。
主要完成以下核心任务：
定义业务方需要的标签。创建标签实例。执行业务标签实例，提供相应数据。数据应用层
应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力，聚合业务数据，构建具体的数据应用场景。
（1）标签的类型
从数据提取维度来看，标签可分为：事实标签、模型标签和预测标签。
（2）事实标签
从生产系统获取数据，定性或定量描述用户的自然属性、产品属性、消费属性、资源属性等，以及根据工作人员经验积累的业务规则进行筛选、分析生产的标签，如是否活跃用户、是否是考生等。
（3）模型标签
对用户属性及行为等属性的抽象和聚类，通过剖析用户的基础数据为用户贴上相应的总结概括性标签及指数，标签代表用户的兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。
（4）预测标签
基于用户的属性、行为、信令、位置和特征，挖掘用户潜在需求，针对这些潜在需求配合营销策略、规则进行打标，实现营销适时、适机、适景推送给用户。
从数据的时效性来看，标签可分为：静态属性标签和动态属性标签。
（5）静态属性标签
长期甚至永远都不会发生改变。比如性别，出生日期，这些数据都是既定的事实，几乎不会改变。
（6）动态属性标签
存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如：用户的购买力，用户的活跃情况。
标签的定义
给用户打标签，建立用户画像，最终都是为了去应用，所以我们要站在应用场景上去定义用户的标签体系，每个标签都有最终的用途。比如：我们做考试培训服务，我们需要建立“是否考生”的标签。
另外，不同的行业他们的用户特征也是有显著区别的，比如：医生用户相比普通用户来说，就多了像“科室”、“职称”、“所在医院等级”等特殊含义的标签。
而标签是有层级关系的，既是为了管理，更好的理解，又是为了控制粗细力度，方便最终的应用。标签深度一般控制在四级比较合适，到了第四级就是具体的标签实例。
我们根据公司的业务首先划分了人口属性、行为属性、用户分类和商业属性四个大的分类，下面又分了上网习惯、学习惯、人群属性、消费能力、消费习惯等分类，最末级精确到用户的活跃等级、阅读来源、考试偏好等具体的标签。
标签的维护
每个标签都不会凭空产生的，也不会一成不变，更不会凭空消失。标签的维护需要生成规则，需要定义权重，需要更新策略。
生成规则
如第一部分所说，标签分为事实标签，模型标签和预测标签三大类。对于这三类的标签，生成规则的难度和复杂性也是逐级递增的。事实标签只需要考虑从什么地方提取即可，它即包含明确的标签定义，又包含无法穷举的标签集，比如：关注的病种。
而模型标签需要进行数据的关联和逻辑关系的设计，通过一定的模型对数据进行计算得来。而预测标签相对就非常的复杂，无法从原始数据提取标签，标签的生成准确度就太依赖我们大数据分析和人工智能技术的应用。
定义权重
一个标签会在多个场景下出现，比如：一个疾病标签，它极可能在浏览过程中生成，也有可能在搜索场景下产生，但是对于这两个场景所对应的同一个标签，他们的权重是不同的。浏览相比搜索，权重要小得多，因为搜索的主动需求更大。
更新策略
上文我们从数据的时效性上对标签分为静态属性标签和动态属性标签，对于静态属性标签的处理相对比较简单，就不停的累加即可。但是对于动态属性标签，需要对过期标签进行降权甚至删除处理，比如：医生考试前和考试后，会影响“是否考生”这个标签的，这就需要制定更新策略。
标签建设的技术架构
标签体系的建设涉及很多环节，数据量也十分巨大，需要有一个健壮且高效的技术架构来支持数据的存储及计算，掌上医讯采用了sql数据库和no-sql数据库来满足结构化数据和非结构化数据的存储。
使用hadoop的分布式存储技术及hive和hbase组件作为数据仓库，使用MapRece和spark分布式计算来提高计算速度，使用kylin进行多维分析，通过BI工具和接口对外提供应用，使用sqoop和kettle进行数据的抽取及流程的调用。
更多的应用场景
用户标签建立已经基本应用在掌上医讯的内容智能推荐的学习场景中，但随着标签的完善以及智能化处理的提升，这套标签体系将有更广阔的应用场景。
（1）智能化学习场景的构建
通过用户学习需求的标签的分析进行用户分群，针对不同的用户群在APP的功能和内容上进行个性化展示，满足不同学习需求的用户个性化的学习服务。
（2）精准营销推广的建立
更细粒度的对用户进行筛选，同时能够精准预测可能存在的目标用户进行推广，从而扩大医生覆盖，提升推广的转化率。
（3）KOL用户画像的描绘
基于该标签模型，增加对外部数据的采集分析，更加完整的生成医生360度的用户画像，帮助企业寻找潜在的KOL用户，实现用户洞察，辅助市场决策。
标签的建设是一个看似高大上，其实很繁琐、纠结的过程，需要对业务抽丝剥茧，还要应对运营需求的各种变化，不过对公司发展的影响也是深远的。

4. 大数据标注员 对电脑电脑配置要求是什么

配置如下：

英特尔i39100F处理器散片，九州风神冰凌MINICCPU散热器，华擎B360M-HDV主板，七彩虹战斧GTX1650SUPER4G显卡，威刚游戏威龙DDR426668G内存条，东芝RC500系列500GM.2固态硬盘，航嘉GX500电源，金河田预见N27机箱。

最基本的数据标注是相框。例如，如果检测目标是一辆车，那么标记器需要在一张图片上标记出所有的车。

另一个例子是人类态度识别，它包括18个关键点。只有经过培训的贴标人员才能掌握这些关键点的贴标，只有完成的数据才能达到机器学习的标准。

无人零售、无人驾驶等都需要大量的人力。基于劳动力成本问题，除了私人数据外，他们还会在第三世界国家、马来西亚、泰国、印度等国家设有数据标记分支机构。

(4)大数据标签标注扩展阅读：

常见的报道中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项工作和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机械式的劳动异化。在王金桥的解释下，这一刻板印象也被逐渐打破。

这大量的人工注释是有价值的,因为理论上解决这个问题是困难的,但有大量的数据,设计深度学习网络,可以应用于特定的场景中使用数据训练神经网络,这在很多情况下可以使AI迅速占领市场落地,推动工业应用,促进产业升级和迭代。

例如，在手机玻璃缺陷检测、高速铁路轨道缺陷检测、高压电网绝缘子损坏检测等，无人机拍照后由人进行检测。随着数据量的增加，机器得到越来越充分的训练，机器可以逐步实现自动检测。

王表示，目前的人工智能虽然相对薄弱，但会给各行各业带来变化，这是人工智能推动工业革命的一个机会。

中国新闻网-人工智能背后的人工力量：机器学习必需数据标注

5. 什么是数据标注呀是做什么工作的有发展前景吗

实现人工智能,
需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机, 让计算机拥有类似人类的识别能力。
人类在认识一个新事物时, 需要先对事物形成一个初步的印象。比如, 要识别出苹果,
就需要看到相应的图片或者真实物体。数据标注可视为模仿人类学习过程中的经验学习, 相当于人类从书本中获取已有知识的认知行为。
简单来说，数据标注就是标注员借助标注工具对图片、视频、文字、语音等数据内容进行拉框、描点、转写等操作，以满足机器学习的需要。
目前，随着数据标注行业向精细化、场景化方向发展，对于数据标注员的专业度以及熟练度要求越来越高，数据标注行业前景广阔。

6. 大数据标签的下面一级是什么是字段，还是数据

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数版据集权合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

7. 51销客大数据标签分为几类

大数据由自然存在到社会存在进而转化为战略资源有赖于人类的智慧和能力的提升。它是人们科学技术进步的必然结果。

8. 大数据智能计算的基础标签体系的标签计数

现在各个行业都运用大数据这样的技术，技术标签体系也应用了这样的方式，可以节省我们很多的工作。