腾讯：社交广告，不同用户的朋友圈或则其他媒体场景下的广告信息是不同的，会基于用户特点推荐。
　　头条：信息价值，根据用户浏览信息，分析用户相关喜好，针对剖析结果推荐相关的信息流，越关注某类内容，获取相关的信息越多。
　　如上几种场景的逻辑就是：基于不断剖析用户的行为，生成用户的特点画像，然后再基于用户标签，定制化的推荐相关内容。
　　2、基本概念
　　通过前面的场景，衍生下来两个概念：
　　用户画像
　　用户画像，作为一种描绘目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的诠释，就产生了用户画像。用户画像在各领域得到了广泛的应用，最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息参杂在网路中，将用户的每位具体信息具象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
　　标签数据
　　标签在生活中十分常见，比如商品标签，个人标签，行业标签，例如提及996就想到程序员，提到程序员就想到格子衫。
　　标签是把分散的多方数据进行整合划入统一的技术平台，并对那些数据进行标准化和细分，进行结构化储存和更新管理，让业务线可以把这种细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库。数据标签的概念也是在近来几年大数据的发展中不断火爆上去的。
　　标签价值
　　标签的核心价值，或者说最常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。
　　二、数据标签1、标签界定
　　属性标签
　　属性标签是变化最小的，例如用户实名认证以后，基于身分信息获取相关：性别，生日，出生年月，年龄，等相关标签。变动频度小，且最具有精准性。
　　行为标签
　　行为标签就是用户通过在产品上的一系列操作，基于行为日志剖析得出：例如订购能力、消费爱好、季节性消费标签等。在信息流的APP上，通过相关浏览行为，不断推荐用户感兴趣的内容就是基于该逻辑。
　　规则标签
　　根据业务场景需求，配置指定规则，基于规则生成剖析结果，例如：
　　这类标签可以基于动态的规则配置，经过估算和剖析，生成描述结果，也就是规则标签。
　　拟合标签
　　拟合类的标签最具有复杂性，通过用户上述几种标签，智能组合剖析，给的预测值，例如：未婚、浏览相关婚宴内容，通过剖析预测用户即将举行婚宴，得到一个拟合结果：预测即将订婚。这个预测逻辑也可以反向执行，用户订购小孩用具：预测未婚已育。
　　这就是数据时代常说的一句话：用户在某个应用上一通操作过后，算法剖析的结果可能比用户对自己的描述还要真实。
　　2、标签加工流程
　　
　　数据采集
　　数据采集的渠道相对较多，比如同一APP内的各类业务线：购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了这种海量日志数据的支撑，才具有数据剖析的基础条件。不管是数据智能，深度学习，算法等都是构建在海量数据的基础条件上，这样就能获取具有价值的剖析结果。
　　数据加工
　　结合如上业务，通过对海量数据的加工，分析和提取，获取相对精准的用户标签，这里还有关键的一步，就是对已有的用户标签进行不断的验证和修补，尤其是规则类和拟合类的相关标签。
　　标签库
　　通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据到这儿，已经具有相当大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常见的，用户在某电商APP浏览个别商品，可以在某信息流平台见到商品推荐。大数据时代就是如此令人觉得智能和窒息。
　　标签业务
　　数据走了一大圈转换成标签，自然还是要回归到业务层面，通过对标签数据的用户的剖析，可以进行精准营销，和智能推荐等相关操作，电商应用中可以提升成交量，信息流中可以更好的吸引用户。
　　应用层
　　把上述业务开发成服务，集成到具有的应用层面，不断提高应用服务的质量，不断的吸引用户，提供服务。当然用户的数据不断在应用层面形成，在转入数据采集服务中，最终产生完整的闭环流程。
　　3、应用案例
　　从流程和业务层面描述都是简单的，到开发层面就会显得复杂和不好处理，这可能就是产品和开发之间的芥蒂。
　　标签的数据类型
　　不同标签的剖析结果须要用不同的数据类型描述智能标签采集器，在标签体系中，常用描述标签的数据类型如下：枚举、数值、日期、布尔、文本类型。不同的类型须要不一样的剖析流程。
　　商品和标签
　　这里提供一个基础案例，用商品的标签来剖析商品，例如通过商品产地，价格，状态等条件，来查询产品库有多少符合条件的商品。
　　数据表设计
　　主要分四张表：标签分类智能标签采集器，标签库，标签值，标签数据。
　　CREATE TABLE `tc_tag_catalog` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_name` VARCHAR (50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签层级目录';
CREATE TABLE `tc_tag_cloud` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`catalog_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '目录ID',
`tag_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '标签名称',
`tag_code` INT (11) DEFAULT NULL COMMENT '标签编码',
`bind_column` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '绑定数据列',
`data_type` INT (2) NOT NULL COMMENT '1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`remark` VARCHAR (150) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`state` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '状态1启用,2禁用',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签云';
CREATE TABLE `tc_tag_data_enum` (
`tag_code` INT (11) NOT NULL COMMENT '标签编码',
`data_value` VARCHAR (150) NOT NULL COMMENT '枚举值',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
KEY `tag_code_index` (`tag_code`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签枚举值';
CREATE TABLE `tc_tag_data_set` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_name` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '商品名称',
`unit_price` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`is_shelves` INT (1) DEFAULT '1' COMMENT '是否上架：1否,2是',
`origin_place` VARCHAR (100) DEFAULT '' COMMENT '产地',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '标签数据集';
　　
　　模拟入参插口
　　这里的参数应当是基于需求，动态选定，进行组织到一起：
　　
　　例如图片中这儿给定的标签值列表，称为枚举值。
　　@RestController
public class AnalyzeController {
@Resource
private TagDataSetService tagDataSetService ;
@GetMapping("/analyze")
public String analyze (){
List tagParamList = new ArrayList() ;
TagParam tagParam1 = new TagParam(1,"产地","origin_place") ;
List valueList1 = new ArrayList() ;
valueList1.add("深圳");
valueList1.add("广东");
tagParam1.setValueList(valueList1);
tagParamList.add(tagParam1) ;
TagParam tagParam2 = new TagParam(2,"价格","unit_price") ;
List valueList2 = new ArrayList() ;
valueList2.add("1999");
tagParam2.setValueList(valueList2);
tagParamList.add(tagParam2) ;
TagParam tagParam3 = new TagParam(3,"生产日期","create_time") ;
List valueList3 = new ArrayList() ;
valueList3.add("2020-05-01 13:43:54");
tagParam3.setValueList(valueList3);
tagParamList.add(tagParam3) ;
TagParam tagParam4 = new TagParam(4,"是否上架","is_shelves") ;
List valueList4 = new ArrayList() ;
valueList4.add("1");
tagParam4.setValueList(valueList4);
tagParamList.add(tagParam4) ;
TagParam tagParam5 = new TagParam(5,"产品名称","product_name") ;
List valueList5 = new ArrayList() ;
valueList5.add("智能");
tagParam5.setValueList(valueList5);
tagParamList.add(tagParam5) ;
Integer count = tagDataSetService.analyze(tagParamList) ;
return "Result：" + count ;
}
}
　　参数解析查询
　　通过对参数的解析，最终产生查询的SQL句子，获取精准的结果数据。
　　@Service
public class TagDataSetServiceImpl extends ServiceImpl implements TagDataSetService {
@Resource
private TagDataSetMapper tagDataSetMapper ;
@Override
public Integer analyze(List tagParamList) {
StringBuffer querySQL = new StringBuffer() ;
for (TagParam tagParam:tagParamList){
querySQL.append(" AND ") ;
querySQL.append(tagParam.getBindColumn()) ;
// 1枚举,2数值,3日期,4布尔,5值类型
List valueList = tagParam.getValueList();
switch (tagParam.getDataType()){
case 1:
querySQL.append(" IN (") ;
for (int i = 0 ; i < valueList.size() ;i++){
if (i != valueList.size()-1){
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("',");
} else {
querySQL.append("'").append(valueList.get(i)).append("'");
}
}
querySQL.append(" )") ;
break;
case 2:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 3:
querySQL.append(">='").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("'") ;
break;
case 4:
querySQL.append("=").append(tagParam.getValueList().get(0)) ;
break;
case 5:
querySQL.append(" LIKE '%").append(tagParam.getValueList().get(0)).append("%'") ;
break;
default:
break;
}
}
/* 最终执行的 SQL
SELECT COUNT(*) FROM tc_tag_data_set
WHERE 1 = 1
AND origin_place IN ('深圳', '广东')
AND unit_price = 1999
AND create_time >= '2020-05-01 13:43:54'
AND is_shelves = 1
AND product_name LIKE '%智能%'
*/
String whereCondition = String.valueOf(querySQL);
return tagDataSetMapper.analyze(whereCondition);
}
}
　　可能有人会说这不就是个查询流程吗？如果有这样的疑惑，把上述案例换成用户查询，标签数据的价值会更直观。
　　三、智能画像1、基本概念
　　用户画像
　　作为一种绘制目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息参杂在网路中，将用户的每位具体信息具象成标签，利用这种标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
　　行业画像
　　通过行业属性标签，行业下用户标签的综合剖析，生成行业剖析报告，提供极有价值的导向，这是最近两年非常热门的应用。
　　画像补全
　　通过不断剖析用户数据，丰富标签库，使用户的画像愈发丰富立体。
　　2、画像报告
　　通过标签数据的剖析，生成一份剖析报告，报告内容包含丰富的用户标签统计数据。
　　例如：90后画像报告
　　这个报告，互联网用户一定或多或少都听到过。主要是一些标签统计，共性标签展示，或者什么群体对80后三观影响最大，收入来源，学历等各类剖析评析。
　　四、源代码地址
　　GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent 查看全部

　　5、外链数目
　　6、核心关键词排名
　　7、内页长尾关键词排行数目
　　。。。。。。。
　　
　　我们先来点评一下seo快速排名软件 虾哥，为什么往年的SEO数据剖析，不能做到从数据驱动SEO。我们逐字剖析一下往年做条目。
　　1、在其他诱因不变的情况下，PR或则百度权重高，流量一定高吗？很显然不是，而且还只是首页的PR值或则百度权重，对于任意一个网站来说，首页的流量仅仅是一小部份，对于超级大站来说，首页的流量所占比列小到可以忽视。(由于基数大，小比列的数据也比好多网站可观了)。首页PR（百度权重）数据完全没必要剖析。
　　2、Alexa的数据还有一定的参考性，但是对国外网站来说，几乎可以无视，除了搞IT的，基本没人会装。Alexa统计的流量是所有流量，并非单纯的SEO流量，所以对SEO没很大关系，不过Alexa的数据获取比较容易，就作为一个参考吧。
　　3、site收录准不准先不说，问题是site下来的数据有哪些意义呢？如果一个网站有1个亿的页面，site下来100万，是好还是坏？一个网站有1万个页面，site下来是1万，是好还是坏？因此，除了site的数据，你起码得晓得这个网站有多少页面量，否则site的数据毫无意义；一切收录量还是以百度站长工具当中的索引量为准。
　　4、首页快照，网页有更新了，爬虫可能拍个照，快照时间更新一下。更多时侯你页面动都没动。你指望快照变化对你SEO有哪些影响呢？而且和首页PR（百度权重）同理，首页只是一个页面而已，没这么特殊。
　　5、外链数目，外链为王，外链数目肯定是重要的。外链真的是越多越好吗？有的查询网站很明显排行第1的比排行第10的外链少得多的多。其实外链的整体质量很难评判，反正你也统计不全，何必要用这个数目作为一个结果，如果相关外链多，则排行都会提升，这不是我说的，是Google、百度说的。所以我们统计排行这个直接诱因就好了，而且百度和微软对于外链的过滤机制成熟，低质量的外链发太多反倒影响网站排名。
　　6、说到排行，要谈谈核心关键词的排行与网站整体排行的问题。相信诸位SEO站长手头都有自己的网站，看看流量报告吧，那些核心关键词能带来的流量占所有流量的比列是多少？但是通常做SEO优化的时侯，大家都习惯于把资源集中在几个核心词上，而大量的关键词流量，都属于没人要的，随便分配一些资源过去，流量就上来了。只看核心词的排行做SEO,属于“捡了芝麻，丢了西瓜”。“两手都要抓，两手都要硬”，平均分配资源，才能利润最大化。
　　从以上几个数据可以看出，过往的SEO数据剖析，分析的数据大都是不靠谱、不确切的。自然对SEO没哪些影响，而且从那些数据中，也很难发觉核心问题。SEO数据剖析seo快速排名软件 虾哥，往往就成了一个“噱头”，花了大量时间精力，却连一点疗效和指导也没有。
　　那么怎么做SEO的数据剖析？先推荐一些前人的智慧（曾庆平SEO：大家可以在百度搜索一下以下文章）
　　1、前阿里巴巴SEO国平：
　　详解光年SEO日志剖析系统2.0
　　网页加载速率是怎样影响SEO疗效的
　　2、天极网SEO废魅族：
　　百度收录抽检
　　任重而道远--IT垂直类门户搜索引擎关键词排行对比
　　虽然有些文章很老，但是到现今也太有指导性作用。先不借用谁的理论，我们从事实出发，好好回想一下用户是怎样通过搜索引擎来到我们网站的。
　　1、用户在搜索框中输入一个关键词。
　　2、用户在搜索结果页面中阅读大量结果。
　　3、用户点击步入某个他满意的结果。
　　虾姐SEOSEO数据剖析
　　---------&gt; 查看全部