现实中，BOSS很容易提出一个问题，让你用数据分析的方法，为我们的用户分类，减少流失提高销售额等。这种时候可以这么和老板说，这个工程有3个步骤：
第一步，统一用户标识，也就是用户ID，方便全程跟踪。对应在数据层标识这些用户的“事实标签”，如用户从哪里来的，平台A OR B。——用户从哪里来。
第二步，给用户打标签，也就是用户画像，方便对这些用户做更深的理解。对应算法层的“模型标签”，如铲屎官、孕期etc.——用户是谁。
第三步，业务化，将用户画像和我们业务结合，降低流失率，或提高我们的转化率。对应业务层的“预测标签”，如购买推荐、创作鼓励、优惠券etc.——用户到哪去。
没什么好解释的，就是为了将整个用户行为进行串联，可以用账号、电话、用户名、cookieID等。
8个字：用户消费行为分析
用户标签：性别、年龄、城市、职业等基础信息。
消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感等消费习惯。
行为标签：时间段、频次、时长、访问路径等行为信息，分析用户使用产品的习惯。
内容分析：关注用户浏览次数多的内容，重点关注浏览时长，分析出用户的兴趣。如：金融、街舞、相声、茶。
从用户周期的三个阶段即获客、粘客、留客来阐述。
获客：如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户。
粘客：个性化推荐，搜索排序，场景运营等。
留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率。
所以这个标签化的流程，就是通过数据层的“事实标签”，在算法层进行建模计算，打上“模型标签”的分类结果，最后指导业务层，得出“预测标签”。