数据不会骗人

商品标签类目体系是以“商品（人）​”为对象研究梳理得到的标签体系。商品一般是指企业、机构对外商业化提供的、以社会消费为目的所生产的劳动产物。而互联网公司则较多生产虚拟商品。不管是实体商品还是虚拟商品，都属于行为关系中的被动位置，因此都属于“物”这一范畴类型下。商品标签一般适用于商品研究分析、商品商机上下游撮合、商品生产库存风险预警、商品个性化推荐、商品舆情评论、商品溯源监控等数据应用场景。B端企业往往通过其所经营的商品、服务与C端用户群体发生连接，因此商品是一种非常重要且通用的对象类型，值得深入研究。

元标签规范：每个标签都需要登记有业务类和技术类元标签信息，元标签管理需要形成统一的规范体系，对标签进行统一的信息登记和检查。质量管理：标签质量管理要贯穿标签从设计、使用到归档等的全过程，其核心是制定一套标签质量管理规则，遵循标签质量标准，并配备可视化的标签质量监控平台、标签交叉验证工具等技术支撑。数据资产设计师根据业务调研、数据调研等前期工作开展标签设计工作，产出标签类目体系架构图和标签设计文档，包括标签对象、类目体系、标签名、标签加工类型、标签逻辑、值字典、取值类型、示例、更新周期等元标签信息。

ROWS选择前／后几行，例如ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING表示当前行往前3行到往后3行，一共7行数据（或小于7行，如果碰到了边界）​。RANGE选择数据范围，例如RANGE BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING表示选取取值在[c-3,c+3]范围内的行，其中c为当前行的值。=match（查找指定的值，查找所在区域，查找方式的参数）=index （查找的区域，区域内第几行，区域内第几列）表示窗口范围的定义。

在“×××文章”这个具体文章实例中，​“有趣度”属性的属性值是“很有意思”​，​“文章阅读渠道”属性的属性值是“微信”​，​“文章类型”属性的属性值是“科技”​。：从详细内容角度思考，例如需要设计“推荐方案”类标签，可以思考一个推荐方案往往会由哪些内容要素组成，进而可以设计出“推荐时间”​“推荐渠道”​“推荐逻辑”​“推荐对象ID”​“推荐商品ID”等标签。在“某次阅读”这个具体阅读记录实例中，​“阅读渠道”属性的属性值是“微信”​，​“阅读时长”属性的属性值是“半小时”​。