该贴整理加工有价值数据标签的方式

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这是一个很有意思的问题。
它要回答的问题就是“某某行为代表什么意义”
“想在半年内拍一套婚纱照的人”“想在一年内换新电脑的人”
“想通过使用化妆品的方式使自己皮肤变白的人”
在这个领域如何做量化问题，真是很有意思的问题，有谁现在能想出一种建模的方式？
这个模型只要建立出来会十分的有力量，它实施之后就是变现的灵魂。
同样的什么样的事情都有品次之分，有些营销电话你会接听会觉得有理，
另外一些会让你不舒服，让你拒绝。
这要凭真本事的。
Bluekai 和AudienceScience就是做这样的事情的。

为什么我会觉得这是十分自然的事情啊，有大量的数据，就去建设有价值的信息，将有价值的
信息卖出去，为什么刘鹏老师会说，这个事情比较新在探索阶段。


为啥现在自己没点思路呢！
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第二天：从资源样本空间到目的样本空间

如果一系列的行为之后用户选择了做某个对于商家有价值的决定，那么就可以将这一系列的行为达成标签收集起来。

在一种很通常的意义下，有时候我们会这么思考，今天或者这段时间怎样怎样并不能代表未来会怎样怎样啊，你为什么
说有历史证明是怎样怎样的，将来它也将是怎样怎样的。

我觉得可以这样理解，如果一人去了酒吧，八成是去喝酒的，也并不排除去找人的可能。

那么再接下去，如果我要用一种概数去描述这件事情，“八成”到底是多少，将“去酒吧”作为样本空间，也就是只关心这个
必然事情，只关心这个范围内的事情，“去酒吧消费”可以做为另外的样本空间。也就是说我们可以去探寻我们关心的必然
事件，其实这也是最重要的，探寻我们想要的样本空间！也就是说如果我们不清楚我们的目的，我们就达不到我们的目
标，达到当然也有可能，只是几率会比较低，

这个事情将直接来自品牌或者任意一种Demand方的需求描述。

所以也就是说，我们打标签的过程，其实就是寻找若干有价值的样本空间的过程，然而，所谓的实施，就是找到并且建立
好可用资源的样本空间到目的样本空间的路径。从资源样本空间到目的样本空间。

那天有和X谈到路径这个事实，但是尚未深入探讨，样本空间的选择。我也可以说说，现实里面失败的缘故就在于对样本
空间选择设计这个过程的失败，有在绚的技术，弄出来卡拉比丘一般的轮子总归是不合时宜。

标签这一块处理的技术更是很有意思，用倒排索引，分三层，取交条件，并起来的取交条件，并起来的数量。这下我们
更加确定前面的分析了，因为在技术处理中使用的就是集合的运算，而前期我们分析就严格的使用了样本空间，这种事
件在集合论表示下的概念，完全粘合起来了。

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关键词：有价值 Audience Science demand Blue 标签 价值