本文为您介绍如何基于已创建的行为元素和行为规则,创建商品价格偏好的标签。

前提条件

完成购买商品、浏览商品和收藏商品的行为规则的创建,详情请参见步骤三:创建行为规则

步骤一:创建基础指标

  1. 登录Dataphin控制台
  2. 在Dataphin控制台页面,选择工作区地域后,单击进入Dataphin>>
  3. 在Dataphin产品首页,单击研发
  4. 在数据开发页面,鼠标悬停至开发上,单击萃取
  5. 在数据萃取页面,单击标签中心
    标签中心页签,系统默认进入工厂标签页面。
  6. 单击工厂标签后的faga图标。
  7. 新建工厂标签对话框,配置参数。
    fagag
    参数 描述
    标签英文名 填写标签英文名item_price_favor
    标签名称 填写标签名称最近30天商品价格偏好
    描述 填写对标签的简单描述。
    所属类目 选择所属类目其他标签
    公开状态 选择公开状态公开
    结果表名 填写输出表名为item_price_prefer
  8. 完成参数配置后,单击确定

步骤二:配置数据来源、标签值和标签生成规则

本教程中需要配置购买商品、收藏商品和浏览商品的数据来源及标签值。

  1. 新建标签页面,单击数据来源及标签配置下方的开始配置,进入数据来源配置页面。
    配置
  2. 配置购买商品的数据来源及标签值。
    1. 数据来源配置页面,配置参数。
      配置
      参数 描述
      按行为域筛选 选择电商
      按动作对象筛选 选择购买-商品
      按共有对象属性筛选 保持默认,无需筛选对象属性。
      数据来源-时间跨度 保持默认,30天时间跨度
    2. 单击下一步
    3. 标签值配置页面,配置参数。
      标签值
      参数 描述
      打标方式 选择对象属性映射打标
      共有对象属性 选择商品价格
      选择映射方式 选择设计映射规则,同时设计的映射规则如下:
      • 价格小于200的标签值为低价格
      • 价格小于500的标签值为中价格
      • 剩余所有价格的标签值为高价格
      系统会按照设定的规则顺序逐一匹配生效,如果匹配成功,则不再执行匹配操作。根据上述设定的规则匹配后的效果如下:
      • price<200,标签值为低价格。
      • 200≤price<500,标签值为中价格。
      • 500≤price,标签值为高价格。
    4. 单击确定,完成购买商品行为规则的配置。
  3. 单击数据来源及标签值配置下方的新增配置,新增浏览商品的数据来源及标签值。
  4. 配置浏览商品的数据来源及标签值。
    1. 数据来源配置页面,配置参数。
      faga
      参数 描述
      按行为域筛选 选择电商
      按动作对象筛选 选择浏览-商品
      按共有对象属性筛选 保持默认,无需筛选对象属性。
      数据来源-时间跨度 保持默认,30天时间跨度
    2. 单击下一步
    3. 标签值配置页面,配置参数。
      标签值
      参数 描述
      打标方式 选择对象属性映射打标
      共有对象属性 选择商品价格
      选择映射方式 选择设计映射规则,同时设计的映射规则如下:
      • 价格小于200的标签值为低价格
      • 价格小于500的标签值为中价格
      • 剩余所有价格的标签值为高价格
      系统会按照设定的规则顺序逐一匹配生效,如果匹配成功,则不再执行匹配操作。根据上述设定的规则匹配后的效果如下:
      • price<200,标签值为低价格。
      • 200≤price<500,标签值为中价格。
      • 500≤price,标签值为高价格。
    4. 单击确定,完成浏览商品行为规则来源数据及标签值的配置。
  5. 单击数据来源及标签值配置下方的新增配置,新增收藏商品的数据来源及标签值。
  6. 配置收藏商品数据来源及标签值。
    1. 数据来源配置页面,配置参数。
      faga
      参数 描述
      按行为域筛选 选择电商
      按动作对象筛选 选择收藏-商品
      按共有对象属性筛选 保持默认,无需筛选对象属性。
      数据来源-时间跨度 保持默认,30天时间跨度
    2. 单击下一步
    3. 标签值配置页面,配置参数。
      标签值
      参数 描述
      打标方式 选择对象属性映射打标
      共有对象属性 选择商品价格
      选择映射方式 选择设计映射规则,同时设计的映射规则如下:
      • 价格小于200的标签值为低价格
      • 价格小于500的标签值为中价格
      • 剩余所有价格的标签值为高价格
      系统会按照设定的规则顺序逐一匹配生效,如果匹配成功,则不再执行匹配操作。根据上述设定的规则匹配后的效果如下:
      • price<200,标签值为低价格。
      • 200≤price<500,标签值为中价格。
      • 500≤price,标签值为高价格。
    4. 单击标签生成规则配置
  7. 标签生成规则配置页面,配置参数。
    标签
    参数 描述
    返回标签值个数 填写为5
    选择衰减时间周期 选择为7
    请选择衰减时间曲线 通常认为,您的购买、收藏和浏览价格偏好随着时间变化不大,所以请选择衰减时间曲线选中平滑衰减
    标签生成规则-行为权重分配 行为包括购买商品、浏览商品和收藏商品的数据来源,所有行为的权重总和为1。设置三个行为的权重分别为:
    • 电商-淘宝-购买-商品设置为0.6
    • 电商-淘宝-浏览-商品设置为0.3
    • 电商-淘宝-收藏-商品设置为0.1
    标签生成规则-覆盖用户范围 本教程中设置的覆盖用户范围为0%~100%。覆盖用户百分比和覆盖用户范围的详细说明如下:
    • 覆盖用户百分比:行为发生次数在某个值以下的用户数量占所有用户数量的百分比。例如,购买保湿类护肤品次数在3次以下的用户数量占所有购买保湿类护肤品用户数量的10%。
    • 覆盖用户范围:限制用户打标的范围,防止行为发生次数过少或过多影响数据分析的准确度。
      • 如果没有设置覆盖用户范围,则所有的行为记录都会参与计算。
      • 如果设置了覆盖用户范围,则会按照设定的百分比过滤掉部分用户的行为记录。

      例如,行为为购买保湿类护肤品,10%的用户购买次数在3次以下,90%的用户购买次数在100次以下。如果选择范围为10%-90%,则只对购买次数在3次以上100次以下的用户打标,防止购买次数过少(3次以下)或过多(100次以上)影响数据分析的准确度。

  8. 完成配置后单击确定
  9. 保存、测试并提交标签。
    1. 单击页面右上方的图标,保存当前标签的配置。
    2. 单击页面右上方的图标,测试运行标签。
    3. 单击页面右上方的图标,提交最近30天商品价格偏好的标签。
    4. 提交备注对话框,填写备注信息。
    5. 单击确定并提交,提交成功的标签,即可进入生产环境。