A. 標簽管理應用系統完成了哪3個方面的需求設計
我認為從對業務的價值來說，標簽和畫像是類似中間層的系統模塊，具體來說，數據資產本質上是一些採集、采購所獲得的數據源，但企業希望在數據源的基礎上，實現資產變現，而且不斷擴大資產價值。
B. 如何進行文章分類和標簽的資料庫設計
幾乎在所有web項目中，都涉及文章分類和標簽的設計，應該說這是一個比較常見、典型的案例。站長並不保證我的思路就是最好的，只是分享出來大家一起交流一下，互相促進與提高。我們假設的開發項目是一個博客系統，最核心的部分就是與文章相關的，那麼我們今天討論如何設計博客系統的文章分類和標簽。1、首先，分類和標簽都是要和具體的文章相關聯的，當然也可能一些文章既沒有分類也沒有標簽，這一點是大家在寫查詢的時候容易疏忽的地方。因為我們的第一感覺就是，在查詢文章列表的時候關聯分類表，查出所有的文章和分類，對應關系一般是文章表的分類id對應分類表的id，使用where子句進行限定。這里就存在一個問題了，由於使用了where子句，那麼只能查詢有分類的文章，而沒有分類的文章就查詢不到了。這時候怎麼辦？應該使用連接查詢，left join，這要沒有分類的文章，在文章分類id那一欄會顯示null。通常我們只使用left join，而很少使用right join。2、一般，一篇文章最好只對應一個分類，當然如果你想要對應多個分類也可以。但站長並不提倡，文章在多個分類中重復會給人很不專業的感覺，即使有些文章可能確實設計到多方面的內容，那麼你應就其中的側重點來分類。而標簽就不一樣了，一篇文章可能有多個標簽。這就意味著我們無法靠一個sql語句既查出所有文章的分類和標簽，又做到查詢結果中的文章id不重復。通常我們需要把查詢出來的結果直接循環出來，那麼這個結果一般是二維數組，第二維的都存儲了唯一一篇文章的相關信息。但是，標簽和文章是多對一的關系，多個標簽對應一篇文章，如果你只用一條sql語句的話，那麼我們查詢出來的結果，當然也是多行，這不符合我們目標數據的要求。應此，需要在查詢完文章和分類之後，在前面結果的基礎上再查詢一次文章標簽，把兩次的結果結合起來，存在數組中，這是對應文章列表頁面的查詢方法。對於具體文章頁面，可以分兩次查詢。好了，還沒有給出具體的資料庫設計，就先說了如何查詢結果，相信大家也看煩了，下面就舉例說明：一、文章表：post，欄位如下：id【唯一標識】，aid【作者id】，title【標題】,content【內容】，cid【分類id】二、分類表，category，欄位如下：id【唯一標識，與post表的cid關聯】,name【分類名】三、標簽表，tag，欄位如下：id【唯一標識】，name【標簽名】四、標簽與文章對應關系表，tag_relationship，欄位如下：id【唯一標識】，postid【文章id，與post表的id關聯】，tagid【標簽id，tag表的id關聯】有朋友可能會問：為什麼要單獨用一個表來存儲文章與標簽的對應關系，為什麼不可以直接在tag表中增加一個文章id欄位呢，比如：tag表：id，postid，name這樣做的話，並不是不可以，但是，由於一篇文章對應多個標簽，所以name欄位的值會出現很多重復，比如一篇文章，假設文章id為1，有2個標簽，php和mysql，那麼在tag表會這樣存儲：id:1,postid:1,name:phpid2,postid:1,name:mysql另一篇文章，假設id為2，有2個標簽，也是php和mysql，那麼在tag表中它會這樣存儲：id:3,postid:2,name:phpid4,postid:2,name:mysql大家很快就發現了問題，這樣的設計name欄位也就是標簽的名稱在同一張表中可能會大量重復。但是這樣設計的好處是，如果你要查詢一個標簽下有多少篇文章，只要單獨查這個表就可以了，比如要查詢含有php標簽的文章有多少篇，只需要select count(name) �0�2from tag where name=』php』,就可以查出來。不好的地方是，如果要查詢所有標簽的集合，使用這種設計需要使用group by name語句來去除重復的行。如果用之前的那種，只需要select * from tag就可以了。一時之間，好像不太好取捨。這兩種設計都會有數據冢余，第一種tag_relationship表中，存在tagid欄位的重復；而這兩種設計又都有各自的好處。那麼我們到底該怎麼選擇呢？站長也說不好，所以無法為大家下結論。但是站長在研究wordpress數據結構的時候，發現wp是採用的單獨建表存儲文章與標簽對應關系的方式。另外，如何設計有時候也是取決具體功能的需求的，所以這個問題就留給大家一起來討論吧~ 標簽：分類和標簽, 博客資料庫設計
C. 基於大數據的用戶標簽體系建設思路和應用
基於大數據的用戶標簽體系建設思路和應用
在大數據時代，數據在呈現出海量化、多樣化和價值化變化的同時，也改變了傳統IT行業的市場競爭環境、營銷策略和服務模式。
如何在ZB級的海量數據中獲取並篩選有價值的信息，是對IT企業的一大挑戰。通過構建客戶標簽，支撐精準營銷服務，是應對上述挑戰的有效解決方案。
但是怎麼設計一個完善的用戶標簽體系？怎麼打標簽？打哪些標簽？誰來打？怎麼使用用戶標簽創建商業價值？
這些都是產品設計層面需要解決的問題。
掌上醫訊一直以來都致力於打造醫生的今日頭條和智能化的學習平台，通過大數據技術實現醫生學習的智能化和個性化，而要構建這樣一個學習平台，最基礎的就是要建立用戶的標簽體系。
經過長時間的學習、思考、借鑒和實踐，現在已經有了自己的標簽構建思路，並且也已經提取出了符合自身業務的標簽。我們十分重視用戶行為日誌的收集，現在已經有了億萬級別的日誌數據，正在搭建數據處理和標簽計算平台，以下是我們整理的建設思想。
標簽系統的結構
標簽系統可以分為三個部分：數據加工層、數據服務層和數據應用層。
每個層面向的用戶對象不一樣，處理事務有所不同。層級越往下，與業務的耦合度就越小。層級越往上，業務關聯性就越強。
數據加工層
數據加工層收集、清洗和提取數據。掌上醫訊有諸多的學習模塊，同時又有網站、APP、小程序等多個產品形式，每個產品模塊和產品端都會產生大量的業務數據和行為數據，這些數據極為相似又各不相同，為了搭建完善的用戶標簽體系，需要盡可能匯總最大范圍的數據。收集了所有數據之後，需要經過清洗、去重、去無效、去異常等等。
數據業務層
數據加工層為業務層提供最基礎的數據能力，提供數據原材料。業務層屬於公共資源層，並不歸屬某個產品或業務線。它主要用來維護整個標簽體系，集中在一個地方來進行管理。
在這一層，運營人員和產品能夠參與進來，提出業務要求：將原材料進行切割。
主要完成以下核心任務：
定義業務方需要的標簽。創建標簽實例。執行業務標簽實例，提供相應數據。數據應用層
應用層的任務是賦予產品和運營人員標簽的工具能力，聚合業務數據，構建具體的數據應用場景。
（1）標簽的類型
從數據提取維度來看，標簽可分為：事實標簽、模型標簽和預測標簽。
（2）事實標簽
從生產系統獲取數據，定性或定量描述用戶的自然屬性、產品屬性、消費屬性、資源屬性等，以及根據工作人員經驗積累的業務規則進行篩選、分析生產的標簽，如是否活躍用戶、是否是考生等。
（3）模型標簽
對用戶屬性及行為等屬性的抽象和聚類，通過剖析用戶的基礎數據為用戶貼上相應的總結概括性標簽及指數，標簽代表用戶的興趣、偏好、需求等，指數代表用戶的興趣程度、需求程度、購買概率等。
（4）預測標簽
基於用戶的屬性、行為、信令、位置和特徵，挖掘用戶潛在需求，針對這些潛在需求配合營銷策略、規則進行打標，實現營銷適時、適機、適景推送給用戶。
從數據的時效性來看，標簽可分為：靜態屬性標簽和動態屬性標簽。
（5）靜態屬性標簽
長期甚至永遠都不會發生改變。比如性別，出生日期，這些數據都是既定的事實，幾乎不會改變。
（6）動態屬性標簽
存在有效期，需要定期地更新，保證標簽的有效性。比如：用戶的購買力，用戶的活躍情況。
標簽的定義
給用戶打標簽，建立用戶畫像，最終都是為了去應用，所以我們要站在應用場景上去定義用戶的標簽體系，每個標簽都有最終的用途。比如：我們做考試培訓服務，我們需要建立「是否考生」的標簽。
另外，不同的行業他們的用戶特徵也是有顯著區別的，比如：醫生用戶相比普通用戶來說，就多了像「科室」、「職稱」、「所在醫院等級」等特殊含義的標簽。
而標簽是有層級關系的，既是為了管理，更好的理解，又是為了控制粗細力度，方便最終的應用。標簽深度一般控制在四級比較合適，到了第四級就是具體的標簽實例。
我們根據公司的業務首先劃分了人口屬性、行為屬性、用戶分類和商業屬性四個大的分類，下面又分了上網習慣、學習慣、人群屬性、消費能力、消費習慣等分類，最末級精確到用戶的活躍等級、閱讀來源、考試偏好等具體的標簽。
標簽的維護
每個標簽都不會憑空產生的，也不會一成不變，更不會憑空消失。標簽的維護需要生成規則，需要定義權重，需要更新策略。
生成規則
如第一部分所說，標簽分為事實標簽，模型標簽和預測標簽三大類。對於這三類的標簽，生成規則的難度和復雜性也是逐級遞增的。事實標簽只需要考慮從什麼地方提取即可，它即包含明確的標簽定義，又包含無法窮舉的標簽集，比如：關注的病種。
而模型標簽需要進行數據的關聯和邏輯關系的設計，通過一定的模型對數據進行計算得來。而預測標簽相對就非常的復雜，無法從原始數據提取標簽，標簽的生成准確度就太依賴我們大數據分析和人工智慧技術的應用。
定義權重
一個標簽會在多個場景下出現，比如：一個疾病標簽，它極可能在瀏覽過程中生成，也有可能在搜索場景下產生，但是對於這兩個場景所對應的同一個標簽，他們的權重是不同的。瀏覽相比搜索，權重要小得多，因為搜索的主動需求更大。
更新策略
上文我們從數據的時效性上對標簽分為靜態屬性標簽和動態屬性標簽，對於靜態屬性標簽的處理相對比較簡單，就不停的累加即可。但是對於動態屬性標簽，需要對過期標簽進行降權甚至刪除處理，比如：醫生考試前和考試後，會影響「是否考生」這個標簽的，這就需要制定更新策略。
標簽建設的技術架構
標簽體系的建設涉及很多環節，數據量也十分巨大，需要有一個健壯且高效的技術架構來支持數據的存儲及計算，掌上醫訊採用了sql資料庫和no-sql資料庫來滿足結構化數據和非結構化數據的存儲。
使用hadoop的分布式存儲技術及hive和hbase組件作為數據倉庫，使用MapRece和spark分布式計算來提高計算速度，使用kylin進行多維分析，通過BI工具和介面對外提供應用，使用sqoop和kettle進行數據的抽取及流程的調用。
更多的應用場景
用戶標簽建立已經基本應用在掌上醫訊的內容智能推薦的學習場景中，但隨著標簽的完善以及智能化處理的提升，這套標簽體系將有更廣闊的應用場景。
（1）智能化學習場景的構建
通過用戶學習需求的標簽的分析進行用戶分群，針對不同的用戶群在APP的功能和內容上進行個性化展示，滿足不同學習需求的用戶個性化的學習服務。
（2）精準營銷推廣的建立
更細粒度的對用戶進行篩選，同時能夠精準預測可能存在的目標用戶進行推廣，從而擴大醫生覆蓋，提升推廣的轉化率。
（3）KOL用戶畫像的描繪
基於該標簽模型，增加對外部數據的採集分析，更加完整的生成醫生360度的用戶畫像，幫助企業尋找潛在的KOL用戶，實現用戶洞察，輔助市場決策。
標簽的建設是一個看似高大上，其實很繁瑣、糾結的過程，需要對業務抽絲剝繭，還要應對運營需求的各種變化，不過對公司發展的影響也是深遠的。
D. 如何將標簽列印機的條形碼連接到資料庫
連接資料庫並列印出來是需要有條碼軟體來實現的，不知道你是否使用了。如果你沒有這類軟體，可以試試Label
mx通用條碼標簽設計系統，通過連接資料庫批量生成不同的標簽文件。
E. TSC條碼列印機能連接哪些資料庫
是mdb資料庫吧，資料庫類型里沒有mdf.
列印機能連哪些資料庫取決於軟體，只要軟體支持就可以。
可以使用Label mx通用條碼標簽設計系統，不但支持TSC列印機，還支持連接11種資料庫進行批量列印（1.文本文件 2.EXCEL表格 3.Access資料庫 4.Dbf資料庫 5.Edb資料庫 6.MySQL資料庫 7.SQLServer資料庫 8.Oracle資料庫 9.Sqlite資料庫 10.IBM DB2資料庫 11.自定義資料庫），且支持多個資料庫同時連接；
F. 怎麼做一個完整的資料庫
你要是建ORACLE資料庫，還是MSSQL資料庫呢？在建立資料庫之前，需要對其進行設計分析。
需求分析調查和分析用戶的業務活動和數據的使用情況，弄清所用數據的種類、范圍、數量以及它們在業務活動中交流的情況，確定用戶對資料庫系統的使用要求和各種約束條件等，形成用戶需求規約。概念設計對用戶要求描述的現實世界(可能是一個工廠、一個商場或者一個學校等)，通過對其中諸處的分類、聚集和概括，建立抽象的概念數據模型。這個概念模型應反映現實世界各部門的信息結構、信息流動情況、信息間的互相制約關系以及各部門對信息儲存、查詢和加工的要求等。所建立的模型應避開資料庫在計算機上的具體實現細節，用一種抽象的形式表示出來。以擴充的實體—（E-R模型）聯系模型方法為例，第一步先明確現實世界各部門所含的各種實體及其屬性、實體間的聯系以及對信息的制約條件等，從而給出各部門內所用信息的局部描述(在資料庫中稱為用戶的局部視圖)。第二步再將前面得到的多個用戶的局部視圖集成為一個全局視圖，即用戶要描述的現實世界的概念數據模型。邏輯設計主要工作是將現實世界的概念數據模型設計成資料庫的一種邏輯模式，即適應於某種特定資料庫管理系統所支持的邏輯數據模式。與此同時，可能還需為各種數據處理應用領域產生相應的邏輯子模式。這一步設計的結果就是所謂「邏輯資料庫」。
物理設計根據特定資料庫管理系統所提供的多種存儲結構和存取方法等依賴於具體計算機結構的各項物理設計措施，對具體的應用任務選定最合適的物理存儲結構(包括文件類型、索引結構和數據的存放次序與位邏輯等)、存取方法和存取路徑等。這一步設計的結果就是所謂「物理資料庫」。驗證設計在上述設計的基礎上，收集數據並具體建立一個資料庫，運行一些典型的應用任務來驗證資料庫設計的正確性和合理性。一般，一個大型資料庫的設計過程往往需要經過多次循環反復。當設計的某步發現問題時，可能就需要返回到前面去進行修改。因此，在做上述資料庫設計時就應考慮到今後修改設計的可能性和方便性。運行與維護設計在資料庫系統正式投入運行的過程中，必須不斷地對其進行調整與修改。
資料庫設計步驟 至今，資料庫設計的很多工作仍需要人工來做，除了關系型資料庫已有一套較完整的數據範式理論可用來部分地指導資料庫設計之外，尚缺乏一套完善的資料庫設計理論、方法和工具，以實現資料庫設計的自動化或互動式的半自動化設計。所以資料庫設計今後的研究發展方向是研究資料庫設計理論，尋求能夠更有效地表達語義關系的數據模型，為各階段的設計提供自動或半自動的設計工具和集成化的開發環境，使資料庫的設計更加工程化、更加規范化和更加方便易行，使得在資料庫的設計中充分體現軟體工程的先進思想和方法。
G. 如何用tag給自己一個創造標簽
給自己想要創造一個標簽的話，這個只能夠，然後根據自己的實際情況，然後去做一個個人簡歷，然後這樣的話就能夠創造標簽了。