A. 标签管理应用系统完成了哪3个方面的需求设计
我认为从对业务的价值来说，标签和画像是类似中间层的系统模块，具体来说，数据资产本质上是一些采集、采购所获得的数据源，但企业希望在数据源的基础上，实现资产变现，而且不断扩大资产价值。
B. 如何进行文章分类和标签的数据库设计
几乎在所有web项目中，都涉及文章分类和标签的设计，应该说这是一个比较常见、典型的案例。站长并不保证我的思路就是最好的，只是分享出来大家一起交流一下，互相促进与提高。我们假设的开发项目是一个博客系统，最核心的部分就是与文章相关的，那么我们今天讨论如何设计博客系统的文章分类和标签。1、首先，分类和标签都是要和具体的文章相关联的，当然也可能一些文章既没有分类也没有标签，这一点是大家在写查询的时候容易疏忽的地方。因为我们的第一感觉就是，在查询文章列表的时候关联分类表，查出所有的文章和分类，对应关系一般是文章表的分类id对应分类表的id，使用where子句进行限定。这里就存在一个问题了，由于使用了where子句，那么只能查询有分类的文章，而没有分类的文章就查询不到了。这时候怎么办？应该使用连接查询，left join，这要没有分类的文章，在文章分类id那一栏会显示null。通常我们只使用left join，而很少使用right join。2、一般，一篇文章最好只对应一个分类，当然如果你想要对应多个分类也可以。但站长并不提倡，文章在多个分类中重复会给人很不专业的感觉，即使有些文章可能确实设计到多方面的内容，那么你应就其中的侧重点来分类。而标签就不一样了，一篇文章可能有多个标签。这就意味着我们无法靠一个sql语句既查出所有文章的分类和标签，又做到查询结果中的文章id不重复。通常我们需要把查询出来的结果直接循环出来，那么这个结果一般是二维数组，第二维的都存储了唯一一篇文章的相关信息。但是，标签和文章是多对一的关系，多个标签对应一篇文章，如果你只用一条sql语句的话，那么我们查询出来的结果，当然也是多行，这不符合我们目标数据的要求。应此，需要在查询完文章和分类之后，在前面结果的基础上再查询一次文章标签，把两次的结果结合起来，存在数组中，这是对应文章列表页面的查询方法。对于具体文章页面，可以分两次查询。好了，还没有给出具体的数据库设计，就先说了如何查询结果，相信大家也看烦了，下面就举例说明：一、文章表：post，字段如下：id【唯一标识】，aid【作者id】，title【标题】,content【内容】，cid【分类id】二、分类表，category，字段如下：id【唯一标识，与post表的cid关联】,name【分类名】三、标签表，tag，字段如下：id【唯一标识】，name【标签名】四、标签与文章对应关系表，tag_relationship，字段如下：id【唯一标识】，postid【文章id，与post表的id关联】，tagid【标签id，tag表的id关联】有朋友可能会问：为什么要单独用一个表来存储文章与标签的对应关系，为什么不可以直接在tag表中增加一个文章id字段呢，比如：tag表：id，postid，name这样做的话，并不是不可以，但是，由于一篇文章对应多个标签，所以name字段的值会出现很多重复，比如一篇文章，假设文章id为1，有2个标签，php和mysql，那么在tag表会这样存储：id:1,postid:1,name:phpid2,postid:1,name:mysql另一篇文章，假设id为2，有2个标签，也是php和mysql，那么在tag表中它会这样存储：id:3,postid:2,name:phpid4,postid:2,name:mysql大家很快就发现了问题，这样的设计name字段也就是标签的名称在同一张表中可能会大量重复。但是这样设计的好处是，如果你要查询一个标签下有多少篇文章，只要单独查这个表就可以了，比如要查询含有php标签的文章有多少篇，只需要select count(name) �0�2from tag where name=’php’,就可以查出来。不好的地方是，如果要查询所有标签的集合，使用这种设计需要使用group by name语句来去除重复的行。如果用之前的那种，只需要select * from tag就可以了。一时之间，好像不太好取舍。这两种设计都会有数据冢余，第一种tag_relationship表中，存在tagid字段的重复；而这两种设计又都有各自的好处。那么我们到底该怎么选择呢？站长也说不好，所以无法为大家下结论。但是站长在研究wordpress数据结构的时候，发现wp是采用的单独建表存储文章与标签对应关系的方式。另外，如何设计有时候也是取决具体功能的需求的，所以这个问题就留给大家一起来讨论吧~ 标签：分类和标签, 博客数据库设计
C. 基于大数据的用户标签体系建设思路和应用
基于大数据的用户标签体系建设思路和应用
在大数据时代，数据在呈现出海量化、多样化和价值化变化的同时，也改变了传统IT行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。
如何在ZB级的海量数据中获取并筛选有价值的信息，是对IT企业的一大挑战。通过构建客户标签，支撑精准营销服务，是应对上述挑战的有效解决方案。
但是怎么设计一个完善的用户标签体系？怎么打标签？打哪些标签？谁来打？怎么使用用户标签创建商业价值？
这些都是产品设计层面需要解决的问题。
掌上医讯一直以来都致力于打造医生的今日头条和智能化的学习平台，通过大数据技术实现医生学习的智能化和个性化，而要构建这样一个学习平台，最基础的就是要建立用户的标签体系。
经过长时间的学习、思考、借鉴和实践，现在已经有了自己的标签构建思路，并且也已经提取出了符合自身业务的标签。我们十分重视用户行为日志的收集，现在已经有了亿万级别的日志数据，正在搭建数据处理和标签计算平台，以下是我们整理的建设思想。
标签系统的结构
标签系统可以分为三个部分：数据加工层、数据服务层和数据应用层。
每个层面向的用户对象不一样，处理事务有所不同。层级越往下，与业务的耦合度就越小。层级越往上，业务关联性就越强。
数据加工层
数据加工层收集、清洗和提取数据。掌上医讯有诸多的学习模块，同时又有网站、APP、小程序等多个产品形式，每个产品模块和产品端都会产生大量的业务数据和行为数据，这些数据极为相似又各不相同，为了搭建完善的用户标签体系，需要尽可能汇总最大范围的数据。收集了所有数据之后，需要经过清洗、去重、去无效、去异常等等。
数据业务层
数据加工层为业务层提供最基础的数据能力，提供数据原材料。业务层属于公共资源层，并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系，集中在一个地方来进行管理。
在这一层，运营人员和产品能够参与进来，提出业务要求：将原材料进行切割。
主要完成以下核心任务：
定义业务方需要的标签。创建标签实例。执行业务标签实例，提供相应数据。数据应用层
应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力，聚合业务数据，构建具体的数据应用场景。
（1）标签的类型
从数据提取维度来看，标签可分为：事实标签、模型标签和预测标签。
（2）事实标签
从生产系统获取数据，定性或定量描述用户的自然属性、产品属性、消费属性、资源属性等，以及根据工作人员经验积累的业务规则进行筛选、分析生产的标签，如是否活跃用户、是否是考生等。
（3）模型标签
对用户属性及行为等属性的抽象和聚类，通过剖析用户的基础数据为用户贴上相应的总结概括性标签及指数，标签代表用户的兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。
（4）预测标签
基于用户的属性、行为、信令、位置和特征，挖掘用户潜在需求，针对这些潜在需求配合营销策略、规则进行打标，实现营销适时、适机、适景推送给用户。
从数据的时效性来看，标签可分为：静态属性标签和动态属性标签。
（5）静态属性标签
长期甚至永远都不会发生改变。比如性别，出生日期，这些数据都是既定的事实，几乎不会改变。
（6）动态属性标签
存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如：用户的购买力，用户的活跃情况。
标签的定义
给用户打标签，建立用户画像，最终都是为了去应用，所以我们要站在应用场景上去定义用户的标签体系，每个标签都有最终的用途。比如：我们做考试培训服务，我们需要建立“是否考生”的标签。
另外，不同的行业他们的用户特征也是有显着区别的，比如：医生用户相比普通用户来说，就多了像“科室”、“职称”、“所在医院等级”等特殊含义的标签。
而标签是有层级关系的，既是为了管理，更好的理解，又是为了控制粗细力度，方便最终的应用。标签深度一般控制在四级比较合适，到了第四级就是具体的标签实例。
我们根据公司的业务首先划分了人口属性、行为属性、用户分类和商业属性四个大的分类，下面又分了上网习惯、学习惯、人群属性、消费能力、消费习惯等分类，最末级精确到用户的活跃等级、阅读来源、考试偏好等具体的标签。
标签的维护
每个标签都不会凭空产生的，也不会一成不变，更不会凭空消失。标签的维护需要生成规则，需要定义权重，需要更新策略。
生成规则
如第一部分所说，标签分为事实标签，模型标签和预测标签三大类。对于这三类的标签，生成规则的难度和复杂性也是逐级递增的。事实标签只需要考虑从什么地方提取即可，它即包含明确的标签定义，又包含无法穷举的标签集，比如：关注的病种。
而模型标签需要进行数据的关联和逻辑关系的设计，通过一定的模型对数据进行计算得来。而预测标签相对就非常的复杂，无法从原始数据提取标签，标签的生成准确度就太依赖我们大数据分析和人工智能技术的应用。
定义权重
一个标签会在多个场景下出现，比如：一个疾病标签，它极可能在浏览过程中生成，也有可能在搜索场景下产生，但是对于这两个场景所对应的同一个标签，他们的权重是不同的。浏览相比搜索，权重要小得多，因为搜索的主动需求更大。
更新策略
上文我们从数据的时效性上对标签分为静态属性标签和动态属性标签，对于静态属性标签的处理相对比较简单，就不停的累加即可。但是对于动态属性标签，需要对过期标签进行降权甚至删除处理，比如：医生考试前和考试后，会影响“是否考生”这个标签的，这就需要制定更新策略。
标签建设的技术架构
标签体系的建设涉及很多环节，数据量也十分巨大，需要有一个健壮且高效的技术架构来支持数据的存储及计算，掌上医讯采用了sql数据库和no-sql数据库来满足结构化数据和非结构化数据的存储。
使用hadoop的分布式存储技术及hive和hbase组件作为数据仓库，使用MapRece和spark分布式计算来提高计算速度，使用kylin进行多维分析，通过BI工具和接口对外提供应用，使用sqoop和kettle进行数据的抽取及流程的调用。
更多的应用场景
用户标签建立已经基本应用在掌上医讯的内容智能推荐的学习场景中，但随着标签的完善以及智能化处理的提升，这套标签体系将有更广阔的应用场景。
（1）智能化学习场景的构建
通过用户学习需求的标签的分析进行用户分群，针对不同的用户群在APP的功能和内容上进行个性化展示，满足不同学习需求的用户个性化的学习服务。
（2）精准营销推广的建立
更细粒度的对用户进行筛选，同时能够精准预测可能存在的目标用户进行推广，从而扩大医生覆盖，提升推广的转化率。
（3）KOL用户画像的描绘
基于该标签模型，增加对外部数据的采集分析，更加完整的生成医生360度的用户画像，帮助企业寻找潜在的KOL用户，实现用户洞察，辅助市场决策。
标签的建设是一个看似高大上，其实很繁琐、纠结的过程，需要对业务抽丝剥茧，还要应对运营需求的各种变化，不过对公司发展的影响也是深远的。
D. 如何将标签打印机的条形码连接到数据库
连接数据库并打印出来是需要有条码软件来实现的，不知道你是否使用了。如果你没有这类软件，可以试试Label
mx通用条码标签设计系统，通过连接数据库批量生成不同的标签文件。
E. TSC条码打印机能连接哪些数据库
是mdb数据库吧，数据库类型里没有mdf.
打印机能连哪些数据库取决于软件，只要软件支持就可以。
可以使用Label mx通用条码标签设计系统，不但支持TSC打印机，还支持连接11种数据库进行批量打印（1.文本文件 2.EXCEL表格 3.Access数据库 4.Dbf数据库 5.Edb数据库 6.MySQL数据库 7.SQLServer数据库 8.Oracle数据库 9.Sqlite数据库 10.IBM DB2数据库 11.自定义数据库），且支持多个数据库同时连接；
F. 怎么做一个完整的数据库
你要是建ORACLE数据库，还是MSSQL数据库呢？在建立数据库之前，需要对其进行设计分析。
需求分析调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约。概念设计对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等)，通过对其中诸处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式表示出来。以扩充的实体—（E-R模型）联系模型方法为例，第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等，从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图，即用户要描述的现实世界的概念数据模型。逻辑设计主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。
物理设计根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。验证设计在上述设计的基础上，收集数据并具体建立一个数据库，运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性。一般，一个大型数据库的设计过程往往需要经过多次循环反复。当设计的某步发现问题时，可能就需要返回到前面去进行修改。因此，在做上述数据库设计时就应考虑到今后修改设计的可能性和方便性。运行与维护设计在数据库系统正式投入运行的过程中，必须不断地对其进行调整与修改。
数据库设计步骤 至今，数据库设计的很多工作仍需要人工来做，除了关系型数据库已有一套较完整的数据范式理论可用来部分地指导数据库设计之外，尚缺乏一套完善的数据库设计理论、方法和工具，以实现数据库设计的自动化或交互式的半自动化设计。所以数据库设计今后的研究发展方向是研究数据库设计理论，寻求能够更有效地表达语义关系的数据模型，为各阶段的设计提供自动或半自动的设计工具和集成化的开发环境，使数据库的设计更加工程化、更加规范化和更加方便易行，使得在数据库的设计中充分体现软件工程的先进思想和方法。
G. 如何用tag给自己一个创造标签
给自己想要创造一个标签的话，这个只能够，然后根据自己的实际情况，然后去做一个个人简历，然后这样的话就能够创造标签了。