数据收集与清洗
通过解析用户套餐、流量消耗、地理位置等核心数据字段，建立结构化数据库。需注意：
- 过滤无效设备标识码（如全零IMEI）
- 标准化时间戳格式（建议UTC+8）
- 处理异常流量值（如超过理论峰值的记录）
构建分类标签体系
采用三级标签架构：
- 基础维度（设备类型/套餐等级）
- 行为维度（高峰时段/应用偏好）
- 预测维度（离网风险/增值潜力）
| 标签名称 | 分类维度 | 示例 |
|---|---|---|
| 重度视频用户 | 行为 | 日均流量>5GB |
基于算法的动态分析
使用XGBoost或随机森林模型识别特征权重，结合K-means聚类生成初始标签组，推荐参数设置：
- 聚类数：根据业务场景设置5-8组
- 迭代次数：建议200-500次
- 特征降维：优先使用PCA算法
标签验证与优化
通过AB测试验证标签有效性，优化策略包括：
- 人工抽样复核（至少5%样本量）
- 用户反馈渠道对接
- 季度标签权重更新机制
自动化标签生成流程
搭建端到端自动化系统：
- 使用Airflow调度每日数据处理任务
- 通过Python脚本实现标签批量生成
- 配置异常监控预警模块
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