这类标签是最为基础的标签类型，如：城市、App使⽤用时长、启动次数、月均消费⾦额等字段，是可以从用户注册、用户访问、消费类数据中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础，是用户分析和数据分析最常用的指标及分类规则。

该类标签基于⽤户⾏为及确定的规则产生，如：距今 90 天内交易易次数 > 3，是“交易易活跃”标签的定义和口径；在实际开发标签过程中,该类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定，且常根据业务变化和效果反馈进⾏调整。

该类标签为算法概率模型，如：根据用户的⾏为习惯判断是男性还是⼥性，根据用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产⽣，并需要通过结果反馈调整算法规则。

从不同的视角、维度进⾏分类和组织，⽅便管理者、使用者在不同业务场景对标签进⾏检索、探索

通过分类层级，明确标签分类后，需要细致地描述标签，统⼀刻画标签，以便标签生命周期中涉及到的各业务⻆色了解标签的定义。

标签也具有生命周期，从需求提出、到审批、到生成、到执⾏，再到持续调优、淘汰。