据小编了解，有的网友已经推测出来了哦。

数据不够不容易分析出来，只能简单反推一下。

能干 （应该是花费跨度多个领域）

远方 （当你的花费在火车/机票上超过多少比例得出）

自由 （是远方的进阶版，应该是花费了更高的金额和比例用于旅行？）

温暖 （中性词语，各项日常花费比较平均，是柔软plus）

柔软（和温暖差不多的中性词语，各项日常花费比较平均）

颜值正义 （花费在美妆、装饰品、衣物上的金额超过多少比例得出）

当家 （日常用品和家庭用品以及和烹饪原料挂钩，花费金额超过多少比例得出）

爱 （暂时没头绪，待补充）

才华 （在书籍类、艺术类、专业类相关花费达到一定比例）

小确幸 （应该是当家的另一版本，也是日常用品，花费没当家那么多）

值得 （在某些特定的订单上花费了大比例金额）

潮 （在服装、电子产品、数码相关花费了较多金额）

品味（在某一特定领域花费了大比例金额，包括美妆和衣物等）

范 （潮和颜值正义的PLUS，进阶版，花费了更大比重和更多钱在某一特定领域）

坚持 （连续在某一领域持续花费较多比例的金额）

快乐 （暂时没头绪，比较高端的词语）

懂得 （暂时没头绪，比较高端的词语）

纯真 （暂时没头绪）

成就 （暂时没头绪，比较高端的词语）

旺 （目前见到过的最高端的词语，多出现于土豪，对应兴隆、发达、繁盛相关，可能对于收益、转账有较大的权衡比例吧）

待补充...

除了上述特定词语以外

应该是先按照排名比例划分层次，再根据每个层次的行为得出不同的词语。

或者有一些不是那么直观的二次数据整合得出的关键字，非直接得出。

例如：不是看某一类比较多，而是看某一些类别比较少。

或者：在这一类别的某一特定商品上花费较多。

当然，假如数据如果不够多或者不够明显。

根据评论中有些特例来看，甚至我怀疑可能是得出“词语”是在某一范围内随机的，没我们想的这么精确。按照答案中有提到的巴纳姆效应、正例谬误效应相关。

身为产品，好想瞅瞅源码逻辑是怎么判断和定义一个人的行为的。

支付宝的大数据分析做的是真的很好，不服不行。

蚂蚁智能预测支付宝我的年度关键词是怎么判定的？有什么依据？小编就和大家介绍这些了。希望对各位有所帮助。

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