为了更好地理解用户的消费行为和偏好，我们需要对用户进行分类。通过分析用户消费过的商户子类型 (mch_typ2) 数量，可以为用户提供更个性化的服务和推荐。具体来说，我们将根据用户消费过的 mch_typ2 类型数量为用户打标签：

• 如果用户消费过的 mch_typ2 类型达到7类及以上，打标签1，表示该用户消费多样性较高，可能对多种类型的商户感兴趣。
• 如果用户消费过的 mch_typ2 类型少于7类，打标签0，表示该用户消费多样性较低，可能对特定类型的商户有较高的忠诚度。

这些标签可以帮助我们：

1. 个性化推荐: 根据用户的消费多样性，为其推荐更多样化或特定类型的商户。
2. 营销策略: 针对不同标签的用户制定不同的营销策略，提高用户满意度和留存率。
3. 用户体验优化: 了解用户的消费习惯，优化平台功能和服务，提升用户体验。

任务

从 mt_trx_rcd1 表中，统计每个用户消费过的 mch_typ2 类型数量，并根据数量为用户打标签。结果应包括用户ID和标签。

考点

1. 去重: 使用 DISTINCT 去重 mch_typ2。
2. 聚合函数: 使用 COUNT 计算每个用户消费过的 mch_typ2 类型数量。
3. 条件判断: 使用 CASE 语句根据数量为用户打标签。