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指标是什么意思(指标数据是什么意思)( 二 )


2)标签的分类方法通常少于指标 。
之所以这样，是因为指标可以描述更广泛的对象，对事物的描述可以在维度上更全面，粒度上更精细，而标签对事物的描述(用来更多地描述人)更深入，更生动 。
按照标签的变化性分为静态标签和动态标签；按照标签的指代和评估指标的不同，可分为定性标签和定量标签；按照标签体系分级分层的方式，可以分为一级标签、二级标签、三级标签等，每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面；按照复杂程度分为：基础标签、规则标签和模型标签——基础标签通常是写实的，与指标有较高的重合度，比如身高、体重等；规则标签一般是有一些简单的规则来控制，符合某种规则时才生成相应的标签；模型标签一般需要通过某些机器学习算法来生成 。
六、表现形态不同指标的表现形式比较简单，通常用格式化的报表、直方图、趋势图、广告牌等图形来表示 。
标签的表现形式比较复杂，我们通常说标签是数据标签，数据标签的表现形式主要是可视化图表或者大屏幕；比如我们在画一个客户画像的时候，通常会用文字云图的形式来表现其特征 。
实际上，现实世界中的标签有三种形式:物理标签、网络标签和电子标签 。
实物标签是用于标明物品的品名、重量、体积、用途等信息的简要标牌，例如：商品标签、价格标签、车检标签、服装吊牌、车票、登机牌都是实物标签；网络标签(Tag)是一种互联网内容组织方式，是相关性很强的关键字，它能帮助人们通过关键词快速建立对内容总体印象；电子标签又称RFID射频标签，是一种识别效率和准确度都比较高的识别工具，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境 。
七、生产过程不同指标是生产性思维和拆卸性思维，重点是把事物分解成零件，从不同的角度描述事物，从而获得很多指标；标签是合成思维和聚合思维，注重把事物分解成整体，按照一定的原则对多个分散的指标进行综合处理，得出一般性的结果 。
一般来说，先有指标，后有标签；指标以经营管理为导向，需要提前规划；标签面向应用，随业务需求而变化，面向业务可以随时增加；
在指标的制作上，通常需要抹平数据质量问题，统一数据口径；然而，在标签生产中很少有与数据质量相关的问题，因为数据质量的问题已经在指数生产阶段得到解决 。通常指标的口径很多，口径不一致，但是标签的问题相对较少 。
八、应用场景不同指标的应用场景有很多，涉及到企业的战略、管理、运营、支撑 。包括:战略目标、市场定位、业务监控、绩效考核、任务分解、数据分析、数据建模、BI应用等 。
标签的应用场景主要集中在CRM领域，特别适合用户操作 。比如:客户画像、新客户获取、静默用户激活、存量客户维护、数据建模、数据可视化等 。
指标最擅长监测、分析、评估和建模，标签最擅长标记、表征、分类和特征提取 。
特别是因为结果的标注也是一种标签，在自然语言处理和机器学习相关算法的应用场景中，标签对于监督学习有着重要的价值，这是简单的指标很难实现的 。指标在任务分配、绩效管理等领域的作用是标签之外的 。
九、管理与维护的内容不同原则上，指标和标签需要建立系统的管理机制 。就指标的管理机制而言，指标管理通常涉及三个方面:需求阶段的管理、开发过程的管理和应用过程的管理；因此，指标的主要管理行为是:制定指标、管理指标、控制指标 。
指标的日常管理涉及到指标的定义、分类和权限管理 。指标的监控和维护通常涉及对缺失值、异常值、检查关系等的检查 。
标签的管理和维护通常是按照标签的生命周期进行的，涉及标签开发发布、标签应用、标签价值评估、标签优化、下线四个阶段 。
标签管理的主要动作有:贴标签、贴标、使用和更换标签等 。做好标签管理维护工作，需要成立专门的标签管理团队，建立标签分类、命名、描述和实施的规范，完善配套的数据收集流程、标签处理流程、标签问题处理和反馈流程等 。建立与数据资产管理系统相统一的标签生命周期管理系统，为各级标签的落地和管理提供建设基础 。
十、小结以上是笔者从9个方面对指标与标签区别的详细解读 。
当然，他们还是有很多共同点的 。比如指标和标签是对事物的一种描述和解释，是数据处理的结果，可以按维度、企业的数据资产等进行拆解 。有一些共同点就不一一展开了 。


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