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指标是什么意思(指标数据是什么意思)

编辑导语:当今大数据时代，用数据说话更能体现差异 。很多时候数据是最实际的表达方式，比如用数据定义你的年度指标等等 。除了这些，标签也是重要的一点，现在标签已经成为各大企业都在做的一个目标；本文的作者分享了指标和标签之间的异同 。让我们来看看 。
自从大数据这个概念开始兴起，人们似乎不怎么谈指标，只谈标签 。
数字经济时代，谈指标真的过时了吗？其实不一定！无论是指数还是标签用得好，都能发挥其价值 。
【指标是什么意思(指标数据是什么意思)】怎样才能利用好它们呢？我觉得应该从了解他们开始 。说到理解它们，我们必须知道它们的异同 。指标和标签的异同？今天就来讨论一下 。
一、概念不同指标是用来定义、评价和描述具体事物的标准或方法；比如新增用户数、累计用户数、用户活跃率是衡量用户发展的指标，月均收入、毛利率、净利润率是评价企业经营状况的指标 。
标签是根据业务场景的需要，通过对目标对象应用一定的算法，人为设定并高度细化得到的特征标记 。
可见，标签是人工再加工的结果；例如，如果某人是一个酒鬼，这里“酒鬼”是标签 。人们看到“酒鬼”这个标签，就能很快知道这个人一定是个经常喝酒的人，而且是个酒徒 。
二、构成不同索引通常由两部分组成，即名称和值；名称是索引的外部标识符号，值是索引的具体内容 。
指标名称是物质和数量特征的命名；指标值是指标在特定时间、区域和条件下的量化表现 。
当然，指标值可以是定量值，有时也可以是定性描述；比如描述一个人的时候，性别、年龄、身高、体重都是常用的指标 。以220斤的体重为例 。指标名称和重量为220 kg 。如果指标可以量化，那么它们都有单位或维度；词性方面，几乎所有的指标都是名字 。
标签通常是简单的单词或符号；或者以某人220斤的体重为例 。如果用标签来形容，“大胖”是一个可用的标签 。标签一般不可量化，一般是形容词或形容词名词；比如“大胖”是形容词名词的结构；标签通常是孤立的 。除了基本标签，某些算法处理的标签一般没有单位和维度 。
三、属性与特征不同1)指标是ICT时代和BI时代的共同语言 。
指标注重对事物和事件的过程进行全面系统的描述，指标的描述范围更广，既包括过程，也包括结果；指标更注重与业务的结合，逻辑上更严谨，表达风格更严肃刻板；更加强调可操作性、严格性和量化指标 。
2)标签是大数据和人工智能时代的共同语言 。
标签比指标更深入、更简洁，是指标深加工的结果；标签注重对人和实物的描述 。标签一般侧重于局部特征和结果的描述，注重与具体业务场景的结合 。描述范围比较窄 。标签更侧重于日常生活化、口语化、符号化 。
简而言之，标签源于指标，但高于指标；指标更理性，标签更感性；标签比标签更有趣、更形象、更个性化、更生动，但指标比标签更准确、更合理、更全面、更系统 。
四、价值评价方式不同指标和标签的评价方式和内容与其应用场景和用户感受有关 。
指标的价值通常以“是否有用”来评价，标签的价值通常以“是否准确”和“是否像”来评价 。
指标的评价容易量化，通常有一定的标准和尺度；一般来说，标签的评价与用户的感受和应用结果有很强的相关性 。不同的人，不同的应用场景，可能会有不同的效果 。
还有一点，因为标签是指标进一步产品化的结果，指标是半成品，标签是成品；所以标签有时候也有一定的商品属性 。
在大数据价值链中，标签是一种可以定价、出售和交易的数据产品 。比如在个人征信服务领域，用户的三要素、四要素可以在合规的前提下按项目收费；但指标通常没有销售价值，指标的价值可以体现在具体的应用场景中，也可以集成到产品中 。
在对价值的认知上，指标根据其重要性可分为关键指标、一般指标，或高值指标、低值指标等 。但是，标签很少提到这种说法，如关键指标，但不是关键标签 。
五、分类不同1)指标的分类方法有很多种 。
例如:
按照指标计算逻辑，可以将指标分为原子指标、派生指标、组合指标三种类型；按照对事件描述内容的不同，分为过程性指标和结果性指标；按照描述对象的不同，分为用户类指标、事件类指标等；按照指标的变化频率，分为静态指标和动态指标；按领域划分，有用户类指标、收入类指标、行为类指标等；按照重要程度，分为主要指标和次要指标等；按职能来分，分为观测指标、管控指标和挑战指标 。当然还有很多其他的分类方法，就不一一列举了 。


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