指标和标签的基础理解（附下载）

文章摘要

一、前言

作者介绍了自己对于指标和标签的理解，并分享了学习笔记，希望能够帮助和启发他人。

二、指标理解

指标表示总体数量特征，可用数值表示，并需指明时间、地点、范围。指标的评价易量化，适用于监测和分析，是业务管理导向，涉及战略目标和业务监测等多个应用场景。

三、标签理解

标签是数据对象的属性，反映为字段级别。它们由原始数据加工而成，用于业务并创造价值。标签是合成性和聚合式思维的产物，可视为指标的进一步产品化。标签面向数据应用端，具有可交易的价值，主要应用于客户分群、画像、数据建模等。

四、标签分层

标签体系涉及根目录、类目、标签及标签值的区别和联系。根目录为标签所属对象类别，类目为标签分类，标签为对象属性，标签值为具体取值。标签值类型多样，主要为数值型。

五、标签的分类

标签分类依据应用需求，可分为静态和动态标签，定性和定量标签，以及不同层级的业务维度标签。复杂程度上区分为事实标签、规则标签和模型标签，后者通常需要机器学习算法生成。

六、结论

作者总结指出，标签是面向数据应用的字段粒度属性，而指标是面向业务管理的可量化字段。最后，作者欢迎交流，并提供相关标签模板和体系文档，鼓励读者关注其数据治理体系公众号获取更多内容。

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文章来源：

数据治理体系

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