指标与标签有何不同 商品标签是什么( 二 )


四、价值评价方式不同
对指标与标签的价值评估方式、评估内容与它们的应用场景相关,也与使用者的感受有关系 。
对指标的价值通常用“好不好用”、“全不全面”来评价,对标签的价值通常用“准不准”、“像不像”来评价 。
指标的评价较易量化,通常有一定的标准和尺度;标签的评价一般与使用者的感受、应用的结果有强关联关系,不同的人、不同的应用场景,标签能发挥的效果可能大相径庭 。
还有一点,由于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,标签有时候具有一定的商品属性 。
在大数据价值链上,标签是可定价、可售卖、可交易的一种数据产品;比如:在个人征信服务领域,用户的三要素、四要素在合规使用的前提下都是可以按条收费的;而指标通常是不具备售卖价值的,指标的价值可在具体应用场景里或者被融合到产品中才能体现出来 。
对价值的认知上,指标可以按照重要性分为关键指标、一般指标等,或者说高价值指标、低价值指标之类的;而标签较少提及这种说法,比如有关键指标一说,而没有关键标签一说 。
五、分类不同
1)指标有很多种分类方式
比如:
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,还有很多其它的分类方法,不再一一列举 。
2)标签的分类方法通常比指标要少一些
之所以这么说,是因为指标能描述的对象范围更广,对事物的描述能做维度更全面、颗粒度更细,而标签对事物(用于对人的描述比较多)的描述则是更深入、更形象的 。
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 。

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