datafuntalk-read #13
Description
数据标签与指标在金融行业的应用
何为指标，何为标签，两者有何区别？
从内容上看：指标通常描述客观事实,抽象的概念；标签往往存在人为划分,定位到具体的实体,核心的目的是划分不同的实体群组。
指标分类
指标分为原子指标、派生指标和衍生指标三类。不需要叠加任何纬度的（客户数）；原子指标通过叠加一个或多个维度而得到的二级指标，如客户数叠加了渠道的维度就变成了派生指标（手机银行客户数、长尾客群交易量）；原子和派生相互加工，通常是除（留存率）
标签分类
标签可分为事实标签、规则标签和模型标签。事实标签来自于底层的原始数据，客观事实（性别/是否有车）；基于事实的统计结果，结合一些人为判断而生成的，比如按照年龄的不同区间就可以将用户划分为青年、中年和老年客户。模型标签则更加抽象、更加主观，是通过事实标签和规则标签抽象而来的群体特征，比如月光族、白领、消费达人。
使用场景
指标通常拆解使用。比如一个较大的指标：客户数，可以拆解到不同维度上，并且加以限定词，比如手机银行客户数、七日内客户数的增量等，主要是用来监测和评价业务的效果。
标签通常归纳使用，用来刻画某一个群体的特征，可以是客户也可以是产品，其核心是分类，给予不同类别不同的经营策略。