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、好看的电视剧标签等，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、体重等腾赚网；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 指标的表现形态相对简单，通常以格式化的报表、直方图、趋势图、看板等图形来表示 。
标签的表现形态相对复杂，我们通常说的标签是数据化的标签，数据化标签的表现形态以可视化的图表或大屏为主；比如，我们在客户画像时通常以词云图的形式来表现其特征 。
事实上，在现实世界中标签还有三种表现形态：实物标签、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、拆解式思维，讲究的是化整为零，将事物分解开来进行多角度的描述，得到很多的指标；标签则是合成性思维、聚合式思维，讲究的是化零为整，将多个分散的指标按照一定的原理进行综合加工，得出概括性的结果 。

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