编辑导语:在如今的大数据时代 , 用数据说话更能体现出差异点 , 很多时候数据是最实际的表达手法 , 比如你的年度指标用数据来定义等等;除了这些之外 , 标签也是重要的一点 , 如今标签已经成为了各大企业都在做的一个目标;本文作者分享了指标和标签有什么异同点 , 我们一起来看一下 。
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【tag是什么意思啊 甜文tag是什么意思啊】自从大数据概念开始兴起后 , 好像人们都不怎么谈指标了 , 而津津乐道于标签 。
数字经济时代 , 谈论指标真的落伍了吗?其实未必!指标也好 , 标签也罢 , 只要用好都能发挥其价值 。
怎样才能用好它们呢 , 我觉得要从懂它们开始;说到懂它们 , 就要清楚它们的异同点 , 到底指标和标签有什么异同点呢?今天就来探讨一下 。
一、概念不同指标是用来定义、评价和描述特定事物的一种标准或方式;比如:新增用户数、累计用户数、用户活跃率等是衡量用户发展情况的指标 , 月均收入、毛利率、净利率等是用来评价企业经营状况的指标 。
标签是人为设定的、根据业务场景需求 , 对目标对象运用一定的算法得到的高度精炼的特征标识 。
可见 , 标签是经过人为再加工后的结果;比如:说某个人是个“酒鬼” , 这里“酒鬼”就是标签 , 一看到“酒鬼”这个标签人们就能很快知道 , 这个人肯定是经常喝酒、喜欢喝酒的人 。
二、构成不同指标通常由两部分构成 , 即名称和取值;名称是指标的外在标识符号 , 取值是指标的具体内容 。
指标名称是对事物质与量两方面特点的命名;指标取值是指标在具体时间、地域、条件下的数量表现 。
当然 , 指标取值可以是定量的数值 , 有时候也可以是定性的描述;比如描述一个人时 , 性别、年龄、身高和体重是经常用到的指标 , 以体重是220斤为例 , 指标的名称体重 , 指标的取值就是220斤;指标如果可以数量化的话 , 那么都是有单位或量纲的;从词性上说 , 指标几乎都是名字 。
标签通常就是简单的几个字或符号;还是以某人体重为220斤为例 , 用标签的方式来描述的话 , “大胖子”就是一个可用的标签;标签一般是不可量化的 , 通常都是形容词或形容词+名词;比如“大胖子”就是形容词+名词的结构;标签通常是孤立的 , 除了基础类标签 , 通过一定算法加工出来的标签一般都没有单位和量纲 。
三、属性与特征不同1)指标是ICT时代和BI时代的通用语言
指标注重对事物及事件的过程进行全面的、体系化的描述 , 指标的描述范围更广泛 , 既包括过程也涵盖结果;指标更注重与业务的结合 , 逻辑上更严谨 , 表现风格也比较严肃刻板;指标更侧重业务化、严格化和数量化 。
2)标签是大数据与人工智能时代的通用语言
标签比指标更有深度、更凝练 , 是对指标深度加工的结果;标签注重人物和实体对象的描述 , 标签一般侧重对局部特征和结果的描述 , 注重与具体业务场景的结合 , 描述的范围相对较窄; 标签更侧重生活化、口语化和符号化 。
总之 , 标签源于指标 , 却高于指标;指标更理性 , 标签更感性;标签比指标更有趣、更形象化、人格化 , 更有画面感 , 但指标比标签更讲求精确性、合理性、全面性和体系化 。
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 。
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