数据指标 VS 标签体系，到底有啥区别？

网上分享数据指标体系的文章很多，但讲数据标签的文章很少。实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。

实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。

一个通俗的例子

比如我们要介绍陈老师，可以有三种讲法：

指标：陈老师身高180cm，体重200斤

标签：陈老师1米8，大胖子

标签：陈老师啊，黑旋风李逵听说不？

这就是标签和指标的直观区别。数据指标，是用数据对事物的准确描述。比如身高、体重、腰围、手臂长度，这些都是数据指标。

标签，则是基于原始数据加工的，带了业务含义的概括性描述。一个“大胖子”，就同时概括了身高和体重，而“长得跟李逵似的”，更是把五官、身材、气质等特征都概括进来了。

指标 VS 标签

显然，对比起来，用数据指标描述事物，会更精确。但标签也是同样重要的。因为除了“精准”以外，人们还有更多的需求。

首先，并非所有特征都能用一个数据指标来描述。

常见的指标，一般是连续变量（比如身高183cm）或者定序变量（风险等级ABCDE）。还有大量的特征，是以分类变量的形式存在。

比如商品规格（50ml一瓶）、颜色（赤橙黄绿）、用途（比如：居家保健、外出防护……）这些商品特征，一般是以标签的形式进行描述，这也是“标签”这个词最早的来源。

其次，标签是有业务含义的。

比如光说两个指标：身高183、体重200斤，人听了也没啥感觉，但一旦加上标签：身高183+体重200，很魁梧/身高183+体重200，大胖子。是不是脑海里立马有画面感了。

最后，标签更容易被业务使用。

介绍对象，说“我介绍个小萝莉给你”，远比“我介绍一个身高153体重85的女生给你”，更容易促成下一步行动。这就是标签的魅力。

所以，标签体系的建设是非常重要的，不但能丰富数据分析的素材，更能直接推动分析成果落地。

标签有哪些

标签有四类

1、基础特征标签

2、规则计算标签

3、综合计算标签

4、模型预测标签

四类介绍如下:

相当多的企业，没有系统做过标签梳理，有大量的散乱的基础特征标签。有些业务部门自己会习惯性提规则/综合计算的标签，但是没有和其他部门共识过，导致通用性差。这些都制约了标签发挥作用。

那如果做得好的话，标签能发挥啥作用呢？

典型的标签使用场景

一：查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求，比如客服、销售、售后、文案编辑，能通过标签，快速查到对应的商品、客户、活动等信息，提高工作效率。而且查询用的标签不需要很复杂，基础特征标签即可。

二：分析素材。比如做漏斗分析，看到A渠道比B渠道转化好，可怎么解释呢？这时候可以引入一系列标签。比如

• 渠道标签：公域、大众私域、垂直私域

• 文案标签：产品知识、优惠信息、个人分享

• 商品标签：流量款、爆款、利润款、

• 优惠标签：优惠力度大、中、小

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