导读：本次分享题目为数据标签与指标在金融行业的应用，文章会围绕下面四部分展开：
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何为指标，何为标签，两者有何区别？
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自动充电电动车如何建立指标体系？
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如何建立标签体系？
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如何用好标签与指标？
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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，标签往往存在人为划分。
指标通常是描述客观事实，并通过不同的统计口径，叠加不同的计算维度与限定词来展现客观事实。指标多为数值型，最常见的数据指标为各类宏观指标。比如GDP、CPI，都是一个实实在在的数字，无人为判断。在金融行业中也存在着海量的指标，比如各类经营指标、不良率等，同样也是实实在在的数值。具有数据口径的指标通常是抽象的概念，比如将数据计数、求和、比率等，与具体的实体无关。 但标签通常是人为定义的概念，比如客标签可以分为长尾客户、高净值客户； 产品标签有高风险和低风险。标签并不是一个客观的事实，而是由人为的定义和客观事实结合得到的数据标签。标签通常会定位到具体的实体，其核心的目的是划分不同的实体组。比如长尾客户，一定可以通过一些数据指标圈定出一部分人，通过数据标签可以进行更加精细化的用户运营。
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从二者之间的关系来说是可以相互转化的。指标可以从标签中转化，比如高净值客户的迁移率（从长尾客户转化到高净值客户的比率），其中高净值客户和长尾客户都是标签，但在标签的基础上增加一个迁徙率，就由标签转化为了指标。同样标签也可以从指标转化得来，比如说银行中常用的数据标签：私行客户（AUM>=500万），其中AUM 就是数据指标，不同银行的标签设定可能是不同的。以上就是数据指标和标签在内容上的区别。合金加工
从分类和场景上看，指标和标签的分类原则不同，使用的场景也不同。
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指标分类
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一般来说指标常用的分类是相对固定的，会将指标分为原子指标、派生指标和衍生指标三类。原子指标指的是不需要叠加任何纬度的，通常是SQL 直接统计的一些基础指标，比如客户数、交易量等。派生指标指的是由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，
比如手机银行客户数、长尾客易量等。除此之外还有一些常见的比率类指标是通衍生得来的。
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标签分类
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拉配标签可分为事实标签、规则标签和模型标签。同原子指标类似，事实标签来自于底层的原始数据，事
实标签用于描述实体的客观事实，例如性别标签、车主标签、持卡类型标签等。规则标签指的是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体特征，比如月光族、白领、消费达人等。
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指标使用场景
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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。
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标签使用场景
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标签通常归纳使用，用来刻画某一个体的特征，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。仪表车床加工
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具体举例说明：指标体系通常会首先定义一个或几个北极星指标，比如招商银行常年使用AUM 作为北极星指标，将北极星指标拆解到现金/存款、投资理财或
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