企业客户基本信息表(企业客户资料统计表格)

指标理解

2. 根目录指向标签所属的对象：根目录往往是一种较为模糊、宽泛、简单的名词或动名词，例如用户、购房者、酒店、浏览（记录）、交易（记录）、报修（记录）。按照数据思维，世上的一切事物都可以归为人、物、关系三类对象，因此一个用来指向某个对象的词（名词指向人、物，动名词指向关系）都不应该是标签，往往是标签根目录。在数据物理层面往往映射为某张大宽表中的主键，这张大宽表中的信息都是对该主键对象的详细刻画和数据记录：大宽表的列即映射为标签，大宽表的行记录则对应于具体的对象在各标签属性上的具体属性值记录。

3.类目是对标签的分类：客户标签可以分类为基本信息、地理位置、社交关系等，这些分类名也是类目名。类目往往由名词构成。一个类目及其所归类的标签在数据物理层面可以和某张具体表对应，例如“客户”对象的【基本信息】类目下，有“性别”“年龄”“籍贯”等多个标签，一般对应于客户数据库中的一张客户基本信息表，该表中会有“性别”“年龄”“籍贯”等多个字段。

5. 标签值是对象属性的具体取值：例如【小明】【小红】是“客户姓名”标签的标签值，【男】【女】是“性别”标签的标签值。标签值往往是形容词、名词或数字，一般对应于数据库中某张数据表中的某字段取值。标签值的取值类型可以是数值型、文本型、日期型、Key-value型，但主要为数值型。数值型中又分可枚举的离散值和不可枚举的连续值。

五、标签的分类

标签的分类是为应用服务的，大家可以按需添加。

1. 按照标签的变化性分为静态标签和动态标签；

2. 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；

3. 按照标签资产分级分层的方式，可以分为一级标签、二级标签、三级标签等，每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面，符合MECE原则。

5. 按照复杂程度分为：事实标签、规则标签和模型标签。事实标签通常是写实的，与指标有较高的重合度，

6. 比如性别，年龄等；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、结论

标签是对象的属性，一般到字段粒度，面向数据应用端，是资源，是资产，可定价、可售卖、可交易的一种数据产品，包含属性、特征、指标、参数等;

指标是可量化的，用数值表示的字段，面向业务管理，需要提前规划，擅长的应用是监测、分析、评价和建模;