【1】定义

        指标：衡量目标总体特征的统计数值，是表征企业某一业务活动中业务状况的数值指示器。

        标签：根据业务场景需求，通过对目标对象运用抽象、归纳、推理等算法得到的高度精炼的特征标识。

【2】内容差异

         指标通常描述客观事实。例如路网通行量，指标基本上都是数值型的。

        标签往往是人为划分的。例如夜猫子用户、通勤用户。标签基本上都不是数值型的。

【3】分类差异

      指标分类 

      笔者看到过两种常见指标分类方法：（分类1）原子指标、派生指标、衍生指标；（分类2）原子指标、复合指标。

       分类1中原子指标：基于某一业务事件行为的度量，不叠加任何维度，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。派生指标：对原子指标业务统计范围的限定。如1天北京ETC支付金额。衍生指标：由原子指标、派生指标加工而来，例如ETC通行率。

       我的理解：在实际业务中，指标一定是有限定的。基本的：时间限定、空间限定。所以分类1中的原子指标更多的是从指标管理出发，总结出来的一个“根”，是形而上的。

       分类2中 原子指标 可对应于分类1中 派生指标；复合指标对应分类1中 衍生指标。

       标签分类

       标签没有统一分类，一般人为划分。常见的分发：事实标签、规则/统计标签、模型标签。

       事实标签：描述实体的客观事实；例如性别；

       规则/统计标签:基于事实的统计、度量的人工判断。例如 每天只有7点-9点通行量超过100辆次，潮汐路段；

       模型标签：对实体的评估和预测，更具主观性。例如  办理ETC可能性高的用户。

【4】生产过程差异

            指标更多的是拆解，化整为零，对事物进行多维描述。标签更多的是聚合，化零为整，将多个指标加工后得到概括性结果。

            指标为业务管理导向，需要提前规划；标签为应用导向，跟随业务需求变化。

 【5】应用场景差异

            指标常用于业务分析、监测、评价、建模。

           标签常用于标注、分类、刻画群体特征。                                                                                                                                                       

补充：指标和标签是可以互相转化的。                                                                                                                                                                                                                                                                         

参考：

数据分析｜详细解读指标与标签的区别_腾讯新闻 (qq.com)                                                                                                                                                                                                                                    标签和指标到底有什么区别？ (baidu.com)