指标与标签概念不同，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。 B错误；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。C错误；指标通常可以量化，例如体重就可以是指标 200斤就是可量化的值。对于体重用标签来表示可以为“大胖子” “瘦子”等标签是不可量化的。所以A正确；二者应用场景也不相同，指标的应用场景很多，涉及企业的战略、管理、运营和支撑等层面；具体包括：战略目标、市场定位、业务监测、业绩考核、任务分解、数据分析、数据建模、BI应用等。标签的应用场景主要集中于CRM领域，尤其适合于用户运营。比如：客户画像、新增获客、沉默用户激活、存量客户维系、数据建模、数据可视化等。

正确答案是：A。

专业分析：
1. **标签（Label）**：标签通常是用于分类或标识数据的一种方式。标签可能是类别、名称或其他非数值型的信息。例如，在机器学习中，标签可以是分类问题中的类别名称，如“猫”或“狗”。标签一般是不可量化的，因为它们通常是离散的、定性的。

2. **指标（Metric）**：指标是用于量化和评估某个特定方面的数值。它们通常是通过一定的算法或公式计算得出的。例如，点击率（CTR）、转换率（Conversion Rate）等。指标是可量化的，并且常常用于评估性能、趋势和其他数值型分析。

具体解释：
- **A: 指标通常可以量化，但是标签一般是不可量化的**：这是正确的，因为指标是数值型的，可以进行数学运算和统计分析，而标签通常是分类信息，不能直接进行量化。

- **B: 标签是用来定义、评价和描述特定事物的一种标准或方式**：这描述不完全准确，标签更多是用于分类和标识，而不是评价和描述。

- **C: 指标是人为设定的、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**：这部分描述是正确的，但不如A选项直接点出指标的可量化性。

- **D: 指标与标签的应用场景基本一致**：这是不正确的，指标和标签的应用场景有所不同，指标更多用于量化分析和评估，而标签更多用于分类和标识。

因此，A选项是最准确和全面的描述。