指標與維度是數據分析中最常用到的術語,它們是非常基礎的,但是又很重要,經常有朋友沒有搞清楚它們之間的關系,只有掌握理解了,我們的數據分析工作開展就就容易多了。現在就來說說指標與維度的那些事。
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指標,用于衡量事物發展程度的單位或方法,它還有個IT上常用的名字,也就是度量。例如:人口數、GDP、收入、用戶數、利潤率、留存率、覆蓋率等。很多公司都有自己的KPI指標體系,就是通過幾個關鍵指標來衡量公司業務運營情況的好壞。
指標需要經過加和、平均等匯總計算方式得到,并且是需要在一定的前提條件進行匯總計算,如時間、地點、范圍,也就是我們常說的統計口徑與范圍。
指標可以分為絕對數指標和相對數指標,絕對數指標反映的是規模大小的指標,如人口數、GDP、收入、用戶數,而相對數指標主要用來反映質量好壞的指標,如利潤率、留存率、覆蓋率等。我們分析一個事物發展程度就可以從數量跟質量兩個角度入手分析,以全面衡量事物發展程度。
剛才說過,指標用于衡量事物發展程度,那這個程度是好還是壞,這就需要通過不同維度來對比,才能知道是好還是壞。
2、維度
維度:是事物或現象的某種特征,如性別、地區、時間等都是維度。其中時間是一種常用、特殊的維度,通過時間前后的對比,就可以知道事物的發展是好了還是壞了,如用戶數環比上月增長10%、同比去年同期增長20%,這就是時間上的對比,也稱為縱比;
另一個比較就是橫比,如不同國家人口數、GDP的比較,不同省份收入、用戶數的比較、不同公司、不同部門之間的比較,這些都是同級單位之間的比較,簡稱橫比;
維度可以分為定性維度跟定量維度,也就是根據數據類型來劃分,數據類型為字符型(文本型)數據,就是定性維度,如地區、性別都是定性維度;數據類型 為數值型數據的,就為定量維度,如收入、年齡、消費等,一般我們對定量維度需要做數值分組處理,也就是數值型數據離散化,這樣做的目的是為了使規律更加明 顯,因為分組越細,規律就越不明顯,最后細到成最原始的流水數據,那就無規律可循。
最后強調一點,只有通過事物發展的數量、質量兩大方面,從橫比、縱比角度進行全方位的比較,我們才能夠全面的了解事物發展的好壞。
進一步拓展思考,我理解為指標拆分和維度對比。
其實在實際產品數據分析的過程中也可參照以上思想。
通過大量的數據分析軟件工具應用可以發現,主要包括以下內容:
· 整體情況的分析和匯總:全局數據的概況、變化趨勢、占比等
· 多個維度的分析:如果是日志數據,已經存在多個數據項,以某一個數據項作為主關鍵詞匯總分析,同比、環比變化,占總數的變化。如果沒有日志數據,則需要想清楚解決這個問題原因是什么?需要采集哪些數據項?
· 重要場景問題的分析:根據分析的重要問題、用戶關心的問題進行分析
· 軟硬件性能管理、告警管理、報表管理、基礎參數配置和用戶管理等等
在多維度分析、告警、報表,數據圖表可視化設計呈現方面也存在許多共性,總結如下:
1. 數據的呈現方式是表格還是圖表?若是時間范圍,時間統計粒度是多少?
2. 表格需要呈現哪些數據?數據的單位?保留幾位小數?數據計算的方法?排序依據?
3. 圖表采用哪一種?呈現的范圍是多少?
4. 常見的數據項操作:新增、刪除、修改、查詢
· 新增哪些是必填數據項?校驗重復性和有效性?
· 刪除是否需要提醒?是否具有權限刪除?
· 修改可修改的數據項有哪些?修改后是否要進行校驗有效性和重復項?是否有修改的權限?
· 查詢是精準查詢還是模糊查詢?是單一查詢還是支持批量查詢?批量查詢輸入方式的講究?查詢的內容輸入什么是否支持大小寫 空格等?數據區間的查詢是自定義還是給出范圍劃分?
人們總認為與大數據分析沾點邊的技術都要花大價錢才能得到。但事實上,大數據分析的思想才是最貴的,技術可以實現數據批量清洗,處理,呈現地更快、更美。但卻不知道要哪些數據算有效,哪些數據才是重點需要分析得出有價值的信息。
別用戰術上的勤奮,掩飾戰略上的懶惰
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網站題目:數據分析必須想清楚的兩個概念:指標和維度(轉)-創新互聯
新聞來源:http://vcdvsql.cn/article28/ddjhjp.html
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