數(shù)據(jù)分析必須想清楚的兩個概念：指標(biāo)和維度(轉(zhuǎn))

指標(biāo)與維度是數(shù)據(jù)分析中最常用到的術(shù)語，它們是非?；A(chǔ)的，但是又很重要，經(jīng)常有朋友沒有搞清楚它們之間的關(guān)系，只有掌握理解了，我們的數(shù)據(jù)分析工作開展就就容易多了?，F(xiàn)在就來說說指標(biāo)與維度的那些事。

1、指標(biāo)

指標(biāo)，用于衡量事物發(fā)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(shù)、GDP、收入、用戶數(shù)、利潤率、留存率、覆蓋率等。很多公司都有自己的KPI指標(biāo)體系，就是通過幾個關(guān)鍵指標(biāo)來衡量公司業(yè)務(wù)運營情況的好壞。

指標(biāo)需要經(jīng)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(tǒng)計口徑與范圍。

指標(biāo)可以分為絕對數(shù)指標(biāo)和相對數(shù)指標(biāo)，絕對數(shù)指標(biāo)反映的是規(guī)模大小的指標(biāo)，如人口數(shù)、GDP、收入、用戶數(shù)，而相對數(shù)指標(biāo)主要用來反映質(zhì)量好壞的指標(biāo)，如利潤率、留存率、覆蓋率等。我們分析一個事物發(fā)展程度就可以從數(shù)量跟質(zhì)量兩個角度入手分析，以全面衡量事物發(fā)展程度。

剛才說過，指標(biāo)用于衡量事物發(fā)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(xiàn)象的某種特征，如性別、地區(qū)、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(fā)展是好了還是壞了，如用戶數(shù)環(huán)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(shù)、GDP的比較，不同省份收入、用戶數(shù)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(jù)數(shù)據(jù)類型來劃分，數(shù)據(jù)類型為字符型(文本型)數(shù)據(jù)，就是定性維度，如地區(qū)、性別都是定性維度;數(shù)據(jù)類型 為數(shù)值型數(shù)據(jù)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(shù)值分組處理，也就是數(shù)值型數(shù)據(jù)離散化，這樣做的目的是為了使規(guī)律更加明 顯，因為分組越細(xì)，規(guī)律就越不明顯，最后細(xì)到成最原始的流水?dāng)?shù)據(jù)，那就無規(guī)律可循。

最后強調(diào)一點，只有通過事物發(fā)展的數(shù)量、質(zhì)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(fā)展的好壞。

進一步拓展思考，我理解為指標(biāo)拆分和維度對比。

其實在實際產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的過程中也可參照以上思想。

通過大量的數(shù)據(jù)分析軟件工具應(yīng)用可以發(fā)現(xiàn)，主要包括以下內(nèi)容：

· 整體情況的分析和匯總：全局?jǐn)?shù)據(jù)的概況、變化趨勢、占比等

· 多個維度的分析：如果是日志數(shù)據(jù)，已經(jīng)存在多個數(shù)據(jù)項，以某一個數(shù)據(jù)項作為主關(guān)鍵詞匯總分析，同比、環(huán)比變化，占總數(shù)的變化。如果沒有日志數(shù)據(jù)，則需要想清楚解決這個問題原因是什么?需要采集哪些數(shù)據(jù)項?

· 重要場景問題的分析:根據(jù)分析的重要問題、用戶關(guān)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(chǔ)參數(shù)配置和用戶管理等等

在多維度分析、告警、報表，數(shù)據(jù)圖表可視化設(shè)計呈現(xiàn)方面也存在許多共性，總結(jié)如下:

1. 數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式是表格還是圖表?若是時間范圍，時間統(tǒng)計粒度是多少?

2. 表格需要呈現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)的單位?保留幾位小數(shù)?數(shù)據(jù)計算的方法?排序依據(jù)?

3. 圖表采用哪一種?呈現(xiàn)的范圍是多少?

4. 常見的數(shù)據(jù)項操作：新增、刪除、修改、查詢

· 新增哪些是必填數(shù)據(jù)項?校驗重復(fù)性和有效性?

· 刪除是否需要提醒?是否具有權(quán)限刪除?

· 修改可修改的數(shù)據(jù)項有哪些?修改后是否要進行校驗有效性和重復(fù)項?是否有修改的權(quán)限?

· 查詢是精準(zhǔn)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(nèi)容輸入什么是否支持大小寫 空格等?數(shù)據(jù)區(qū)間的查詢是自定義還是給出范圍劃分?

人們總認(rèn)為與大數(shù)據(jù)分析沾點邊的技術(shù)都要花大價錢才能得到。但事實上，大數(shù)據(jù)分析的思想才是最貴的，技術(shù)可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)批量清洗，處理，呈現(xiàn)地更快、更美。但卻不知道要哪些數(shù)據(jù)算有效，哪些數(shù)據(jù)才是重點需要分析得出有價值的信息。

別用戰(zhàn)術(shù)上的勤奮，掩飾戰(zhàn)略上的懶惰