【社群精选04】如何理解数据分析中的“指标”和“维度”？

如何理解数据分析中的“指标”和“维度”？

社群精选话题 第4期

精选内容

1. 数据指标一般是用来衡量某个对象的表现，在商业端数据指标是用来确定方向与目标，例如：KPI指标，未来重点是提升销售额，要达到多少？

2.维度：是用来分解或者拆分数据指标。也有叫看问题角度，在商业端：维度是寻找达到商业指标或者发现商业问题切入点，例如：销售额，按区域来划分，再分门店。

— 数据海洋

注：精选内容由<数据海洋>在社群内发布，文章引用已获授权。

爱数据学院分享：

一、指标定义：反映业务特征和变化的数据

关键点：

1.反映业务特征，有业务含义（意义）。

2.通过指标反映业务变化。

3.指标是数据。

二、指标的组成部分：

1.指标是有类型的：是用户类指标？业务类指标？还是行为类指标等等

2.指标是有名称的：例如 “日活”就是一个指标名称。

3.指标是有技术口径和业务口径的：

拿APP的日活为例，业务口径就是每天打开APP的用户数。

技术口径就是怎么取出来的？可能是一段SQL代码。

4.指标是有关联维度的：例如日活 ，关联了“每天”这个时间维度。

5.指标是有更新频率的：指标加工有时间周期，表现形式为（T+X）。

多数互联网公司指标更新频率是（T+1）。意思是指，昨天的指标今天才能看到。

6.数据源：数据是从哪来的。

三、维度：是描述指标的角度。

举个栗子：2019年7月29日北京地区A产品的日活

2019年7月29日：时间维度

北京地区：地域维度

A产品：产品维度

日活：业务指标

标签：04,数据,业务,指标,日活,维度,社群
来源： https://blog.51cto.com/u_15127558/2706241