
數(shù)據(jù)分析必須想清楚的兩個(gè)概念:指標(biāo)和維度
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(gè)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(gè)關(guān)鍵指標(biāo)來衡量公司業(yè)務(wù)運(yùn)營情況的好壞。
指標(biāo)需要經(jīng)過加和、平均等匯總計(jì)算方式得到,并且是需要在一定的前提條件進(jìn)行匯總計(jì)算,如時(shí)間、地點(diǎn)、范圍,也就是我們常說的統(tǒng)計(jì)口徑與范圍。
指標(biāo)可以分為絕對(duì)數(shù)指標(biāo)和相對(duì)數(shù)指標(biāo),絕對(duì)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(duì)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(gè)事物發(fā)展程度就可以從數(shù)量跟質(zhì)量兩個(gè)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(gè)程度是好還是壞,這就需要通過不同維度來對(duì)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(shí)間等都是維度。其中時(shí)間是一種常用、特殊的維度,通過時(shí)間前后的對(duì)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(shí)間上的對(duì)比,也稱為縱比;
另一個(gè)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(jí)單位之間的比較,簡(jiǎn)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(fèi)等,一般我們對(duì)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?yàn)榉纸M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(qiáng)調(diào)一點(diǎn),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(jìn)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(jìn)一步拓展思考,我理解為指標(biāo)拆分和維度對(duì)比。
其實(shí)在實(shí)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(shì)、占比等
多個(gè)維度的分析:如果是日志數(shù)據(jù),已經(jīng)存在多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng),以某一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)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(gè)問題原因是什么?需要采集哪些數(shù)據(jù)項(xiàng)?
重要場(chǎng)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(jìn)行分析
軟硬件性能管理、告警管理、報(bào)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(bào)表,數(shù)據(jù)圖表可視化設(shè)計(jì)呈現(xiàn)方面也存在許多共性,總結(jié)如下:
數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式是表格還是圖表?若是時(shí)間范圍,時(shí)間統(tǒng)計(jì)粒度是多少?
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(jì)算的方法?排序依據(jù)?
圖表采用哪一種?呈現(xiàn)的范圍是多少?
常見的數(shù)據(jù)項(xiàng)操作:新增、刪除、修改、查詢
新增哪些是必填數(shù)據(jù)項(xiàng)?校驗(yàn)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(xiàng)有哪些?修改后是否要進(jìn)行校驗(yàn)有效性和重復(fù)項(xiàng)?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(diǎn)邊的技術(shù)都要花大價(jià)錢才能得到。但事實(shí)上,大數(shù)據(jù)分析的思想才是最貴的,技術(shù)可以實(shí)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(diǎn)需要分析得出有價(jià)值的信息。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11