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数据分析必须想清楚的两个概念:指标和维度

本文摘录自小蚊子数据分析的微信,觉得写得太好了,如果能够彻底理解以下两大思路,许多数据问题都可以寻找到解题思路。

原文如下:

指标与维度是数据分析中最常用到的术语,它们是非常基础的,但是又很重要,经常有朋友没有搞清楚它们之间的关系,只有掌握理解了,我们的数据分析工作开展就就容易多了。现在就来说说指标与维度的那些事。

1、指标

指标,用于衡量事物发展程度的单位或方法,它还有个IT上常用的名字,也就是度量。例如:人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。很多公司都有自己的KPI指标体系,就是通过几个关键指标来衡量公司业务运营情况的好坏。

指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到,并且是需要在一定的前提条件进行汇总计算,如时间、地点、范围,也就是我们常说的统计口径与范围。

指标可以分为绝对数指标和相对数指标,绝对数指标反映的是规模大小的指标,如人口数、GDP、收入、用户数,而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标,如利润率、留存率、覆盖率等。我们分析一个事物发展程度就可以从数量跟质量两个角度入手分析,以全面衡量事物发展程度。

刚才说过,指标用于衡量事物发展程度,那这个程度是好还是坏,这就需要通过不同维度来对比,才能知道是好还是坏。

2、维度

维度:是事物或现象的某种特征,如性别、地区、时间等都是维度。其中时间是一种常用、特殊的维度,通过时间前后的对比,就可以知道事物的发展是好了还是坏了,如用户数环比上月增长10%、同比去年同期增长20%,这就是时间上的对比,也称为纵比;

另一个比较就是横比,如不同国家人口数、GDP的比较,不同省份收入、用户数的比较、不同公司、不同部门之间的比较,这些都是同级单位之间的比较,简称横比;

维度可以分为定性维度跟定量维度,也就是根据数据类型来划分,数据类型为字符型(文本型)数据,就是定性维度,如地区、性别都是定性维度;数据类型为数值型数据的,就为定量维度,如收入、年龄、消费等,一般我们对定量维度需要做数值分组处理,也就是数值型数据离散化,这样做的目的是为了使规律更加明显,因为分组越细,规律就越不明显,最后细到成最原始的流水数据,那就无规律可循。

最后强调一点,只有通过事物发展的数量、质量两大方面,从横比、纵比角度进行全方位的比较,我们才能够全面的了解事物发展的好坏。

进一步拓展思考,我理解为指标拆分和维度对比。

其实在实际产品数据分析的过程中也可参照以上思想。

通过大量的数据分析软件工具应用可以发现,主要包括以下内容:

  • 整体情况的分析和汇总:全局数据的概况、变化趋势、占比等
  • 多个维度的分析:如果是日志数据,已经存在多个数据项,以某一个数据项作为主关键词汇总分析,同比、环比变化,占总数的变化。如果没有日志数据,则需要想清楚解决这个问题原因是什么?需要采集哪些数据项?
  • 重要场景问题的分析:根据分析的重要问题、用户关心的问题进行分析
  • 软硬件性能管理、告警管理、报表管理、基础参数配置和用户管理等等

在多维度分析、告警、报表,数据图表可视化设计呈现方面也存在许多共性,总结如下:

  1. 数据的呈现方式是表格还是图表?若是时间范围,时间统计粒度是多少?
  2. 表格需要呈现哪些数据?数据的单位?保留几位小数?数据计算的方法?排序依据?
  3. 图表采用哪一种?呈现的范围是多少?
  4. 常见的数据项操作:新增、删除、修改、查询
  • 新增哪些是必填数据项?校验重复性和有效性?
  • 删除是否需要提醒?是否具有权限删除?
  • 修改可修改的数据项有哪些?修改后是否要进行校验有效性和重复项?是否有修改的权限?
  • 查询是精准查询还是模糊查询?是单一查询还是支持批量查询?批量查询输入方式的讲究?查询的内容输入什么是否支持大小写 空格等?数据区间的查询是自定义还是给出范围划分?

人们总认为与大数据分析沾点边的技术都要花大价钱才能得到。但事实上,大数据分析的思想才是最贵的,技术可以实现数据批量清洗,处理,呈现地更快、更美。但却不知道要哪些数据算有效,哪些数据才是重点需要分析得出有价值的信息。

作者:王霉霉

链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_73b05f070102wf4y.html

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