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指标与维度的那些事

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。

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f78a4b0102vxk8.html

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