phpmysql字段字技巧_一文帮你更好地舆解指标

随着市场竞争进入白热化，越来越多的公司由原来的增长黑客转变为风雅化运营，不管是增长还是留存，我们都须要对产品的表现进行量化。

数据指标，便是量化信息的别名，科学的决策离不开构建精良的指标体系。

本文重点从技能视角，给大家先容指标的定义和实现。
文中会有部分大略的 SQL 示例，文末会给到一些实用的参考资料。

01 一个例子讲清楚指标的定义

小明看到自己喜好喝的一款高端酸奶标价 8 元，他连忙拿了一瓶去买单。
结果店员见告他，本次活动第一瓶是原价，第二瓶才是 8 块的半价 。

上面的例子中，纯挚一个数字，是没故意义的，必须要相应的阐明，人们才能理解。
“买满两瓶，第二瓶酸奶的单价是 8 块”，这才是真正完全的指标。

用一个大略的公式给出指标的定义：

指标 = 数字 + 阐明

个中阐明包含两方面：业务上的阐明；技能上的阐明。

业务阐明常日是图文，意在给指标利用者阐明指标从何处来，怎么算。

技能阐明常日是用程序措辞定义的打算逻辑，比如用 SQL 语句定义人数为 count(user_id)，均价为 avg(price) 。

实在理解了元数据，就能理解指标，大家可以参考文末的元数据文章。

02 如何设定合理的指标

互联网发展到现在，很多行业或公司都有了成熟的指标体系，而最初构建指标体系，都要环绕关键指标（北极星指标）展开。

社交类产品，关键指标是 DAU ，由于社交产品的核心是希望更多人能更频繁地用它沟通互换。

电商类产品，关键指标是 GMV ，由于电商平台希望能承载更多的线上交易。

视频类产品，关键指标是用户不雅观看时长，由于这类产品的目的便是为了帮助用户杀韶光。

不同行业，业务不同，核心关键指标也不同。

而不同之中有相同之处：关键指标都能反响产品表现，且能衡量产品的直接或间接商业代价。

指标体系的构建，要基于业务展开，尤其是核心业务。
基于核心业务流程，进行层层拆解，逐渐构建起企业的业务指标体系。

拿电商行业的 AARRR 漏斗模型举例，每个业务阶段，都会有相应的北极星指标。

想要构建科学的指标体系，必须花韶光深入理解公司、部门的关键业务。
常日来说，经营性业务指标是业务型产品经理重点关注工具。

不过，公司对人才的综合能力哀求越来越高， T 型人才的说法广为流传，产品经理也被越来越多地哀求具备数据剖析能力，以是理解下指标的管理与实现，对我们会有很大的增益。

03 指标该怎么管，要办理哪些问题

公司业务多，则指标多，如此多的指标，怎么管才好呢？

起初，很多公司会用 Excel 管理，构建一本“指标字典”，如果不明白某个指标什么意思，就去翻翻字典。
毕竟，先上车后补票，让业务跑起来最主要。

公司业务发展好，人更多了，离线 Excel 文档不便于多人协同的问题就暴露了，在线文档涌现后，离线文档逐渐被替代。

也有的公司也会用脑图来管理指标，不过这一类的工具，都算作是在线文档。
但文档内容还是差不多，大体如下：

由于数据常日都是存在关系型数据库中的，以是定义指标时，也须要技能职员基于业务的数据模型给出技能口径，即指标的打算办法。

统一的指标共享文档，办理了指标业务口径同等性的问题，但还有 2 个问题没有办理：

先说第一个问题。
假设系统中有一张用于记录用户登录的记录表，其构造如下：

起初，逐日生动用户定义为每天登录的用户数，日活用户数的取数SQL表达式为：

业务发展一段韶光，日活指标的定义修正为“逐日勾留时长达到 1 个小时的用户”。
业务定义变了，技能定义也要随之变动也会变动。
假定有另一张用户行为记录表，构造如下：

那么日活用户数的取数的SQL表达式为：

而作为产品的运营者，我们监测用户生动度，每每还会得到更细的数据，比如近 1 天生动用户数、近 7 天生动用户数、近 14 天生动用户数。

每一个业务口径都对应着特定的剖析条件，业务口径可有修正个中的剖析条件组合办法，以是会对应很多种详细的技能逻辑（比如 SQL 语句）。

而且，当指标的业务口径变革时，技能定义为了担保数据的准确性，也要随之变更。
如果每一种组合都写定一个逻辑，那么事情量是浩大的。

为了降落技能对业务支撑的难度，聪明的工程师们就想出了办法：对指标进行分层管理。

04 指标，详细如何分层

如果你看过指标管理的文章或书本，或者体验过指标管理系统，那你肯定这个结论：指标要分层，常日分 2-3 层。

按照阿里的分法，指标有两层：原子指标（有一个小中间层：衍生原子指标）、派生指标。
按照华为的分法有三层，分别是：原子指标、衍生指标、复合指标。

当我们打仗一个新东西， 我们常日最先会看到演进的终极结果。
如果我们忽略演进过程不去探究，会有一个问题，我们回答不清楚为什么是这样。

上文实在已经给出了指标分层管理的背景，那指标到底为什么要分层？

答案便是为了方便复用和重新组合。

事实表中有三种字段：事实属性字段、度量字段、维度字段。

原子指标的来源有三种：

原子指标 + 韶光限定 + 业务限定（润色词） = 衍生指标

第一节中，我们知道指标是由数值和解释组成。
假设我们知道了一个数值的业务含义，接下来，我们就会关心这个数值从何而来，以及数值是怎么打算得出的。

而原子指标，就承担了这样的角色。
原子指标定义了数值从哪里取得，如何打算。
比如生动人数，是从用户登录表根据对 user_id 进行计数而得来。
也便是上面表格里面的 count (user_id)。

为了识别和区分，我们会对事物进行归类。
比如性别：男/女，时期：当代/近当代/古代，地区：海内/国外。

这些区分事物的“东西”，我们称其为维度。
维度还可以拆得更细，且不同维度之间是可以组合的。

阿里对派生指标的定义为：

衍生/派生指标 = 原子指标 + 韶光周期 + 润色词

个中的韶光周期，我们也可以理解为韶光维度，由于大多数时候，我们业务剖析上都是用的离散的韶光值，比如近 1 天、近 3 天、截止当前等。

润色词，可以理解为不同的维度，或者是维度中特定某个值。
比如地区维度，且维度值为北京。

抽象的东西，通过例子来理解：

近 1 个月北京市的生动用户数 = 生动用户数（原子指标） + 近 1 个月（韶光周期） + 北京市（润色词）

将原子指标、韶光周期、润色词、维度平分离定义出来，就彷佛乐高积木，工程师将最细粒度的标准化零件构建出来，并且设定好零件之间的组合规则，用户可以根绝自身业务需求进行组合，组合完成后，系统自动天生对应的 SQL 语句。

一方面减少了重复劳动，另一方面，对某个原子指标进行改动的时候，其他依赖该原子指标的衍生指标对应的逻辑系统也会自动更新。

05 培植指标管理系统的认知层次

如果你同为数据平台的产品经理，也要为公司培植指标管理系统，可以从如下三个层次进行认知打破。

第 1 层次：

节制一些知识观点，理解根本流程。

通过查阅各个竞品，知道原子指标、派生指标、复合指标、业务限定等根本观点，大概知道指标的须要哪些属性（假如要做系统，可以先如法泡制）。

第 2 层次：

明白数仓分层，以及指标体系。

对数据仓库（维度建模、分层）、业务数据库（范式建模尤其是 3NF）、数据库根本（聚合函数和group by）、元数据等有一定的理解。

第 3 层次：

深入业务，做事业务，优化业务。

深入理解业务，知道业务方关心哪些核心指标，核心指标培植的优先级、怎么管、怎么运营，指标如何帮助业务部门办理问题。
毕竟，数据代价终极要在业务上表示~

06 写在末了

本人作为数据平台产品经理，现在重点参与部分是数据中台的指标系统培植，对付业务方的指标需求认知还有许多不敷之处。

从我的视角出发，给有不同需求的小伙伴一些建议。

如果你是业务型产品（前台），平时要卖力产品的规则和玩法设计，须要不雅观测产品的各项用户指标，那你该当侧重节制业务逻辑，定义运营指标，并拆解出业务指标体系。

如果你是平台型产品（中后台），要更多考虑是为业务赋能，降本增效。
建议你熟习节制干系技能知识和底层观点，构建全面的技能认知，再深入理解业务需求。

学甚至用，祝各位都能用好指标，管好指标，共同创建美好的数据时期。

作者：lee；"大众号：乐说乐言

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