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指标体系建设
2.定义原子指标/维度/修饰词2.1 根据中间表定义原子指标，定义中间表度量的字段定义计算逻辑，目前有四种，计数，去重统计，求和，求平均定义取数的时间字段以及定义个性化过滤条件。 例如原子指标拨打量，我们需要定义来源于拨打中间表，通过拨打时间查询数据，对呼叫ID进行计数统计。 2.2 定义维度-普通维度，度量的环境，事实表中存在的实体对象-虚拟维度，已有的维度属二次加工产生一个新的属性值的集合2.3 定义修饰词除了统计维度以外，指标的业务场景的限定抽象3.配置指标3.1 基础指标基础指标 = 原子指标+时间周期+维度+修饰词（选填）3.2 复合指标选择已有的指标公式计算，生成另外一个指标，例如接通率 = 服务量/请求量3.3 衍生指标对单个指标计算其环比，同比，以及排名等3.4 个性化指标通过指标配置 ，能覆盖客服80%以上的指标需求，剩下的个性化指标，可以通过上传个性化脚本的方式进行计算，在指标系统中统一调度管理
71620编辑于 2022-06-28 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标体系建设方法
2、指标定义（what） 解决指标的计算口径问题，大多数情况下需要解决的是同名不同义、同义不同名的问题，如下图的销售额、上架数量两个指标所示。 这里给出两套比较常用的指标体系建设方法论，一个是海盗指标法，另一个是第一关键指标法（现在也叫北极星指标，名称不同但是理念是一致的）。 AARRR模型的每个层级所衡量的关键指标是不同的。 这个模型对于流量→收入转化的指标建设有相当的指导意义，适用于大部分的互联网公司。 指标体系建设过程（以某公司为例）： 1、确定第一关键指标 在项目建设期间，公司已经成为国内跨境电商领域的巨头之一，相比起用户规模，在这个阶段公司是上下更关注的是营收（以更低的成本获取更多的用户和营业额） 2、划分模块 在销售额这个第一关键指标的指导下，需要关注的不只是用户转化、留存率的情况，还需要关注采购、仓储、物流等各个环节的成本、时效等，因此将指标模块划分如下。
85031发布于 2021-08-24 - 来自专栏运维之路
监控体系建设（二）：监控指标
（接监控体系建设（一）监控体系分层与整合） 三、 监控指标 如前一章提到，监控有赖于运维各专业条线协同完善，通过将监控体系进行分层、分类，各专业条线再去有重点的丰富监控指标。 、多层交换机、负载均衡设备等 -安全设备：防火墙、入侵检测、防病毒、加密机等 2、服务器层： -虚拟化：虚拟网络资源、虚拟主机、虚拟存储资源等 -存储设备：磁盘阵列、虚拟带库、物理磁带库、SAN、NAS 等 -服务器：大中小型机、X86服务器 3、系统软件层： -操作系统：AIX、LINUX、WINDOWS等 -数据库：ORACLE、DB2、SQL SERVER、MYSQL等 -中间件：WEBSPHERE 通常来说一级指标将作为监控覆盖面的底线，通过设置好权重，一是为了让运维人员知道哪些监控指标必须确保覆盖，同时加以引入KPI考核；二是为了让监控平台建设人员有侧重的优化，实现一级指标的自动配置，无需运维人员手工配置 指标基线的建设过程中有几个方面需要关注： -基线的自我学习： 前面己提到指标的基线是动态的，基线动态就需要对系统运行的情况按一个指定的时间间隔粒度进行学习，理论上运行学习的时间越长，基线越准确（但如果业务做了推广
5.3K20发布于 2020-03-06 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
用户运营指标体系建设实践
2.激活转化(Activation) 流量渠道运营只是解决了“酒香怕巷子深”的问题，将用户成功地吆喝过来，但是是否能够最终转化呢，一是你吸引的客户是真有诉求还是只是“好奇心害死猫”重度患者，二是产品本身是否足够有吸引力 2.产品使用环节 用户使用产品爽不爽，交易流程是否纵享丝滑，用了之后是直接卸载还是回头再来呢。产品运营要背活跃转化率KPI，希望数据可以定位薄弱环节，提供优化方向，不断提升用户购买转化率。 三、用户运营指标体系 单纯的数据指标只能作为数据信息输入，将业务过程的指标抽象形成全局性、系统化的决策知识是指标化管理最大的价值。 这里再赘述一下指标体系基本概念，指标体系构成四要素：指标库、指标之间的管理关系、指标分析时的拆分维度，以及对于指标数据好坏的评价标准。 2.用户运营等一线运营人员关注什么? 今年老板把新客KPI上调了50%，并且开始关注用户ARPU了，作为一线运营同事，我该怎么做呢?
87032编辑于 2022-07-01 - 来自专栏网络安全观
分布式Web漏洞扫描服务建设实践—衡量指标及解决实践（2）
我们确定了几个指标：准确率、扫描及时度及自主发现率，通俗来讲就是如何更快、更全、更准、更智能的去扫描，或者说如何能达到一种完美的平衡，下面从这四个维度去阐述一下我们的实践及思考。 （四）更智能 更智能：扫描平台寄希望尽量完全自动化的方式去解决一切问题，尽量减少人工的参与量及运维量，我们设计之初就是将更智能作为重要指标进行考量，这里列举几例说明： ? 三 总 结 整套体系化建设实践后，大家应该比较好奇我们最终的效果对吧？ 其实“分布式Web漏洞扫描服务建设实践”系列第一篇文章的时候，我们有简单说过衡量指标的一些统计数据：扫描出来的漏洞准确率达到了98%以上，基本可以做到无需人工check；输入源URL存在的情况下漏报率更是控制在 感兴趣同学可以继续关注EnsecTeam后续"分布式Web漏洞扫描服务建设实践"系列技术文章。
1.1K50发布于 2021-02-25 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
中国指标中台市场研究报告：指标体系建设方法论及指标中台建设看这一篇就够了
最近看到Kyligence发布了《中国指标中台市场研究报告》，感觉关于指标化管理从方法论到指标管理平台产品的建设思路覆盖的还是非常全面的，分享给大家。 部分内容摘录如下： 一、传统指标体系管理模式面临四大挑战 传统指标体系管理模式的特征，以及企业对指标体系需求的变化，使得传统的指标管理模式“失灵”，具体的挑战表现在以下四个方面。 二、指标中台的价值 指标中台的应用将为企业指标管理模式带来深刻转变。 支撑以指标为核心、数据驱动的数智化管理体系。 由于指标计算涉及底层多方面的数据，且业务人员日常会频繁关注和使用数据指标，数据质量导致的指标口径不一致的问题会更容易被发现。以指标治理为抓手，对齐指标口径，能有效推动数据治理工作。 三、指标中台的应用场景 指标中台有着丰富的应用场景。需要建立指标的主要是企业战略目标的关键执行部门，或者是企业经营的关键领域。
1.5K21编辑于 2023-03-03 - 来自专栏万能的小草
记录数据工具建设技术沙龙-指标取数
一、前言 疫情真的对普通人的生活产生了太大的影响，以前的技术沙龙都是线下举行的，这次美团大数据建设实践沙龙成了纯线上，科技正在改变生活的方方面面，深刻感觉到互联网在线化是个不可逆的趋势。 二、指标自助取数产品建设实践 2.1 面临问题： a.找不到想要数据 b.查询太慢，用户等待时间长 c.数据不一致 d.操作成本高 。 2.2 产品理念： 全、快、准、好用 2.3 产品简介： 灵活查找、快速查询、丰富分析、快速决策 三、建设思路 3.1 指标的定义与管理-全 3.2 指标的查询与优化（快） 3.3 指标的质量与安全 （准） 3.3 指标的应用与分析（好用） 四、未来规划 4.1 以业务驱动指标建设，推动数仓规范落地。 作者简介 冯培胜，美团数据系统开发专家，主要负责美团打车数据体系建设，从0到1搭建了打车数据服务平台，在对指标数据的管、用、治等方面有比较丰厚的经验。
88540编辑于 2022-09-21 - 来自专栏Spark学习技巧
大数据实践：数据指标中心的建设思路
这篇文章将从数据认知开始，给大家讲讲数据分析和指标体系建设。 — 01— 业务和数据的闭环 业务和数据，可以理解为映射关系，数据是业务在数字世界里的另一个它。 图2 数据-信息-知识 对于上面总结的从数据到决策的过程，我们往往会说成根据数据分析的结果去做决策，虽然这样的说法没问题，但不够直接，实际上我们是基于业务理解去做决策的，而数据是帮助我们加深业务理解的工具 主题域在“仓库模型中心”进行创建与定义，在这里只需要将对应的指标划归到对应的主题域就行了。 2、然后是拆分原子指标与派生指标 先来看看原子指标跟派生指标这两个概念具体是什么？ 原子指标无业务意义，它只是预定义的代码片段而已。业务中用到的指标基本都是派生指标。 4、最后通过指标管理平台对指标进行规范生产 （1）规范化指标命名 命名规范对于后期大量的指标管理来说非常重要，因为当指标多起来的时候，你要找一个指标经常需要用到检索功能，而检索的前提是你对指标有一些前置的认知
56710编辑于 2022-01-13 - 来自专栏暴走大数据
大数据实践：数据指标中心的建设思路
这篇文章将从数据认知开始，给大家讲讲数据分析和指标体系建设。 业务和数据的闭环 业务和数据，可以理解为映射关系，数据是业务在数字世界里的另一个它。 图2 数据-信息-知识 对于上面总结的从数据到决策的过程，我们往往会说成根据数据分析的结果去做决策，虽然这样的说法没问题，但不够直接，实际上我们是基于业务理解去做决策的，而数据是帮助我们加深业务理解的工具 主题域在“仓库模型中心”进行创建与定义，在这里只需要将对应的指标划归到对应的主题域就行了。 然后是拆分原子指标与派生指标 先来看看原子指标跟派生指标这两个概念具体是什么？ 最后通过指标管理平台对指标进行规范生产 (1)规范化指标命名 命名规范对于后期大量的指标管理来说非常重要，因为当指标多起来的时候，你要找一个指标经常需要用到检索功能，而检索的前提是你对指标有一些前置的认知 (2)规范化统计口径 当指标主体为实体（名词）:游客、用户、商品等，则只需定义单位为"人/个"即可。如：游客人数、用户人数、商品个数。
1.7K11发布于 2021-11-16 - 来自专栏c++与qt学习
SpringBoot2---指标监控
指标监控 1、SpringBoot Actuator 1、简介 2、1.x与2.x的不同 3、如何使用 2、Actuator Endpoint 1、最常使用的端点 最常用的Endpoint 2、Health 定制info信息---用于展示当前应用详细信息 方式一: 编写配置文件 方式二: 编写InfoContributor 3、定制Metrics信息 （运行时指标） 1、SpringBoot支持自动适配的 ---- 2、Actuator Endpoint 1、最常使用的端点 最常用的Endpoint Health：监控状况 Metrics：运行时指标 Loggers：日志记录 ---- 2、Health 整个就是宕机状态) 很多的健康检查默认已经自动配置好了，比如：数据库、redis等 可以很容易的添加自定义的健康检查机制 ---- 3、Metrics Endpoint 提供详细的、层级的、空间指标信息 Collections.singletonMap("key", "value")); } } 会输出以上方式返回的所有info信息，即配置文件和代码迭代的所有info信息 ---- 3、定制Metrics信息 （运行时指标
97330发布于 2021-11-15 企业的分层运维对象监控指标体系建设
在了解指标体系前，先了解下为什么需要进行指标体系的建设，结合过往的建设经验，主要有以下六个方面的原因：衡量业务健康情况指标体系可以反映业务客观事实，看清业务健康现状，有效衡量业务质量，优化应用运行。 2、指标评估指标申请：申请添加指标，主要考虑问题驱动、行业实践、业界标准，例如谷歌SRE定义的黄金指标；指标开发：开发指标的获取逻辑——插件、协议、上报等多种方式；指标计算：基于现有指标的二次计算获得新的指标 2、指标分级规范指标本身一般分三级，按重要程度区分：核心指标（生死指标）、关键指标（告警指标）和常规指标（分析指标）。核心指标一般不会定太多，主要反映这个监控对象是活着还是死了，1到2个即可。 命名示例：(1) 组件名指标获取方式指标分类_指标描述：nginx_exporter_cachezone_max_size(2) 系统名插件获取方式指标描述：blueking_script_host_num4 系列文章【观点洞察】大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手传统企业可观测建设之路企业的分层运维对象监控指标体系建设（本期）企业如何实现运维故障加速闭环的告警体系建设企业运维排障最后一公里：日志体系建设企业应用观测中枢建设
38411编辑于 2025-04-08- 来自专栏走进敏捷BI
四个动作，建设数据指标体系和应用
Step2：寻找分类下的具体指标 一般会从业务系统出发，从系统中识别其功能模块，例如ERP、CRM、SRM等，CRM系统中又有客户管理、订单管理等功能模块，从这些模块包含的业务单据中，就可以找到相应的数值字段 2、理指标 通过找指标，获得了企业中的指标列表，但是这些指标并不能称之为体系，因为没有进行分类，指标没有业务含义，指标和指标之间也没有任何逻辑。 3、管指标 管指标数据的工作和其它数据管理工作并无太大差别，即通过推动数据治理体系建设，制定主数据、业务数据、统计数据的标准和规范，提升数据质量。 在今后信息系统（尤其是数据中心、统计报表等分析类应用）的建设中需要遵从公司在指标管控领域提出细化要求。 4、用指标 企业仅仅制定指标体系，并不能起到规范数据的作用，只有将指标体系落实在信息系统中，才能发挥其管理作用，因此构建指标体系往往和应用系统建设同步进行。
1.5K20编辑于 2022-04-24 - 来自专栏可观测系列
企业的分层运维对象监控指标体系建设
在了解指标体系前，先了解下为什么需要进行指标体系的建设，结合过往的建设经验，主要有以下六个方面的原因：衡量业务健康情况指标体系可以反映业务客观事实，看清业务健康现状，有效衡量业务质量，优化应用运行。 2、指标评估指标申请：申请添加指标，主要考虑问题驱动、行业实践、业界标准，例如谷歌SRE定义的黄金指标；指标开发：开发指标的获取逻辑——插件、协议、上报等多种方式；指标计算：基于现有指标的二次计算获得新的指标 2、指标分级规范指标本身一般分三级，按重要程度区分：核心指标（生死指标）、关键指标（告警指标）和常规指标（分析指标）。核心指标一般不会定太多，主要反映这个监控对象是活着还是死了，1到2个即可。 命名示例：(1) 组件名_指标获取方式_指标分类_指标描述：nginx_exporter_cachezone_max_size(2) 系统名_插件获取方式_指标描述：blueking_script_host_num4 【系列文章】大模型在可观测的增强传统企业可观测建设之路企业的分层运维对象监控指标体系建设（本期）企业如何实现运维故障加速闭环的告警体系建设企业运维排障最后一公里：日志体系建设企业应用观测中枢建设
1.1K10编辑于 2024-07-10 - 来自专栏码匠的流水账
springboot2增加diskspace指标
序 本文主要研究下如何在springboot2新增一个diskspace指标 disk health indicator DiskSpaceHealthIndicatorProperties spring-boot-actuator-autoconfigure "statistic": "VALUE", "value": 96.99886102691765 } ], "availableTags": [] } 小结 springboot2默认把 这里通过自定义micrometer的metrics，新增diskspace相关指标，这样就可以统一通过metrcis进行监控报警。
1.9K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏后端知识开放麦
遗留系统微服务改造（五）：监控体系建设与指标收集
从指标收集到自动化运维，给你一套实用的监控方案。1监控体系建设1.1监控架构设计微服务架构下的监控不是简单的服务器监控，需要建立一个全方位的监控体系。基础设施、应用服务、业务指标这三个层面都要覆盖到。 *负责收集迁移过程中的关键指标，为运维决策提供数据支撑**主要功能：*1.数据迁移过程监控-成功率、失败率、耗时统计*2.数据一致性评估-新旧系统数据对比分析*3.系统性能跟踪-响应时间、吞吐量、资源使用率 ：//1.响应时间：API调用的平均响应时间//2.吞吐量：单位时间内处理的请求数//3.错误率：失败请求占总请求的比例//4.资源使用率：CPU、内存、磁盘使用情况//5.可用性：系统正常运行时间比例 privateDoubleconsistencyScore;//数据一致性评分（0-1）privateDoubleperformanceScore;//系统性能评分（0-1）privateInstantlastUpdated;//最后更新时间}2监控指标体系 系统性能下降，需要关注信息（Info）：系统状态变化，仅作记录告警规则：数据一致性低于95%时触发警告系统响应时间超过5秒时触发警告错误率超过1%时触发紧急告警任何组件健康检查失败时触发告警3总结监控体系建设是微服务改造成功的关键保障
19520编辑于 2025-10-20 - 来自专栏TBDS & AI
Springboot2 + Micrometer监控指标详解
导读：springboot2 项目监控服务 ，采用Micormeter度量指标库，帮助我们监控应用程序的度量指标，并将其发送到Prometheus中。 JVM 常用监控指标图片2. 问题分析(出现的问题有)：1、内存分配的问题2、长期持有supersql big 对象消耗内存3、死锁问题4、poll长连接较多或者其他导致兵法线程增多具体问题分析参照下述监控指标图片3.3.3. Heap Memory指标可分为以下几个维度：heap.used：已使用的堆内存大小heap.committed：已提交的堆内存大小heap.max：最大可用的堆内存大小 2. 2. Memory Pool指标可分为以下几个维度：pool.used：已使用的堆内存大小。表示当前已经分配给Java堆内存空间的大小。pool.committed：已提交的堆内存大小。
9.3K103编辑于 2023-03-23 - 来自专栏一只程序原
SpringBoot2核心技术-指标监控
| | metrics | 显示当前应用程序的“指标”信息。 prometheus 以Prometheus服务器可以抓取的格式公开指标。需要依赖micrometer-registry-prometheus。 最常用的Endpoint Health：监控状况 Metrics：运行时指标 Loggers：日志记录 2、Health Endpoint 健康检查端点，我们一般用于在云平台，平台会定时的检查应用的健康状况 应该是一系列健康检查后的一个汇总报告 很多的健康检查默认已经自动配置好了，比如：数据库、redis等 可以很容易的添加自定义的健康检查机制 3、Metrics Endpoint 提供详细的、层级的、空间指标信息 enabled-by-default: false endpoint: beans: enabled: true health: enabled: true 2、
75810编辑于 2022-08-22 - 来自专栏人力资源数据分析
KPI关键指标的量化设计（2）
（2）Measurable可以衡量的：绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的。 （3）Attainable可以达到的：绩效指标在付出努力的情况下可以实现，避免设立过高或过低的目标。 （4）Relevant相关性：绩效指标是与上级目标具明确的关联性，最终与公司目标相结合。 2、KPI量化指标的3大设计维度 在对KPI的设计中，我们根据数据的类型，我们一般会对KPI的数据有三种形式的量化指标设计 ? ? 比如我们看到的这些指标，简历下载量就是一个绝对值，是一个单一的数据，新员工的转正率就是一个比值，但是不管绝对值还是差值，比值，我们都需要对KPI的指标进行3个层级的设定。 1、KPI的标准指标，这个指标的数值是指在月度我们达标的数据 2、KPI保底数据，这个数据指标是我们每月必须一定要完成的数据指标， 3、KPI期望数据，这个数据是我们超出达标数据，跳一跳可以够得到的数据
2.1K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏wujunmin
Power BI异常指标闪烁提示（2）
《Power BI 异常指标闪烁提示》介绍了使用CSS动画将任意图标设置成闪烁模式，以提示指标异常。本文继续这个话题，介绍几种SMIL动画的闪烁效果。 把以下度量值中的增长率替换为你的指标使用，本文图标均来源于 https://github.com/n3r4zzurr0/svg-spinners 闪烁1 = VAR icon = "<circle cx http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 24 24'>" & IF ([增长率]<0,icon) &" </svg>" 对应动画度量值： 闪烁2 ='12 12;0 0' keySplines='.52,.6,.25,.99'/><animateTransform begin='0;spinner_<em>2</em>BXs.end' attributeName= ='sum' type='scale' dur='1.2s' values='0;1' keySplines='.52,.6,.25,.99'/><animate begin='spinner_dYH<em>2</em>.
53720编辑于 2023-09-05 - 来自专栏nginx遇上redis
自定义指标扩缩容（2）
v1beta1", "metadata": { "selfLink": "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/%2A
42920编辑于 2023-09-01
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