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- 来自专栏数据分析之旅
数据指标体系搭建的7个思考点
为了对现状进行监测和预警，我们常常会建立起一套数据指标体系，同时搭建和完善体系也应该是数据分析师的一项基本功，结合实际工作中经验，总结了这个搭建过程的7个思考点： 1. 数据指标 数据指标，将业务问题量化为数字的变量。常见的有：数量、占比、比率等，一个好的指标通常是一个比率，因为这个比率通常可以连接分子、分母，而不是割裂来看 4. 数据字典 数据字典也是数据指标体系的一部分，可包括内容：指标名称、类型、统计周期、业务逻辑、数据源、数据逻辑等内容 7. 反馈闭环 数据指标体系的搭建不是一蹴而就的，需要结合业务部门的实际需求不断完善。 当然数据指标体系也不可能十全十美，当需要深入分析时，还是需要结合多个维度具体分析。 如需转载，请联系授权，谢谢合作。
1.2K31发布于 2020-08-13 - 来自专栏数据分析师小熊
数据分析师7大技能：梳理指标体系
有小伙伴问：除了分析方法，数据分析师还要掌握哪些技能？其中最重要的，可能就是梳理指标体系了。在招聘的时候，这是数据分析师的一项硬技能要求。 那么该如何梳理呢？今天简单分享一下。 一、什么是指标体系 用一系列指标来描述业务，即为指标体系。业务很复杂，用一两个指标很难说清楚的时候，就需要指标体系来描述。 二、为什么要梳理指标体系 常见的有2种情况： 新上线的业务，要新设监控指标 老业务，有一堆零散的指标，没有条理 这时候，就需要数据分析师主动进行梳理，搞清楚： 到底哪个指标才是关键 到底指标之间是啥逻辑关系 三、基础梳理方法 梳理指标体系，要抓四个关键： 第一：用户操作流程 第二：业务运作流程 第三：数据采集多少（得有数才行！） 数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
1.2K00编辑于 2022-03-09 7个关键指标评估YashanDB数据库性能表现
常见数据库性能指标涵盖响应时间、吞吐率、资源利用率等维度，但针对YashanDB的体系架构及其特征，有必要结合数据库的内部运行机制和部署形态设计出一套合理的性能评估指标。 本文将深入解析7个关键性能指标，帮助开发人员和数据库管理员科学判断和优化YashanDB系统的性能表现。1. 吞吐率（Transactions Per Second, TPS）吞吐率是衡量数据库单位时间内完成事务数量的指标，反映数据库处理能力。 监控网络传输性能，有助于评估协调节点（CN）和数据节点（DN）间的数据交换效率。合理划分连接池和通道资源、优化网络负载均衡策略能够降低延迟，提高吞吐量，确保MPP架构的扩展效率。7. 结论本文围绕YashanDB数据库的技术架构和核心组件，详细解析了7个关键性能指标：吞吐率、查询响应时间、I/O延迟及吞吐量、事务延迟、缓存命中率、网络延迟与吞吐量及SQL执行计划稳定性。
34510编辑于 2025-11-15- 来自专栏庄闪闪的R语言手册
数据指标体系搭建 & 异常指标分析
指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。 异常指标分析 这个流程只是一个整体框架，每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性，判断是否指标口径定义错误，或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。 定位数据的异常是否来自某个活动或功能的改变，可以和产品运营沟通，近期是否有活动上线。再或是考虑是否技术侧的埋点设计、数据上报、数据统计出现了错误。 对异常指标进行维度拆解。 可以计算不同维度对数据异常的影响系数： 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。 预测数据异常将持续多久，判断异常指标对核心数据是否存在影响。与业务沟通，商讨挽回损失的对策。
1.8K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏IT从业者张某某
指标体系构建-01-什么是数据指标
参考 四千字全面解析数据产品经理必知概念：标签、维度、指标 什么是数据指标 指标是指于其中打算达到的指数，规格，标准等,是用数据对事物进行描述的工具。通常指标对应是否有价值取决于这个指标的实际意义。 再举个栗子： 7日留存率 这个数据指标怎么描述 数据指标：7日留存率 统计时间：7天内的数据 数据来源：app登录数据 数据计算：留存率=某范围活跃用户数在第N日仍启动该App的用户数的占比 数据描述：比如8.2号新注册的用户在8.9号之前又再次登录的数据 数据指标、标签、维度的区别 数据指标 VS 标签 VS 维度 数据指标的作用上文已经说过，是数据对事物进行描述的工具 数据指标： ,举个栗子： 假如一开始只区分是否测过核酸，后来病毒持续演进，抗疫成了持久战，后来开始区分时间：近30天、近7天、近3天是否测过核酸。 如何得到数据指标 数据指标是事务的数据描述，所以…… 1.对象是谁？
69910编辑于 2023-12-23 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标设计的奥妙
在数据报表中，数据体现出某个同趋势性的连续变化，例如，连续7次正向或负向的增长。此时，即使还没有达到预设的异常警戒阈值，都应当进行分析，以理解趋势背后的原因。 可能有同学会问，为什么是7次呢？ 其实这不是绝对的，当一个连续趋势出现时，同向的数据点越多，表明背后有某种非偶然因素的可能性越大。从统计学角度，如果是偶然因素导致连续7个点往同一个方向发展，可能性只有1/128，大约为8%。 因此，7点同趋势变化背后存在非偶然因素的置信度已经足够高了。如果是特别关键的指标，连续5个点同向发展（97%的确定性）也许就该进行分析了。 想要深入了解的同学可以搜索“7点原则”，查阅PMP或者统计学有关的理论知识。 最后产品经理与BA联合排查，发现在0点到7点之间有大流量出现，并且流量集中在整点刚到时爆发，由此基本可以推测这些流量并非真实顾客，而是某种程序脚本整点触发导致。
1K30编辑于 2023-03-21 - 来自专栏开源心路
数据中台-指标系统
在梳理过程中，总结了 7 个常见的指标问题，希望你能对照着看一下，自己是否也存在类似的情况。 指标常见问题 相同指标名称，口径不一致。 相同口径，指标名称不一样。 描述不清晰，就会让人们对数据的理解产生歧义。 2.5 指标口径描述错误。 在流量分析数据产品中，有“7 日 uv”这个指标，口径的定义是 7 日内日均 uv。 根据口径描述的计算逻辑，应该是最近 7 日，每日 uv 相加除以 7 取平均值。显然，这个定义在业务场景中是有问题的，正确的 7 日 uv 的口径定义应该是 7 日内有登录过，去重的用户数。 2.6 指标命名难于理解。 2.7 指标数据来源和计算逻辑不清晰。 如果指标数据来源不清楚，一旦这个指标数据异常，就很难去做溯源。 ； 对于每一个业务线，需要对还在使用的数据报表、数据产品进行盘点，这里顺便可以把没用的报表和数据产品应该下线； 对于每一个报表和数据产品中涉及的指标，按照以下格式进行收集（一览表）； 对于收集的指标，明确业务口径
1.9K30编辑于 2023-06-30 YashanDB数据库的7个关键性能指标及评估方法
YashanDB 是一个现代数据库管理系统，其性能评估可以通过多个关键指标进行。以下是 YashanDB 数据库的 7 个关键性能指标及其评估方法：1. - 评估方法: 通过压力测试工具增加并发连接数，监测数据库能够支持的最大连接数，并观察性能指标的变化。6. 数据增长率 (Data Growth Rate)- 定义: 数据库中数据的增长速度，通常以每月/年的数据量变化来衡量。 - 评估方法: 定期记录数据库的大小，计算并分析数据量的变化趋势，从而评估扩展需求。7. 通过以上这些关键性能指标的监测和评估，可以全面了解 YashanDB 的性能表现，发现潜在的瓶颈，并为优化数据库配置和设计提供依据。
32310编辑于 2025-11-20- 来自专栏毛利学Python
数据分析常见指标
前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。 作为互联网从业人员，目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识，先梳理下数据指标基础知识。 2、留存分析 留存率是验证用户粘性的关键指标，设计师和产品经理通常可以利用留存率与竞品对标，衡量用户的粘性和忠诚度。通常重点关注次日、3日、7日、30日即可，并观察留存率的衰减程度。 例如：注册7天内下单的用户组、参与过A活动的用户等。 5、对比分析 将不同时段的数据进行对比，找出差值，进行产品优化或验证设计。 自身产品对比：对比产品不同模块相似场景的数据，找出问题点。 关注指标：1-Day Retention（次日留存率）、7-Day Retention（D+7日留存率）。
5K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏TestOps云层
测试人员7个悲剧且无用的kpi指标...
测试指标应该始终是有意义的、可执行的。问题是有些测试指标无法达到这一目标。许多指标都是误导，有些只是稍微还有点价值，而有些则毫无意义。 7个无用测试指标还统计？把这篇文章给老板看看！尤其是第二点！ 下面这些无用的测试指标的例子可以帮助你更好地判断，你现在所用的测试指标是否能够对软件质量彻底洞察。 3.通过率百分比 使用通过率作为度量指标这个主意不好，因为在软件开发团队中，很容易操纵这种指标——这是不鼓励的行为。 例如，测试团队可能会专注于执行更容易通过的测试，从而提高通过率。 换句话说，这个指标变化无常，易于操纵。 4.单元测试代码覆盖率 代码覆盖率是另一个常用的度量指标，但是这一指标常常被错误使用。 代码覆盖率是指单元测试覆盖的代码行百分比。 7.缺陷密度 缺陷密度是指软件中检测到的、得到确认的缺陷数量。通常认为较低的缺陷密度等同于较低的软件质量，但这并不是真的。
1.3K20编辑于 2022-04-04 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 世界发展指标数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 收集了《世界世界发展指标》表以了解各个国家及其发展得分。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
52010编辑于 2022-03-30 - 来自专栏个人总结系列
指标数据运维流程
现状 针对目前大数据异常响应效率低，解决处理定位难，运维压力集中在某几个人等不合理的现状。 监督人是业务方面谁开发谁是责任人，异常谁发现谁主动报备，组件主要负责人沟通协作三方面展开； 针对业务方向，输出指标列表说明，涵盖指标的业务线，任务，调度参数简单化，详细说明到非业务开发负责人都能够进行协助处理 针对技术组件方向，建立大数据技术保障组，异常谁发现谁报备到保障组并@组件负责人，组件负责人根据实际情况，业务重要程度，是否发起团队能力协助处理来主要负责处理。 二.
1.4K00发布于 2021-08-14 - 来自专栏数据万花筒
数据指标是什么？必知必会的数据指标类型都在这了
派生指标=一个原子指标+时间周期修饰词+其他修饰词，即派生指标是对原子指标业务统计范围的圈定。 时间周期指用来明确数据统计的时间范围或者时间点，比如近3日、近7日、自然周、当日等。 7日平均新增用户：T-7日至T-1日每日新增用户的平均值，即7日新增用户的总和/7。 7日平均次日留存率：T-7日至T-1日次日留存率的平均值，即次日留存率的总和/7。 7日平均日使用时长：T-7日至T-1日用户每日使用时长的平均值，即7日使用时长的总和/7。 7日平均活跃用户：T-7日至T-1日每日活跃用户的平均值，即7日活跃用户的总和/7。 在自定义素材查询中查询某投放素材在某日拉活的总量，也能观察到该素材拉活后7日内每天的留存率。 赠送VIP在失效7日内购买人数：有效期在7日内到期的赠送VIP的人中购买会员的人数（含任意会员类型）。
8.8K31发布于 2021-07-05 - 来自专栏云计算教程系列
如何在CentOS 7上使用InfluxDB分析系统指标
介绍 InfluxDB是一个时间序列，指标和分析数据库。时间序列数据库旨在解决存储在一段时间内进行的连续测量所产生的数据的问题。 此数据可能包含系统指标（如CPU和内存使用情况）和应用程序指标（如应用程序错误和REST端点调用）等项目。 系统运行的时间越长，累积的数据量就越大。InfluxDB提供了有效存储此数据的解决方案。 在本指南中，我们将介绍： 如何在CentOS 7上安装和配置InfluxDB。 如何将系统监视数据从collectd系统统计守护进程提供给InfluxDB。 这是一个例子： 第7步 - 安装和启动Grafana 我们可以使用InfluxDB的Web界面来探索数据并从时间序列数据中可视化系统趋势。 但是，Web UI有点基础，并不适合呈现我们正在收集的指标数据。 Grafana是一个功能丰富的指标仪表板，可与InfluxDB很好地集成。
5.2K10发布于 2018-09-19 - 来自专栏云计算教程系列
如何在CentOS 7上使用InfluxDB分析系统指标
介绍 InfluxDB是一个时间序列，指标和分析数据库。时间序列数据库旨在解决存储在一段时间内进行的连续测量所产生的数据的问题。 此数据可能包含系统指标（如CPU和内存使用情况）和应用程序指标（如应用程序错误和REST端点调用）等项目。 系统运行的时间越长，累积的数据量就越大。InfluxDB提供了有效存储此数据的解决方案。 在本指南中，我们将介绍： 如何在CentOS 7上安装和配置InfluxDB。 如何将系统监视数据从collectd系统统计守护进程提供给InfluxDB。 这是一个例子： [InfluxDB示例内存使用结果集] 第7步 - 安装和启动Grafana 我们可以使用InfluxDB的Web界面来探索数据并从时间序列数据中可视化系统趋势。 但是，Web UI有点基础，并不适合呈现我们正在收集的指标数据。 Grafana是一个功能丰富的指标仪表板，可与InfluxDB很好地集成。
4.6K30发布于 2018-09-20 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
数据指标体系必备要素：指标好坏评价标准
但光有了所谓的指标体系不是终极目标，想要更加高效的数据驱动决策、数据赋能业务运营，指标好坏的评价标准是必不可少的要素。 一、为什么要对指标进行评价？ 在数据领域，如果一个分析报告或者数据产品仅是提供数据是什么的能力，缺少对数据指标表现判断的标准，充其量只是承担了一个取数的工具，并没有起到将数据形成知识或者信息的能力，需要使用者再加以加工才能用于决策。 三、指标评价标准的应用场景 1.丰富数据可视化产品数据信息化能力，提升决策效率 呈现数据只是数据可视化产品的生理需求，通过交互式操作解决过去需要SQL取数或者依赖数据团队取数的问题，期望需求是不仅告诉我数据是什么 四、总结 指标评价标准是数据化管理的标尺，只有建立业务好坏的评价依据，才能更好的用数据指导业务决策。 不管是在做数据分析还是数据产品设计，都要将指标的评价依据融入其中，评价标准是将数据知识化、信息化的必备要素。
1.3K31编辑于 2022-12-05 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标体系建设方法
数据 数据是指未经过处理的原始记录。 数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程。 大家都喜欢看数据，而不是通过一堆的文字、现象进行决策判断。 指标 指标=数据+业务场景，能够指导业务制定下一步行动方案。 例如：【体重】是一个数据，120KG不代表胖，60KG也不代表瘦，这个数字的或大或小并不能从说明什么问题，因为还有身高的因素。 因此【体脂率】是一个可以指导人们下一步行动的“指标”，而【体重】只是一个数据。 指标体系 明确了指标应该解决的问题，接下来就是如何把指标构建成为一套指标体系。 不同的指标体系方法论适用场景不同，建议结合不同的方法论进行指标梳理，但不管是第一关键指标法还是海盗指标法，重点都在于如何让指标为公司经营提供决策依据。
96531发布于 2021-08-24 - 来自专栏张俊红
滴滴数据指标体系实践
一、前言 非常不错的指标体系实践经验，推荐学习研究。 二、正文 — 完 —
72721编辑于 2023-04-03 - 来自专栏云计算教程系列
如何使用CentOS 7上的TICK堆栈监控系统指标
准备 在开始之前，您需要以下内容： 一个CentOS 7服务器，包括可以使用sudo权限的非root用户和防火墙。 如果您希望按照步骤7中的说明保护Chronograf用户界面，则需要一个GitHub帐户，该帐户是GitHub组织的一部分。 第3步 - 安装和配置Telegraf Telegraf是一个开源代理，可以在其运行的系统或其他服务上收集指标和数据。然后，Telegraf将数据写入InfluxDB或其他输出。 它可以从许多流行的服务和数据库中收集指标，包括： Apache Cassandra Docker Elasticsearch Graylog IPtables MySQL PostgreSQL Redis 第7步 - 使用OAuth保护Chronograf 默认情况下，任何知道运行Chronograf应用程序的服务器地址的人都可以查看数据。它适用于测试环境，但不适用于生产。
3.6K50发布于 2018-08-01 - 来自专栏开源心路
精益数据分析-指标
"精益"是很好的创业方法，"数据分析法"则保证数据的收集与分析。二者均可从根本上改变你对企业开创与发展的看法。它们不仅仅是一种方法，还是一种思维模式。 二.正确指标 1.定性指标与量化指标 2.虚荣指标与可付诸行动的指标 虚荣指标： 点击量：随便什么网站，只要上面可点的东西多，这个数字就会很高。 （付费应用除外），应用下载后的激活量、账号创建量等等 4.探索性指标与报告性指标 5.先见性指标与后见性指标 先见性：预测未来 后见性：一个基准，提示问题的存在，比如用户流失 6.相关性指标与因果性指标 假设数据没有噪声:数据是否有效、实用 忘记归一化 排除异常点 包括异常点 忽视季节性 抛开基数奢谈增长 数据呕吐：知道什么数据是重要 谎报军情指标 “不在这儿收集”综合征：数据与其他数据源混合使用 关注噪音 参考《精益数据分析》
47910编辑于 2023-06-29
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