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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
71020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
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。 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。 但对于传统电商这类关注供应链、管理成本的企业来说，这套指标体系并不能覆盖所有的场景，因此我们主要采用的是第一关键指标法作为指标体系建设的理论基础。 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）
84831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。 如何让运维人员在不漏处理监控事件，又能快速解决风险最高的事件，则需要监控的指标需要进行指标权重、阀值分级与上升机制： -指标权重： 监控指标的权重是为了定义此项监控指标是否为必须配置，比如应用软件服务 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 -基线指标的组合： 有些情况判断一个监控指标是否是事件，需要将多个指标放在一起看才能判断。
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
今天主要讲讲，对于电商行业，用户运营主要做什么，如何构建数据化驱动的用户运营指标体系。 数据指标体系的规划设计之前，必须要先搞清楚业务过程，“业务数据化，数据业务化”，强调的是数据和业务紧密的关系。 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。 对于公司高管而言，公司不同阶段指标侧重点不同，例如上市公司除了关注营收GMV等业绩指标外，他还希望看到的是公司持续增长的能力，以及目前业务的运转是否是健康可长久活下去的。 因此，在用户运营指标体系设计的时候，不管是GSM还是UJM等模型方法论，第一步是要充分理解业务运营动作和用户使用过程。其次，在指标确定时，多问几个为什么，业务看到这个指标后，能知道他做什么事情呢?
86432编辑于 2022-07-01 - 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。 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。 3、接着定义原子指标与派生指标的生产逻辑 在本章的开头有提到这样一句话：“将指标的组成部分解耦拆分开来，并在逻辑表中进行规范性的定义”，这个解耦跟定义的过程，就是把一个派生指标拆解成原子指标、时间周期、 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。 如何建立指标体系 首先定义指标并归集到对应的主题域 指标的本质是量化了的目标，比如常见的例子： 我们要把用户的盘子做大，那对应的量化指标就是已注册用户数; 我们要统计今天的销售额，那对应的量化指标就是总支付金额 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？ 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。 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
1.7K11发布于 2021-11-16 企业的分层运维对象监控指标体系建设
指标即表示对这些量化后的数据的目标值。观测指标体系是指对监控指标进行体系化的规划、实现全生命周期管理、建设管理规范等的系统方法论。 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。 为运维团队提供数据支持企业内统一指标体系建设，提供指标查询、检测、健康分析等消费能力，实现指标数据的价值挖掘。经过嘉为蓝鲸多年的项目积累，对于指标管理体系的总结如下图。 基于图中的内容，接下来将详细介绍如何进行指标体系建设和设计。指标管理闭环指标全生命周期管理，包含指标定义、指标评估、指标上线、指标运营四个阶段。 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
36711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
02-指标体系建立和应用步骤 总体而言，指标体系建立和应用步骤包括“找指标”、“理指标”、“管指标”、“用指标”四个阶段。 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
观测指标体系是指对监控指标进行体系化的规划、实现全生命周期管理、建设管理规范等的系统方法论。 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。 为运维团队提供数据支持企业内统一指标体系建设，提供指标查询、检测、健康分析等消费能力，实现指标数据的价值挖掘。经过嘉为蓝鲸多年的项目积累，对于指标管理体系的总结如下图。 基于图中的内容，接下来将详细介绍如何进行指标体系建设和设计。指标管理闭环指标全生命周期管理，包含指标定义、指标评估、指标上线、指标运营四个阶段。 【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。 监控指标收集器微服务改造时，迁移成功率、数据一致性、系统性能这些关键指标必须实时监控。这个监控指标收集器基于SpringBootActuator和Micrometer框架，能够收集各种指标数据。 ;/***构造函数-初始化所有监控指标**@parammeterRegistryMicrometer指标注册表，负责注册和管理所有指标*/publicMigrationMetricsCollector( 2.1关键性能指标（KPI）微服务改造时，这几类关键指标必须重点关注：业务指标：迁移成功率：成功迁移的数据占总数据的比例数据一致性：新旧系统数据的一致性程度业务连续性：业务功能的可用性和稳定性这些业务指标直接反映改造的效果 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
18220编辑于 2025-10-20 - 来自专栏嘉为动态
可观测指标管理体系建设落地及插件功能设计&生态打造
为了解决这些问题，支撑一体化的可观测系统建设，实现统一采集、统一管理、统一告警、统一展示，降低运维成本，进行监控指标管理体系的建设和落地将变得不可或缺。 主题一：可观测指标管理体系建设落地 如今，传统监控日益无法满足企业快速发展的需求，越来越多企业开始进行可观测体系的探索，在建设初期可能也会存在很多的问题：可观测体系建设中为什么需要建设指标体系？ 在了解指标体系前，我们先来看看为什么需要进行指标体系的建设，结合过往的建设经验，我们总结了六个方面的原因： 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 3）指标体系建设工具设计 了解了可观测指标体系的内容建设和管理规范之后，在实际落地建设时，企业应该如何建设相应的工具体系来承载指标体系呢？ ① 指标体系建设的核心承载工具——监控 在监控中，也可以按照指标的生命周期来进行相应的能力建设。 指标定义&建模阶段：支持对指标的定义、层级、属性的管理。以及对象和指标模型的统一管理。
1.2K70编辑于 2023-03-13 - 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Elastic Stack专栏
RAG评估指标：指标之旅
我们将深入探讨该领域常用的一些指标，并解释 Elastic 为有效监控模型性能所做的决策。N-gram 指标在这一系列指标中，主要思路是检查生成文本与“真实答案”的相似程度。 由于这些原因，研究人员尝试寻找改进的指标。内在指标困惑度（PPL）困惑度（通常缩写为 PPL）是评估语言模型（LLMs）的最常见指标之一。计算困惑度需要访问模型生成的每个词的概率分布。 由于这些缺点，NLP 社区探索了更高级的外在指标来解决这些问题。基于模型的指标内在指标和 N-gram 指标的一个显著缺陷在于它们没有利用语义理解来评估生成内容的准确性。 基于模型的指标被认为是解决这一问题的更有前途的解决方案。 这是当你拥有一个评估指标时最先想到的问题。它是预测 LLMs 质量的有效工具吗？
1.2K22编辑于 2024-12-11 - 来自专栏公众号PowerBI大师
好指标与坏指标
下层基础决定上层建筑，写出一个好的度量值的前提是有好的指标设计。什么样的指标才是好指标呢？ 这是一个很重要的问题，你设计的指标是评价一段时间的发生值，还是某一时点值? ? 前天出版社的编辑老师告诉我新书的第一批库存快卖光了，要开始加印。让我在关注销售册数的同时又加入了一个库存量指标。 显然销售册数是时间段指标，库存量是时间点指标。 ? 对于时间段指标通过日期表可以得到年、季度、月、周的对应值，并且利用时间智能函数可以轻松求得环比、同比等等，这并不难。 基本的思路就是把指标拆解成流入和流出，再分别求累计至今的发生值。 ? 以上是目标管理的SMART原则，也可以作为判断指标好坏的参考。简而言之，能够解决问题的就是好指标。
1.8K30发布于 2019-08-07 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
影响房价指标画像——数值指标
二、影响房价指标画像分析-明细 1 建筑类别 建筑类别指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现不同类别的建筑在房屋价格上的分布有一定的区别，但是整体趋势不是很明显。 10 低质量成品 低质量成本指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现低质量成本指标和房屋销售价格之间没有很明显的关系。 12 地下室全套浴室 地下室全套浴室指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现整体来看地下室全套浴室指标值越大，房屋销售价格越高。 13 地下室半浴室 地下室半浴室指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现地下室半浴室指标值对房屋销售价格影响不大。 三、影响房价指标画像分析-总结 总结的影响房价指标画像如下： 至此，数值型的房价影响指标已讲解完毕。后续文章会对类别型的房价影响指标和房价趋势进行预测，敬请期待。
75320编辑于 2023-08-21 - 来自专栏计算机工具
KDJ指标又叫随机指标（Stochastics）
KDJ指标又叫随机指标（Stochastics） 是一种相当新颖、实用的技术分析指标。它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具之一。 KDJ指标概述 组成：KDJ指标由K线、D线和J线三条曲线所组成。 KDJ指标的应用与解读 超买超卖区域：KDJ指标通常被划分为超买区（80-100）、超卖区（0-20）和徘徊区（20-80）。 当KDJ指标进入超买区时，表示买盘强盛，股价可能面临短期回调；当指标进入超卖区时，则代表卖盘沉重，股价可能即将见底反弹。 根据计算结果，我们可以绘制出KDJ指标的曲线图，并结合股价走势进行研判。例如，如果KDJ指标在超卖区形成金叉且股价出现底背离现象，则可能是买入的良机。
79110编辑于 2024-12-14 - 来自专栏centosDai
收集指标
在本教程中，我们将展示几个关于如何收集指标的示例： 使用 OpenTelemetry 和 Prometheus 在 Grafana 中填充指标。 有关自定义指标检测的详细信息和检测选项的概述，请参阅比较指标 API。 创建一个示例应用程序 先决条件：.NET Core 3.1 SDK或更高版本 在收集指标之前，我们需要生成一些度量值。 为简单起见，我们创建一个小型应用，该应用具有一些简单的指标检测。 .NET 运行时还内置了各种指标。 若要详细了解 .NET 中现成的指标，请参阅内置指标。 指标数据流将如下所示： .NET 指标 API 从示例应用程序中收集度量值。 在同一进程中运行的 OpenTelemetry 库将聚合这些度量。
91430编辑于 2022-01-07 - 来自专栏centosDai
.NET 指标
指标是在一段时间内报告的数值度量值，主要用于监视应用程序的运行状况并生成警报。 例如，Web 服务可能会跟踪每秒接收到的请求数、响应所花的毫秒数，以及向用户返回错误的响应数。 入门 在 .NET 应用中使用指标涉及两个部分： 检测： .NET 库中的代码采用度量值，并将这些度量值与指标名称关联起来。 收集： 由一个 .NET 应用开发人员来配置需要传输应用中的哪些命名指标来进行外部存储和分析。 某些工具还使工程师能够利用配置文件或单独的 UI 在应用外部配置此功能。 但如果你是应用开发人员，并且任何现有指标都不符合你的需求，你还可以创建新指标。 后续步骤 检测教程 - 如何在代码中创建新指标 集合教程 - 如何存储和查看应用的指标数据 内置指标 - 发现已可以在 .NET 运行时库中使用的指标 比较指标 API EventCounters -
71330编辑于 2022-01-07
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