数据分析必须想清楚的两个概念：指标和维度(转)-创新互联
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。
进一步拓展思考，我理解为指标拆分和维度对比。
其实在实际产品数据分析的过程中也可参照以上思想。
通过大量的数据分析软件工具应用可以发现，主要包括以下内容：
· 整体情况的分析和汇总：全局数据的概况、变化趋势、占比等
· 多个维度的分析：如果是日志数据，已经存在多个数据项，以某一个数据项作为主关键词汇总分析，同比、环比变化，占总数的变化。如果没有日志数据，则需要想清楚解决这个问题原因是什么?需要采集哪些数据项?
· 重要场景问题的分析:根据分析的重要问题、用户关心的问题进行分析
· 软硬件性能管理、告警管理、报表管理、基础参数配置和用户管理等等
在多维度分析、告警、报表，数据图表可视化设计呈现方面也存在许多共性，总结如下:
1. 数据的呈现方式是表格还是图表?若是时间范围，时间统计粒度是多少?
2. 表格需要呈现哪些数据?数据的单位?保留几位小数?数据计算的方法?排序依据?
3. 图表采用哪一种?呈现的范围是多少?
4. 常见的数据项操作：新增、删除、修改、查询
· 新增哪些是必填数据项?校验重复性和有效性?
· 删除是否需要提醒?是否具有权限删除?
· 修改可修改的数据项有哪些?修改后是否要进行校验有效性和重复项?是否有修改的权限?
· 查询是精准查询还是模糊查询?是单一查询还是支持批量查询?批量查询输入方式的讲究?查询的内容输入什么是否支持大小写 空格等?数据区间的查询是自定义还是给出范围划分?
人们总认为与大数据分析沾点边的技术都要花大价钱才能得到。但事实上，大数据分析的思想才是最贵的，技术可以实现数据批量清洗，处理，呈现地更快、更美。但却不知道要哪些数据算有效，哪些数据才是重点需要分析得出有价值的信息。
别用战术上的勤奋，掩饰战略上的懒惰
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