数据产品经理---如何设计指标字典
作为一个数据产品经理，在数据产品的设计阶段，需要掌握的是数据指标字典和埋点设计
数据产品开发的阶段需要掌握的是数据生产的流程。整个流程中还需要掌握常用的数据分析相关知识。
1.1如何设计数据指标字典
1.1.1什么是指标字典（指标）
指标字典
指标字典是对业务指标成体系化的汇总，用来明确指标的口径、维度、指标取数逻辑等信息，并能快速获取到指标的相关信息。
简单点说是为业务数据标准化提供的基础，方便对指标进行统一管理（包括统一修改，共享和维护）
指标
指标是指标字典的单位，是指衡量目标的方法，由维度、汇总方式和量度组成
维度：是看待事物的视角与方向，决定了根据什么角度去衡量指标。
汇总方式：是统计汇总数据的方式，常用的汇总：求和，求均值。
量度：是对一个物理量的测定，通常以数字+计算单位表示，量度是数据的重要组成部分，用来明确数据的计量单位。
示例：订单总金额：用户在统计周期内完成支付的订单金额总和
（按照支付时间统计，不考虑订单是否取消，币种为人名币，计量单位为元。）
该示例中，维度为支付时间，汇总方式为求和，量度为元。
指标的类型
指标字典示例
|
模块 |
指标 |
指标口径 |
维度 |
|
订单 |
订单量 |
一段时间内用户在统计周期内完成支付的订单数总和（按照支付时间统计，不考虑订单是否取消） |
时间（日/周/月） |
|
订单总金额 |
用户在统计周期内完成支付的订单金额总和（按照支付时间统计，不考虑订单是否取消，币种为人民币，计量单位为元） |
时间（日/周/月） |
1.1.2指标字典要达到的要求
- 命名要规范
规范维度和量度命名，命名规则尽量做到明确、易懂
2.定义清晰
对维度和量度统一计算口径，避免歧义，明确指标取数逻辑
3.覆盖范围广
涵盖尽可能多的核心维度和量度，确保指标字典里的覆盖的维度可区分，指标可统计。
4.可拓展性强
将指标字典的维度和量度注入元数据中心，并接入指标提取工具，这样不需要写SQL便可完成自助查询分析。
1.1.3如何设计指标字典
案例：某学习app最近为新上线的一门课程做了一个专题活动，想要分析活动的效果，如何设计指标字典。
- 确定分析指标
用GSM模型确定分析指标
此案例中，Goal(目标)为分析专题活动的活动效果，课程购买情况。
Signal(表现)为访问人数增加，用户粘性提高，转化率提升。
Metric(指标)为，页面访问人数，用户停留总时长，用户平均停留时长，购买转化率。
2.明确指标维度和口径
根据指标字典要达到的要求和业务需求，分别在汇总方式、维度和量度上来梳理指标字典。
以页面访问人数为例，明确页面访问人数的指标口径和维度。
|
指标 |
指标口径 |
维度 |
|
页面访问人数 |
一段时间内，浏览活动页面的人数 |
平台/应用版本 时间（日/周/月） |
最后，该案例的指标字典如下：
指标字典的产品化
指标字典产品化需要具备的功能
1.1.4设计指标字典常见误区
1.1.5 指标字典设计小结
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