产品健康度模型（2） KPI、KQI
产品健康度模型之KPI、KQI
这一节我们介绍运营商面对这些指标通常的做法，我们健康度模型的可行性，以及我们预备怎么做。
原来他们怎么做？
原来运营商怎么解决这个问题呢？说白了两个字——人工。
对于一众运维指标，首先每个指标就是一个KPI（Key Performance Index），而很多KPI的加权构成了KQI（Key Quality Index），而KQI的进一步加权形成了POHD（Product Online Health Degree）。
KPI是粒度最细的具体指标，而KQI衡量了产品的某个方面性能，比如”可用性“、”好用性“、”可控性“、”障碍处理效率“、”产品上市准备“、”维护规范度“、”实施准确度“和”问题管控度“等。
总结成两个式子：
POHD=w1KQI1+w2KQI2+...+wmKQImPOHD=w_1KQI_1+ w_2KQI_2+...+w_mKQI_m
KQI=w1KPI1+w2KPI2+...+wnKPInKQI=w_1KPI_1 + w_2KPI_2+...+w_nKPI_n
至于这些权重怎么计算——完全人工判断并且打分。
打分并不是不好，但是人为经验难免有偏颇。
我们的数据
我们有的数据首先就是所有的KPI，还有就是运营指标。你可能会问，不是有专家指导运营指标怎样换算健康度的吗？但是我们的目的是要将机器学习的功能以服务的方式发布出去，而不是让专家直接参加建模的过程，你可以想象，万一专家的心中的运营指标权重变了呢？或者指标发生了变化呢？
不错指标可能发生变化的，如下图：
从图中可以看出，指标一期一期的入库，但是指标可能有增删，黄框表示的指标有两期，红框表示的指标有三期，而紫框表示的指标只有第三期的数据。而且请注意，我们关心的产品健康度，就是最后一期的产品健康度，这样才具有实时性。
我们的做法
由于运营指标——健康度的专家模型可能会随时调整，如果我们拿那时候重新算出来的健康度值来和运维指标进行建模，那是不现实的，我们需要在专家模型调整以后，立即提供给出新的打分的服务。
所以我们能做的，就是利用运维和运营指标，计算出他们之间的关系，然后一旦从运营到健康度的关系确定，系统也就随即给出运维到健康度的关系。
接下来我们就聊聊怎样衡量运维和运营指标的关系。
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