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2020-03-30
首先我们需要搞清楚指标的定义。
提起指标这个词,每个人似乎都可以说出几个指标,像经常在工作中会听到的日活、月活、注册率、转化率、交易量等。
但是又有几个人真正知道指标的定义是什么呢?
事实上指标就是用来量化事物的一个工具,帮助我们去将一些抽象的事件得出一个轮廓上的描述。
例如我们通过日活能去判断出我们整个产品的用户量,从而能反应出我们这个产品的一个健康程度,也就是否处于增长过程中?
谈完了指标了定义,那我们具体来看看指标这一事物它要怎么描述,也就是我们要如何去定义一个指标。
首先我给大家一个指标的构成公式:
指标 = 业务维度描述 + 技术维度描述
业务方为了业务需求进行定义的,也就是大家日常听到最多的数据需求,例如:
这里我为大家总结了业务维度必须要描述的字段:
该维度也就是技术同学为了实现而必须了解的内容,下表是我为大家总结的技术维度必须要描述的字段:
掌握了指标的定义后,接下来在日常的工作中我们需要做的就是根据具体的业务去寻找他的监测指标是哪些?
那么通常来说我们可以用以下两种思路去寻找指标体系。
这种模式下我们需要创造一些指标来反应问题,很多问题我们是没有办法用直接指标统计出的,我们需要发挥创造性去定义一些间接指标从侧面来反应问题,如当国内疫情逐渐控制住后,作为世界中的重要经济引擎,世界想要了解时下中国的复工情况,而此时我们不可能去逐家公司去问他们的复工情况,为此我们就需要使用一些侧面指标去反应复工情况:
指标1:通过二氧化氮排放量情况来反应复工情况
我们知道在日常的生产生活过程中,大多数制造企业的生产过程中与城市汽车运行中都会排放二氧化氮,那么我们可以将二氧化氮作为一个经济活动的侧面反应物。
前段时间美国NASA的卫星图像帮我们在疫情前后就二氧化氮排放量做了个对比,先是武汉地区的二氧化氮排放出现急剧减少,此后全国的二氧化氮排放逐渐出现下降。而空气中二氧化氮程度的下降与限制交通和工商活动的时间相契合。
我们不能推断出这与在疫情期间实施严厉的防疫隔离措施有关,尤其是重工业等部门生产受限,私人驾驶汽车出行减少等。因此我们可以通过监测二氧化氮的排放量这一间接指标来观测中国经济的复工情况。
指标2:城市拥堵指数
除了通过二氧化碳监测,在日常的经济生活中,我们还有一个非常常见的指标,就是城市拥堵指数。
我们通过百度地图发布的数据可以看到,根据春节假期结束后复工首月( 2月3日至3月1日)各城市的拥堵数据分析显示,全国拥堵排行TOP10 城市为:上海、北京、杭州、南京、天津、兰州、大连、沈阳、石家庄和济南。排名第一的上海市,通勤高峰拥堵指数为1.1902,较去年同期下降28.89%。
有了这个对比,实际上我们就能找到疫情前后,经济运作体系中的一个侧面反应物,我们只需要对比疫情前后拥堵指数的恢复情况,就能很快速的得到经济复工水平。
以上两个指标其实就是领域驱动设计中一个正向的思维方式:
业务域->需求域->实现域
第一步:完成业务域到需求域转化
我们将实际的业务找到其构成点,如上面的案例中我们将经济复苏这一大的业务细分成经济复工情况,再将经济复工分解为企业复工与日常消费情况。再将企业复工细分为企业生产恢复率,日常消费细分为日常生活恢复率。
最终抽离出如下的需求域: