维度VS属性
维度是说明数据,是业务中对象的描述性属性或特征,用于对业务过程进行分析归类。
属性是刻画某个实体对象维度的数据形态。
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。
维度横比纵比
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;
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;
定性维度、定量维度
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。
维度VS度量
单独的一个数字无法描述现实,必须加上必要的上下文才能被人理解。
度量是事实表和维度交叉汇聚的点,度量和维度构成OLAP的主要概念。在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段,就是度量。也理解为在统一计量单位下,对不同维度的描述。
度量VS指标
在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段,就是度量。
指标,用于衡量事物发展程度的单位或方法,
指标可以理解为”它是表示某种相对程度的值”。
度量是一种绝对值,尺子量出来的结果,汇总出来的数量等。
指标至少需要两个度量之间的计算才能得到,例如收入增长率,用本月收入比上上月收入。当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
维度VS指标
虽然维度和指标可以独立使用,但常见的还是相互结合使用。维度和指标的值以及这些值之间的关系,使数据具有了意义
指标需要在一定的前提条件下经过加和、平均等汇总计算方式得到,前提条件: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。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-685762.html
指标用于衡量事物发展程度,可以从数量跟质量两个角度入手分析,而程度是好还是坏是通过不同维度来对比得到的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-685762.html
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