Prometheus 支持 4 种 指标类型，分别是 Counter、Gauge、Histogram 和 Summary。
事实表：每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样
如果大家遇到过上述类似的问题，说明需要指标库这样的一套指标管理工具来规范指标的定义与维护。
作为一个数据人，是不是经常被各种名词围绕，是不是对其中很多概念认知模糊。有些词虽然只有一字之差，但是它们意思完全不同，今天我们就来了解下数仓建设及数据分析时常见的一些概念含义及它们之间的关系。
指标是指于其中打算达到的指数，规格，标准等,是用数据对事物进行描述的工具。通常指标对应是否有价值取决于这个指标的实际意义。同时关注指标对应的数值，主要关注其单位及波动性。
“ 归纳、沉淀指标设计的方法 ” 一、为什么要设计指标？ 因为我们知道的太少。 不仅是Jon Snow，“我们真的知道的，比我们认为自己知道的，知道的少。”是一个对于大多数人而言都普遍存在的现象。 图1：牵强附会加张 图 而设计指标的目的就在于：让我们了解更多。 具体而言，通过指标数值，可以在可接受的成本下，传递足够多的信息。 设想一下： 中年危机老贾去医院体检，咨询身体状况如何；医生说：“还行。有点问题。问题不大。”而不是告诉他血压如何、体脂如何、血糖如何。 法外狂徒小艺被查酒驾，交警质问他喝了多少
作者：pikarzhan TEG鲁班工作室产品策划 导语 | 产品数据通常用于衡量产品健康度、帮助定位和解决问题、对用户进行分层运营、衡量产品收益以及挖掘产品指标提升关键点等。本文是对产品数据体系的初步介绍，希望帮助新手产品、交互、体验设计师们掌握产品数据规划，用数据驱动产品迭代，形成体系化认知。 数据指标基础概念 1. 数据指标是什么 定义：对于一个数据的量化，一般通过对字段进行某种计算得到(比如求和、平均)在原始数据的 基础上，通过统计汇总，加工处理形成的用于表征业务活动好坏优劣的数据 数
回答的时候尽量根据STAR法则回答，Situation: 事情是在什么情况下发生，Target 你是如何明确你的目标的，Action: 针对这样的情况分析，你采用了什么行动方式，Result: 结果怎样。
数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
随着 DevOps 的持续火热，企业的信息化能力的持续加强，以及企业对于IT精益运行的迫切需要，从根本上提升 IT 的生产效率，加速部门、企业的业务创新能力。让团队从IT支撑部门，转向为IT创新部门。
1.经营分析汇报会上，产品和运营的汇报内容都包含了AppMAU指标，但是数据却不一样，老板“什么情况，谁的数据是准的！”
Power BI 2023年的几次更新使得内置视觉对象（表格矩阵和新卡片图）自定义99%的图表效果成为可能，实现路径是DAX和SVG矢量图结合。我已经在各种场合分享了两三百种SVG图表效果，目测丰富程度全球第一。表格矩阵和新卡片图（不了解新卡片图参考此文：Power BI可视化的巅峰之作：新卡片图）都是SVG自定义图表的良好载体，二者在应用上有什么区别？本文依据过往的经验总结一二。
产品成立之初，产品的需求是需要对各种指标进行公式运算，组合成一个新的复合指标，供后续使用。当时产品提出的形式是有两种：
从字面上来看，数据仓库就是一个存放数据的仓库，它里面存放了各种各样的数据，而这些数据需要按照一些结构、规则来组织和存放。这里我们会遇到一个问题就是同样是存放数据的仓库，那数据库和数据仓库是一样的吗？
这样的自我介绍还不如前段时间流行的一句话：“我叫xx,我喜欢唱跳、rap、篮球。”起码你还让面试官知道了你的特长。
之前在Excel图表合集那篇文章了曾提了几点Excel与其他可视化工具以及编程类软件在可视化理念方面的粗浅理解，有小伙伴儿在后台回复说还是没有听明白。 可能是我当时没有说清楚，今天这篇，我专注于Excel的作图规则，深入的研究下Excel由数据源到可视化图表之间的关系是如何对应的，倘若你已经在工作中横跨好几种可视化工具（包括Excel），那么本文可以更好地帮助你理解Excel与其他工具的区别。 倘若你还一直局限在Excel的圈子内，那也没关系，仔细体会这一篇内容，后续记得跟踪我针对其他可视化工具作图理念的
但是大家的疑惑点可能就集中在三个维表的建设上，包含「主播用户画像维表，观众用户画像维表，直播间画像维表」。
标签由互联网领域逐步推广到其他领域，打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动等。
V2：基于论文发布时间段其他学者的一些学术成果和作者自己的思考和实验进行yolo的改进
导语：几乎所有的数据分析工作都会提到一个词——“建立数据指标体系”，虽然这个词对于大家来说并不陌生，但是数据指标到底是什么以及如何具体的搭建，很多人还是一头雾水的。
今天我们来和大家聊一聊一个新话题，一个对于企业业务发展十分关键的东西 —— 指标。
丨导语丨 我们都知道，数据可视化，直接对接的是数据，准确来说应该是加工好的指标数据。本文，我将结合之前的工作场景分享有关我是如何理解“指标”这个话题。 指标的定义 用一句话概括就是：用来准确描述某个业务场景的一个值。以下是各大百科的总结，供大家参考👇 指标（统计学） 指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合，故又称为综合指标。在实际的统计工作和统计理论研究中，往往直接将说明总体数量特征的概念称为指标。 指标（汉字） 指标的意思是衡量目标的参数；预期中打算达到的指数、规格、标准，一般用数据表示。出自郭
总第489篇 2022年 第006篇 数字经济的快速发展，给企业的经营带来了新的机遇和挑战，如何有效开展数据治理，打破数据孤岛，充分发挥数据的业务价值，保护数据安全，已成为业界的热门话题。本文基于美团配送数据治理的历程，分享了数据定义、模型设计、数据生产三环节统一的配送数据“底座”的建设与实践。 1 前言 2 什么是体系化建模 3 为什么要进行体系化建模 3.1 体系化建模可以对数据架构进行实质有效的管理，从源头消除“烟囱式”开发 3.2 体系化建模沉淀的规范元数据，可以有效消除业务在检索和理解数据时的困
Chao，携程资深数据分析经理，关注数据治理、数据仓库和数据分析领域。致力于数据使用效率及价值提升。
携程火车票包含1000+的业务指标，人工监测指标的异常情况耗时费力，而由于业务差异，基于规则和简单统计学的检测方案只能覆盖到单个指标或者单类指标，并且不能随着新业务上线或者功能变动灵活动态的调整相应的规则，并不适用于大量不同业务线的指标。我们希望使用AI算法来代替人工，对指标进行全自动的监控，旨在发现指标的异常和导致异常的潜在原因。
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因，业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题，再辅助人工分析
平衡计分卡是一个战略落地的工具。它能将企业的战略目标逐层分解转化为各种具体的相互平衡的绩效考核指标体系，并对这些指标的实现状况进行不同时段的考核，从而为企业战略目标的完成建立可靠的执行基础。
在公司内部，我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作，在满足业务方实时数据需求的同时，不断完善实时数仓内容，通过多次迭代，基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求，初步建立起顺风车实时数仓，完成了整体数据分层，包含明细数据和汇总数据，统一了DWD层，降低了大数据资源消耗，提高了数据复用性，可对外输出丰富的数据服务。
携程火车票事业群运营着铁友、携程火车票和去哪儿火车票等重要的业务和品牌，目前正在积极地拓展海外市场。火车票的指标平台旨在为业务人员提供便捷的指标查询服务，让业务人员能够快速灵活地获得这些业务和品牌相关的指标数据。
导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。
很高兴有机会为大家分享我对 Kyligence Zen 产品的真实体验。在过去的几周中，我花费了大量时间使用这个企业级指标平台，并发现它在帮助企业处理和分析海量数据方面拥有强大的能力。
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。
编译：互联网数据官 梅子 我们都知道，Google Analytics（后文统称为GA）让不懂数据背后的处理逻辑的人也能很容易的收集和查看数据。通常情况下，理解了GA收集和存储数据的模型，就会很好解释一些复杂问题或者古怪的访客行为。下面就从最基本的说起： GA的数据收集可以分成两类：维度和指标。然而，并不是每一个维度-指标的组合都可以在GA标准报告中进行分析。例如，“所有页面”报告提供的是关于网站不同网页的详细信息，你可以这个报告中看到网页浏览量、唯一身份浏览量，以及每一个页面的访问进入次数、平均页面停留时
相信大家对这些话应该很熟悉吧，作为一名数据分析师，异动分析是最重要也是最频繁的专题分析场景，狭义上异动分析只涉及指标的异常波动，广义上所有的数据异常都可以归纳到异动分析范畴。本文就给大家介绍下如何快速进行异常定位。
Leon Gu，携程数据仓库专家，负责度假数据中台和数据仓库等工作，专注于大数据、数据仓库、数据治理等领域。
我们抛开指标开发涉及到的技术点不谈，聊一下更偏重实际业务背景，二面及以上面试官关注的宏观和问题。
② 维度：维度是度量的环境，是我们观察业务的角度,如时间，地点等，用来反映业务的一类属性 。其中描述维度的是 属性，即维度属性，是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。 ③ 度量：度量是指标产生的原始数据，或者是指标的结果值，度量通常为数值型数据，作为事实逻辑表的事实。 ④ 指标：指标分为原子指标和派生指标。原子指标是基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，是具有明确业务含义的名词 ，体现明确的业务统计口径和计算逻辑，例如支付金额。 原子指标=业务过程+度量，如订单数量，支付金额。 派生指标=时间周期(When)+修饰词(How)+原子指标，派生指标可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定，如用户近1日通过支付宝支付金额，用户近30日通过手机APP产生的订单数量。
最近几年，数据中台概念的热度一直不减。2018 年起，马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路。
背景 互联网进入“下半场”后，美团点评作为全球最大的生活服务平台，拥有海量的活跃用户，这对技术来说，是一个巨大的宝藏。此时，我们需要一个利器，来最大程度发挥这份流量巨矿的价值，为酒旅的业务增长提供源源不断的动力。这个利器，我们叫它“流量罗盘”。 我们首先要思考几个问题： 流量都来自哪些入口； 本地场景、异地场景的流量差异如何运用好； 如何挖掘出适合不同品类的流量场景； 是否能让不同群体的用户得到合理的引导。 所以，我们先要给流量罗盘做一个能够快速对比和衡量流量价值的来源分析功能，来覆盖流量的灵活细分及组合方
优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长。那么问题来了，一直在讲数仓要分层，那数仓分几层最好？
“结构清晰，主次分明”，用解构的方式去理解一款产品，这才是人工智能从业者思考的专业化表现。
Oracle：hostname、port、username、password、sid
前几天关于三大模型的文章发布后，有同学在技术交流群问了我一个问题：“QPS和TPS有什么区别，该如何在实际工作中理解这些指标的含义”？
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