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【数据质量】一种合理的指标命名方式

发布时间:[2018-04-17] 来源:胡晨川 点击量:

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解决口径对不齐问题的关键点之一,便是:指标命名。

在简单的业务场景中,抓住以下几点,指标的命名一般不成问题:

指标名称名副其实简洁易懂

遵照一定的行业惯例或者规范(如财务指标、电商经营指标)

当业务规模大,相似的职能线多,相似的部门多了后,数据对齐的难度陡增(这一定程度上是组织架构的不合理的体现,但本文不对此展开讨论,毕竟架构都是各有利弊)。如何让指标命名规范,变成为了一个大问题。我们分两步来解决这个问题。

一、解析一个指标的天然构造

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如上图,每个数据指标,其实都可以分解为业务主题+限制条件+计算维度+指标名称的结构。

业务主题,可理解为指标应用的业务范围。这里可以是具体某个业务部门,比如市场部;某个项目,比如客户留存提升;某种职能,比如质控、KPI、数据研发等;甚至是某个分析师名字,比如404。业务主题,理应能帮助指标阅读者迅速理解这个指标的来源。

限制条件,即是指标计算时需要处理的某些必要条件(不做处理指标会脱离业务意义)。对于分析师来说,更直观的理解是SQL里面的WHERE条件。比如,app活跃用户计算时只计算登陆时间在1分钟以上的用户数;网站注册转化率计算时剔除爬虫访问;电商客单价计算时剔除大促订单;外卖单量计算时限制即时单等。

计算维度,即指标做某种维度切分后进行的汇总。比如城市、时段、区域等。这点是可选项。限制条件实质上也是某种维度,但我建议分开理解。限制条件是每个指标计算时必须要考虑的,而维度并不是。

最后是指标名称,要求名副其实且简洁易懂。

二、由构造形成命名

认识到指标名称的构造,命名也就不难了。将各个结构进行罗列并用某种字符连接后,就是一个清晰的指标名称。我个人就比较习惯用“-”,如数据研发-去爬虫-上海-独立访客数

另外,每部分结构中,有时会同时出现多个条件,若是交集,建议用“-”符号连接,若是并集,用“&”符号连接。

但是问题来了,每个指标名称,都要覆盖4个结构,名称就会很长,应用起来不方便。所以,我的建议是,除了业务主题外,其他结构都是可以设置默认值,进而在名称中隐去,使得指标名称形成主题-名称的简写形式。当然,默认值的说明一定要清晰。

当某些场景下(数据产品开发、可视化呈现等),业务主题加名称的形式已然过长,可只保留名称,而将业务主题变成注释形式另外展示。

总结一下,指标名称,本质上有全称和简称两种形式,普遍应用简称,而使用者心里需明白全称。

补充一点:限制条件计算维度的默认值,应当取最普遍的情况,让数据使用者的理解成本降到最低。比如,活跃访客数的计算,大家普遍认知是剔除了爬虫访问,那么限制条件隐去的默认值便设置为此。当然,一定的宣导不能忽略。

给一个我们现实业务的样例:

全称,质控-全国-直营-平台单-即时单&预订单-组织运力&众包运力-全标品-全维度-有效完成率;

简称,质控-有效完成率。

本文所提出的命名方式,正在试验阶段,大规模应用能否实现,还需要验证。希望这样的思路能给你带来一些启发,也许就能设计出一套更合理的方案。

END

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