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维度是灵活变通的,能够继续细化,不同维度能够彼此组合的

2024-01-12

 维度是灵活变通的,能够继续细化,不同维度能够彼此组合的

为了讲清楚维度,我不得不再引进一个相关的词,粒度。

粒度,其实便是描绘事物、工作进程的详尽程度。

为了更细粒度的分类描绘,咱们能够使用更多不同的前后缀修饰词创立新的维度。

就拿测核酸这个工作来举例。

假如一开始只区别是否测过核酸,后来病毒继续演进,抗疫成了持久战,后来开始区别时间:近30天、近7天、近3天是否测过核酸。

后续为了愈加精细化防控,再加上来小区的维度,那就变成:A 小区近 7 天是否测过核酸、B 小区近 3 天是否测过核酸。

2. 维度之间也能够合并和归总

正向能够,反之亦然,咱们也能够将细粒度的维度合并成更粗的维度。

假如一开始就高瞻远瞩,根据现实情况,设定了较为贴切的粒度,将计算的维度设置为近N天、小区、是否测核酸。

后续抗疫效果显著,粒度不需要再那么细,只需要依照月份、城市进行计算的时分,这些维度也能够归总:月份、城市、是否测过核酸。

3. 维度的下钻和上卷

依照很多文章的说法,这个两个模块叫做维度的下钻和上卷。

可是,下钻和上卷比较笼统,我比较建议咱们通过实践例子来构建自己的了解。

其实能够看到,维度和粒度之间彼此影响、彼此解说:维度越多,粒度越细。

为了便利,也能够将常见的特别细粒度的维度组合,合并成一个新的维度进行总称。

任何维度的设定,以及维度的下钻和上卷,都是根据咱们想了解什么粒度的信息。

什么是目标

咱们日常日子里,会听到很多的故事。有的故事很丰富,很准确,而有的故事,则很含糊,很朦胧。

丰富、准确,其实描绘层面是含糊和朦胧的。

一个工作到底多好多赖,要根据某个标准或许数据进行清晰的衡量、确认的度量(度量也是一个常见的词哈)。

目标,是为了客观量化某些事物,一般用数据表示。

比如部属给老板汇报:老板,这个季度咱们的用户增长率很高,达到了200%!老板反诘,详细多少人呢?部属答曰:从 1000 到 3000 !

有了用数据描绘的目标,这种一般性描绘就真的很准确了,反映客观事实了。

四、差别和联络

维度和标签的差别,之前说过了,能够看这篇文章:数据产品司理必看知识:标签和维度

这篇文章要点评论维度、标签和目标之间的联络和差别。

  • 差别是:维度、标签用于分类,目标用于量化。
  • 联络是:维度、标签和目标需要一同呈现、共同描绘客观事物和进程。

假如只要光光的目标,什么维度和标签都没有,那读者能够脑补维度,或许主动认为是认知范围里面的悉数。

比如,北京奥运会总人数是 23452 人。

咱们就会疑问了:哪届奥运会?这个总人数指的是什么人?运动员仍是开幕式演职人员?

而下面这个就比较清晰了:

北京冬奥会我国代表团总人数为 387 人,其间运动员 176 人,教练员、领队、科医人员等运动队工作人员 164 人,团部工作人员 47 人(标黄的是目标,下划线部分是标签或许维度值)。

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