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

 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）。