维度和指标（metrics and dimensions）

维度和指标是什么？

维度和指标大家或多或少都有接触过。属于数据分析领域的基础知识，在分析报告或者分析工具中时有出现，因此大家对此要有所了解。

维度和指标的英文分别是metrics 和 dimensions。一般数据分析软件中会有出现。

维度是事物或现象的某种特征。常见的维度有时间，地域，性别等。

指标用于衡量事物发展程度的单位或方法。常见的指标有用户数，会话数等。

维度和指标通常需要一起使用，用来衡量及对比某个值得好还是坏。

如Google Analytics（分析）经常用到的城市维度和会话数，浏览数等指标。

指标按照获得方式的复杂程度有时候又被定义为基础指标和复合指标。复合指标是在基础指标的基础上，通过加减乘除等运算方式得到的，比基础指标更加有参考意思。如针对基础指标交易笔数，交易金额，可以计算得到平均用户交易数（=sum(交易笔数)/用户数），平均交易金额（=sum(交易金额)/用户数）等。

为什么要定义指标和维度？

当我们对某个未知的东西或者现象进行分析时，我们事先是不知道最终的结果或结论是怎样的。因此我们对事物的分析类似于一个黑盒探索，我们需要分析黑盒子里面到底有什么？最好的办法是直接让黑盒子变得透明，但是我们不是上帝。因此我们需要尝试给这个黑盒子开不同的窗户，透过这些窗户去看盒子里面的内容。这个窗户就是我们观察事物的角度。比如按年份看中国GDP的情况，年份就是时间维度。按地域看中国GDP的情况，省份就是地域维度。不同的角度看到的内容不一样。但是这些角度整体构成了我们对这个黑盒子里面物体的认知。现在我们从不同的角度看到了里面的物体了，但是要怎么给其他人描述这个物体呢？这时候就用到了指标，假设我们看到了黑盒子里面有一只小猫，这个小猫的长度是30cm，岁数是3个月，这里的长度和岁数就是指标，30cm和3个月就是指标值。通过越来越多的观察和数据，我们最终得到的信息越来越多，分析的结果也越来越准确。

怎么利用指标和维度？

数据分析过程就是将黑盒中的物体不断切片和描述的过程。通过不同维度的指标切片，我们可以绘制不同类型的图表，如折线图，饼图，堆积图等。通过不同的图表，我们能够逐渐明晰当前事物的状态是向好还是向坏。如：
1. 通过折线图，我们可以看到销售数据的趋势变化，是平缓的波动，还是急速下滑，哪个阶段波动比较厉害。

2.通过饼图，我们可以看到波动比较非常厉害的阶段中，主要包含哪些产品。哪些产品对销售数据的波动造成的影响大，哪些产品对销售数据的波动造成的影响小。

3.通过堆叠图，我们可以分析该产品在颜色，尺寸，型号等多维度对整体销量的影响情况。

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