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    7月2日,The Block Research团队公布了6月份加密货币行业的数据图表报告。总体而言,加密货币行业的各项数据指标在6月份都出现了大幅下降,包括链上交易总量,矿工收入,CEX现货交易量,BTC和ETH期货,ETH期权等方面的数据指标。

    正如预期的那样,大多数指标都有严重的下降(ETH 指标经历了更高的波动)。虽然我们处于同比高位,但大多数指标的抛物线趋势都被打破了。

    调整后的BTC和ETH链上总交易量下降了 46.6%,至 5727 亿美元:

    调整后的稳定币链上交易量下降 41.9% 至 4450 亿美元(稳定币发行量达到 1054 亿美元的新历史记录;USDT 占 60.9%,USDC 占 23% 的市场份额;6 月没有新的 USDT 发行):

    BTC 矿工收入下降 42% 至 8.39 亿美元,ETH 矿工收入下降 53% 至 11.06 亿美元。值得注意的是,这是 ETH 矿工收入 > BTC 矿工收入连续第二个月(上次发生这种情况是在 2017 年 6 月/7 月):

    合法的 CEX 现货交易量下降了 56%,至 958.3 美元。这是自 1 月以来我们首次跌破 1 万亿美元(显着的市场份额:Binance 为 69.7%,Coinbase 为 8%,FTX 以 4.2% 升至第三位,Kraken 为 4.1%):

    GBTC 日均交易量下降 34.6% 至 2.74 亿美元,年初至今下降 64.8%:

    BTC 期货交易量仅下降 18.2% 至 2.02 万亿美元。币安比特币期货持平约 1.05 万亿美元:

    ETH 期货方面,成交量下降 49.3%,至 8620 亿美元:

    ETH月度期权交易量下降 68.8% 至 51.9 亿美元,但仍高于第一季度的任何时候:

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  • 概述 了解基础设施系统的状态对于确保服务的可靠性稳定性至关重要。...在本文中,我们将讨论什么是指标,监控警报。我们将讨论它们为何重要,一般情况下你需要关注哪些类型的指标以及您可能希望跟...

    概述

    了解基础设施和系统的状态对于确保服务的可靠性和稳定性至关重要。有关部署的运行状况和性能的信息不仅可以帮助您的团队对问题做出反应,而且还可以让他们放心地进行更改。获得这种洞察力的最佳方法之一是使用强大的监控系统,该系统收集指标,可视化数据,并在事情出现故障时向操作员发出警报。

    在本文中,我们将讨论什么是指标,监控和警报。我们将讨论它们为何重要,一般情况下你需要关注哪些类型的指标以及您可能希望跟踪的数据类型。同时我们将在此过程中介绍一些关键术语。

    什么是指标,监控和警报?

    指标,监控和警报都是相互关联的概念,它们共同构成了监控系统的基础。他们能够提供对系统运行状况的可见性,帮助您了解系统使用或行为的趋势,并了解您所做的更改的影响。如果指标超出预期范围,系统可以发送通知以提示操作员查看,然后可以提供帮助信息以确定可能的原因。

    在本节中,我们将介绍这些概念以及它们如何组合在一起。

    什么是指标以及我们为什么收集它们?

    指标表示可以在整个系统中观察和收集的资源使用情况的原始数据。这些数据可能是操作系统提供的使用情况摘要,也可能是与系统组件的特定功能相关的更高级别的数据类型,例如每秒提供的请求数或Web服务器池中的操作数。某些指标与总容量相关,而其他指标则表示为操作组件的“繁忙”速率(调用频率)。

    通常,最简单的指标是您的操作系统已经公开的表示底层物理资源使用的指标。例如磁盘空间,CPU负载,内存使用等,这些数据都是可用,可立即提供价值,并且无需额外工作即可转发到监控系统。许多Web服务器,数据库服务器和其他软件也提供了自己的指标,这些指标也可以直接传给监控系统。

    而对于其他组件,尤其是您自己的应用程序,您可能必须添加代码或接口以公开您关注的指标数据。收集和公开指标有时被称为向您的服务添加工具。

    度量指标非常有用,因为它们可以深入了解系统的行为和运行状况,尤其是在汇总分析时。它们代表监控系统使用的原材料,用于构建环境的整体视图,自动响应变更,并在需要时提醒人员。度量指标是用于了解历史趋势,关联各种因素以及衡量绩效,消费或错误率变化的基本值。

    什么是监控?

    虽然指标代表系统中的数据,但监控是收集,汇总和分析这些值的过程,用以提高对组件特征和行为的了解。来自环境各个部分的数据被收集到监视系统中,该系统负责存储,聚合,可视化以及在数值满足特定要求时启动自动响应。

    通常,指标和监控之间的差异反映了数据和信息之间的差异。数据由原始的,未处理的事实组成,而信息则通过分析和组织数据来构建,以构建提供有价值的上下文。监控采用指标数据,对其进行聚合,并以各种方式呈现,以便人们可以从各个部分的集合中洞察系统的运行情况。

    监控系统实现了许多相关功能。他们的首要责任是接受和存储传入的数据和历史数据。虽然表示当前时间点的值很有用,但查看与过去值相关的数字几乎总是更有帮助,可以提供有关变化和趋势的参考。这意味着监控系统应能够在一段时间内管理数据,这可能涉及对旧数据进行采样或聚合。

    其次,监控系统通常提供数据的可视化。虽然度量指标可以作为单独的值来显示和理解,但是当信息以视觉上有意义的方式组织时,人们可以更好地识别趋势并理解系统组件是如何组合在一起。监控系统通常使用可配置的图表和仪表板,可通过浏览显示器来理解复杂变量或系统内变化的相互作用。

    监控系统提供的附加功能是组织和关联来自各种输入的数据。为了使指标有用,管理员需要能够识别不同资源之间和服务器组件之间的模式。例如,如果应用程序遇到错误率高峰,则管理员应该能够使用监控系统来发现该事件是否与相关资源的容量耗尽有关。

    最后,监控系统通常用作定义和激活警报的平台,我们将在下面讨论。

    什么是警报?

    警报是监控系统的响应组件,它根据度量指标值的更改来执行操作。警报由两个部分组成:基于度量的条件或阈值,以及当值超出可接受条件时要执行的操作。

    虽然监控系统对于主动解释和调查非常有用,但完整监控系统的主要优点之一是让管理员脱离系统。通过警报,您可以定义有效管理,同时依靠软件的被动监控来监控不断变化的情况。

    虽然通知责任方是警报的最常见行动,但也可以根据阈值违规触发一些程序性响应。例如,可以使用自动扩展应用程序层的脚本来响应指示您需要更多CPU来处理当前负载的警报。虽然这不是严格的警报,因为它不会产生通知,但通常也可以使用相同的监控系统机制来启动这些过程。

    但是,警报的主要目的仍然是引起人们对系统当前状态的关注。自动化响应是确保仅在需要知识渊博的人员考虑的情况下触发通知的重要机制。警报本身应包含有关错误的信息以及查找其他信息的位置。然后,响应警报的个人可以使用监视系统和相关工具(如日志文件)来调查问题的原因并实施缓解策略。

    即使是中等复杂性的基础设施也需要区分警报严重程度,以便可以使用适合问题规模的方法通知负责的团队或个人。例如,存储利用率的升高可能需要工作单或电子邮件,而面向客户端的错误率或无响应的增加可能需要向待命的工作人员发送消息。

    什么类型的信息是重要的需要跟踪的?

    您监控的值和跟踪的信息可能会随着基础架构的发展而变化。由于系统通常以层次结构运行,更复杂的层构建在更原始的基础架构之上,因此在规划监控策略时考虑这些不同级别的可用度量标准会很有用。

    基于主机的指标

    原始指标层次结构的底部是基于主机的指标。这些将涉及评估单个机器的运行状况或性能,而忽视其应用程序堆栈和服务。这些主要包括操作系统或硬件的使用或性能,例如:

    • CPU
    • 内存
    • 磁盘空间
    • 进程

    这些可以让您了解可能影响单台计算机保持稳定或执行工作的能力的因素。

    应用程序指标

    您可能希望查看的下一类指标是应用程序指标。这些指标涉及依赖于主机级资源(如服务或应用程序)的处理或工作单元。要查看的特定类型的度量指标取决于服务提供的内容,它具有与之交互的其他组件一定的依赖关系。此级别的度量标准是应用程序的运行状况,性能或负载的指标:

    • 错误和成功率
    • 服务失败并重新启动次数
    • 响应的性能和延迟情况
    • 资源使用情况

    这些指标有助于确定应用程序是否正常运行并且具有高效率。

    网络连接指标

    对于大多数类型的基础设施,网络连接指标将是另一个值得探索的数据集。这些是面向外部可用性的重要指标,对于确保跨越多台计算机的任何系统,可以被其他计算机能正常访问服务也是必不可少的。与我们到目前为止讨论过的其他指标一样,应该检查网络的整体功能正确性以及通过查看以下内容来提供必要性能的能力:

    • 连接
    • 错误率和丢包率
    • 延迟
    • 带宽利用率

    监控网络层可以帮助您提高内部和外部服务的可用性和响应能力。

    服务器集群指标

    在处理水平扩展的基础架构时,您需要为服务器集群添加某些指标。虽然有关单个服务器的指标很有用,但大规模的服务更多地体现为一组计算机执行工作并对请求做出充分响应的能力。这种类型的度量在很多方面只是应用程序和服务器度量的更高级别推断,但在这种情况下,资源是同构服务器而不是机器级组件。您可能想要跟踪的一些数据是:

    • 集群池资源使用情况
    • 缩放调整指标
    • 降级的实例

    收集总结服务器集合运行状况的数据对于了解系统处理负载和响应具有非常重要的作用。

    外部依赖指标

    您可能希望添加到系统的其他指标是与外部依赖关系相关的指标。通常,服务通过提供状态页面或API来发现服务中断,但在您自己的系统中跟踪这些内容以及您与服务的实际交互可以帮助您识别可能影响您运营的提供商问题。可能适用于此级别跟踪的某些指标包括:

    • 服务状态和可用性
    • 成功率和错误率
    • 运行率和运营成本
    • 资源枯竭

    还有许多其他类型的指标可以帮助收集。不同侧重点的重要信息可以帮助您确定对预测或识别问题,成为最有用的指标。请记住,较高级别上最有价值的指标可能是由较低层提供的资源。

    影响您选择监控的因素

    影响您选择收集和采取行动的一些因素包括:

    • 可用于跟踪的资源:根据您的人力资源,基础架构和预算,您必须将您所跟踪的范围限制为您能够负担得起并合理管理的范围。
    • 应用程序的复杂性和目的:应用程序或系统的复杂性会对您选择跟踪的内容产生很大影响。可能对某些软件至关重要的项目在其他软件中可能并不重要。
    • 部署环境:虽然强大的监控对于生产系统来说是最重要的,但是分段系统和测试系统也可以从监控中受益,尽管严重性,粒度和测量的总体指标可能存在差异。
    • 度量标准有用的可能性:影响某些事物是否被衡量的最重要因素之一是它有可能在未来发挥作用。跟踪的每个附加度量标准都会增加系统的复杂性并占用资源。数据的必要性也可能随时间而变化,需要定期重新评估。
    • 稳定性的基本要素:简单地说,稳定性和正常运行时间可能不是某些类型的个人或早期项目的优先事项。

    影响您决策的因素取决于您的可用资源,项目的成熟度以及您所需的服务水平。

    指标,监控和警报系统的重要性质

    虽然每个监控应用程序或服务都有其优点和缺点,但最佳选择通常具有一些重要的特性。下面评估监测系统时要考虑的一些更重要的特征。

    独立于大多数其他基础设施

    监控系统的最基本要求之一是在其他服务之外。虽然将服务组合在一起有时很有用,但监控系统的核心职责,诊断问题的有用性以及与监控系统的关系意味着监控系统的独立可访问性非常重要。您的监控系统将不可避免地对其监控的系统产生一些影响,但您应该尽量减少这种影响,以减少跟踪对性能的影响,并在发生其他系统问题时提高监控的可靠性。

    可靠,值得信赖

    另一个基本要求是可靠性。由于监控系统负责收集,存储和提供对高价值信息的访问,因此您必须相信它能够每天正常运行。丢失的指标,服务中断和不可靠的警报都会对您有效管理能力产生直接的有害影响。这不仅适用于核心软件可靠性,也适用于您启用的配置,因为不准确的警报等错误可能会导致系统失去信任。

    易于使用的摘要和详细信息视图

    显示高级摘要并按需提供更多详细信息的能力是确保指标数据对操作员有用且可操作的重要特征。以可立即理解的方式呈现最常见数据的仪表板可帮助用户一目了然地了解系统状态。可以为不同的工作职能或感兴趣的领域创建许多不同的仪表板视图。

    同样重要的是能够从摘要显示中向下钻取以显示与当前任务最相关的信息。动态调整图表的比例,切换不必要的指标以及覆盖来自多个系统的信息对于使工具以交互方式用于调查或根本原因分析至关重要。

    维护历史数据的有效策略

    当监控系统具有丰富的数据历史记录,可以帮助建立长时间线上的趋势,模式和一致性时,它是最有用的。理想情况下,所有信息都将以其原始粒度无限期保留。成本和资源限制有时可能需要以较低的分辨率存储较旧的数据。监控系统具有以全粒度和采样格式处理数据的灵活性,为如何处理不断增加的数据量提供了更广泛的选择。

    一个有用的相关功能是能够轻松导入现有数据集。如果降低历史指标的信息密度不是一个有吸引力的选择,那么将旧数据导入到长期存储可能是更好的选择。在这种情况下,您不需要在系统中维护旧数据,但是当您希望分析或使用它时,您需要能够批量重新加载它。

    能够关联不同来源的因素

    监控系统负责提供整个基础架构的整体视图,因此它需要能够显示相关信息,即使它来自不同的系统或具有不同的特征。管理员应该能够将来自其系统的不同部分的信息粘合在一起,以了解整个基础架构中的潜在交互和整体状态。确保在整个系统中配置时间同步是能够可靠地关联来自不同系统的数据的先决条件。

    易于开始跟踪新指标或基础架构

    为了使您的监控系统准确地表示您的系统,您需要能够随着机器和基础设施的变化进行调整。添加额外机器时的最小摩擦力将有助于您这样做。同样重要的是能够在不破坏与其相关的收集数据的情况下轻松移除退役机器。系统应使这些操作尽可能简单,以鼓励将监视设置为实例配置或报废过程的一部分。

    相关的能力很重要,可以轻松设置监控系统以跟踪全新的指标。这取决于核心监视配置中度量标准的定义方式,以及可用于将度量标准数据发送到系统的机制的种类和质量。定义新指标通常比添加其他计算机更复杂,但降低添加或调整指标的复杂性将有助于您的团队在适当的时间范围内响应不断变化的需求。

    灵活而强大的警报

    要评估的监控系统最重要的一个方面是其警报功能。除了非常严格的可靠性要求之外,警报系统还需要足够灵活,以通过多种媒介通知操作员,并且功能强大,能够构成周到,可操作的通知触发器。许多系统通过提供与现有寻呼服务或信使应用程序的集成,将实际向其他方传递通知的责任推迟。这最大限度地减少了警报功能的责任,并且通常提供更灵活的选项,因为插件只需要使用外部API。

    但是,监控系统无法推迟的部分是定义警报参数。警报是根据超出可接受范围的值定义的,但定义可能需要一些细微差别以避免过度警报。例如,瞬间尖峰通常不是问题,但持续升高的负载可能需要操作员注意。能够清楚地定义警报的参数是构成健壮,可靠的一组警报条件的要求。

    附加术语

    在探索监控生态系统时,您将开始遇到一组共享术语,这些术语经常用于讨论监控系统的特性,正在处理的数据以及需要考虑的不同权衡。虽然并非详尽无遗,但下面的列表可以帮助您了解一些您最有可能遇到的术语。

    • 可观察性:虽然没有严格定义,但可观察性是一个通用术语,用于描述与提高对系统的认识和可见性相关的过程和技术。这可以包括监控,指标,可视化,跟踪和日志分析。
    • 资源:在监控和软件系统的环境中,资源是任何可耗尽或有限的依赖。根据所讨论的系统的特征,被认为是资源的内容可能有很大差异。
    • 延迟:延迟是衡量完成操作所需时间的指标。依赖于组件的可以衡量的处理、响应或传递时间。
    • 吞吐量:吞吐量表示系统可以处理的最大处理速率。这可能取决于软件或硬件设计。通常,理论吞吐量与实际观察到的吞吐量之间存在重要区别。
    • 绩效:绩效是衡量系统完成工作效率的一般指标。性能是一个总称,通常包含吞吐量,延迟或资源消耗等工作因素。
    • 饱和度:饱和度是衡量所用容量的指标。完全饱和表示当前正在使用100%的容量。
    • 可视化:可视化是以一种格式化呈现度量数据的过程,该格式允许通过图形或图表进行快速,直观的解释。
    • 日志聚合:日志聚合是编译,组织和索引日志文件的行为,以便于管理,搜索和分析。虽然与监控分开,但聚合日志可与监控系统结合使用,以识别原因并调查故障。
    • 数据点:数据点是单个指标的单次测量。
    • 数据集:数据集是度量标准的数据点集合。
    • 单位:单位是测量值的上下文。单位定义测量的大小,范围或数量以了解范围并允许比较。
    • 百分比单位:百分比单位是作为有限整体的一部分的测量值。百分比单位表示一个值在总量中的占有多少。
    • 速率单位:速率单位表示在一段固定时间内度量的大小。
    • 时间序列:时间序列数据是一系列表示随时间变化的数据点。大多数指标最好用时间序列表示,因为单个数据点通常表示特定时间的值,结果系列点用于显示随时间的变化。
    • 采样率:采样率是对代表性数据点的采集频率的测量,而不是连续采集。更高的采样率更准确地表示测量的行为,但需要更多的资源来处理额外的数据点。
    • 分辨率:分辨率是指构成数据集的数据点的密度。在相同时间范围内具有更高分辨率的集合表示更高的采样率和对相同行为的更细粒度的视图。
    • 仪表:仪表是跟踪软件行为和性能的能力。这是通过向软件添加代码和配置来输出数据然后由监控系统使用来实现的。
    • 观察者效应:观察者效应是监测系统本身对所观察现象的影响。由于监测占用资源,因此衡量行为和绩效的行为将改变所产生的价值。监控系统试图避免增加不必要的开销以最小化这种影响。
    • 过度监控:当配置的指标和警报数量与其有用性成反比时,就会发生过度监控。过度监控可能会对基础架构造成压力,使查找相关数据变得困难,并导致团队失去对其监控和警报系统的信任。
    • 警报疲劳:警报疲劳是由于频繁,不可靠或不正确的优先级警报导致的人类对敏感性的反应。警报疲劳可能导致操作员忽略严重问题,并且通常表明警报条件需要重新评估。
    • 阈值:警报时,阈值是可接受值和不可接受值之间的边界,如果超出则触发警报。警报通常配置为在值超过阈值一段时间时触发,以避免发送临时峰值警报。
    • 分位数:分位数是用于根据数值将数据集分成不同组的分界点。分位数用于将值放入表示数据群的片段的“桶”中。通常,这用于将常见值与异常值分开,以更好地理解代表性和极端情况的构成。
    • 趋势:趋势是一组值指示的大致方向。在确定被跟踪组件的一般状态时,趋势比单个值更可靠。
    • 白盒监控:白盒监控是一个术语,用于描述依赖于对被测组件内部状态的访问的监控。白盒监控可以提供对系统状态的详细了解,有助于识别问题的原因。
    • 黑盒监控:黑盒监控是监控,通过仅查看其输入,输出和行为来观察系统或组件的外部状态。这种类型的监控可以与用户对系统的体验密切配合,但对于找出问题的原因则没那么有用。

    结论

    收集指标,监控组件和配置警报是设置和管理生产基础架构的重要部分。它们能够分辨您系统中发生的事情,需要注意哪些资源,以及导致速度减慢或中断的原因是什么。虽然设计和实施监控设置可能是一项挑战,但这方面的投资可以帮助您的团队确定工作的优先级,将监督责任委派给自动化系统,并了解基础架构和软件对您的稳定性和性能的影响。

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  • 统计综合指标有哪些?

    千次阅读 2020-02-28 13:13:01
    按其所反映总体现象的数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。 一、总量指标总量指标是反映社会经济现象发展的总规模、总水平的综合指标。即数量指标,也称为绝对数。例如国内生产总值**、**人口总数、...

    CDA数据分析师 出品

    ​ 统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式可以分为总量指标、相对指标、平均指标、变异指标。按其所反映总体现象的数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。

    一、总量指标

    ​ 总量指标是反映社会经济现象发展的总规模、总水平的综合指标。即数量指标,也称为绝对数。例如国内生产总值**、**人口总数、粮食总产量等。

    1、按反映的时间状况不同分为时期指标和时点指标

    ​ 时期指标:表明现象总体在一段时期内发展过程的总量。它具有可加性、数值大小与时期长短有直接关系、需要连续登记汇总。例如,在某一段时期内的出生人数、死亡人数等。

    ​ 时点指标:表明现象总体在某一时刻(瞬间)的数量状况。它不具有可加性、数值大小与时期长短没有直接关系、由一次性登记调查得到。例如,在某一时点的总人口数。

    2、按反映的总体内容不同分为总体单位总量和总体标志总量

    ​ 总体单位总量:总体所包含的总体单位的数量。

    ​ 总体标志总量:总体单位在某一数量标志上的标志值的总和。

    ​ 只有可加总体能够计算总体单位总量,不可加总体没有总体单位总量;一个总体中只有一个单位总量,但可以有多个标志总量,它们由总体单位的数量标志值汇总而来。

    3、按计量单位不同可分为实物指标、劳动指标和价值指标

    二、相对指标

    ​ 相对指标又称统计相对数,它是两个有相互联系的现象数量的比率,用以反映现象的发展程度、结构、强度,普遍程度或比例关系 。把两个具体数值抽象化,使人们对现象之间所存在的固有联系有较为深刻的认识,相对指标在社会经济领域广泛存在,借助于相对指标对现象进行对比分析,是统计分析的基本方法。

    1、结构相对数

    ​ 它是在资料分组的基础上,以总体总量作为比较标准,求出各组总量占总体总量的比重,来反映总体内部组成情况的综合指标。例如,恩格尔系数。公式如下:
    结 构 相 对 数 = 总 体 部 分 数 值 总 体 全 部 数 值 ∗ 100 % 恩 格 尔 系 数 = 消 费 支 出 中 用 于 食 品 的 支 出 全 部 消 费 支 出 ∗ 100 % 结构相对数=\frac{总体部分数值}{总体全部数值} \ast 100 \% \\ 恩格尔系数=\frac{消费支出中用于食品的支出}{全部消费支出} \ast 100 \% =100%=100%
    ​ 用来分析现象总体的内部构成状况。

    2、比例相对指标

    ​ 它是总体中不同部分数量之比的相对指标,用以分析总体范围内各个局部、各个分组之间的比例关系和协调平衡状况。
    比 例 相 对 数 = 总 体 中 某 一 部 分 数 值 总 体 中 另 一 部 分 数 值 ∗ 100 % 比例相对数=\frac{总体中某一部分数值}{总体中另一部分数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来反映组与组之间的联系程度或比例关系。

    3、比较相对指标

    ​ 它是不同总体或单位的同类现象数量对比而确定的相对指标,用以说明某一同类现象在同一时间内各单位发展的不平衡程度,以表明同类事物在不同条件下的数量对比关系。
    比 较 相 对 数 = 某 总 体 或 单 位 的 某 一 指 标 另 一 总 体 或 单 位 的 同 一 指 标 ∗ 100 % 比较相对数=\frac{某总体或单位的某一指标}{另一总体或单位的同一指标} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来说明现象发展的不均衡程度。

    4、强度相对数

    ​ 它是两个性质不同而有联系的总量指标之间的对比,用来表明某一现象在另一现象中发展的强度、密度和普遍程度。
    强 度 相 对 数 = 某 一 总 量 指 标 数 值 另 一 有 联 系 但 性 质 不 同 的 总 量 指 标 数 值 ∗ 100 % 强度相对数=\frac{某一总量指标数值}{另一有联系但性质不同的总量指标数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 不是同类现象指标的对比。

    5、动态相对数

    ​ 它又称***发展速度***,表示同类事物的水平报告期(被研究的时期又称本期、计算期)与基期(作为比较基准的时期)对比发展变化的程度。
    发 展 速 度 = 报 告 期 指 标 数 值 基 期 指 标 数 值 ∗ 100 % 发展速度=\frac{报告期指标数值}{基期指标数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来反映现象的数量在时间上的变动程度。

    6、计划完成程度相对数

    ​ 用来检查、监督计划执行情况,它以现象在某一段时间内的实际完成数与计划任务数对比,借以观察计划完成程度。
    计 划 完 成 程 度 相 对 数 = 实 际 完 成 数 计 划 完 成 数 ∗ 100 % 计划完成程度相对数=\frac{实际完成数}{计划完成数} \ast 100 \% =100%
    ​ 在上述公式中,分子是根据实际完成情况进行统计而得的数据,分母是下达的计划指标,公式中的分子和分母数值表明计划执行的绝对效果。

    对短期计划完成情况来说,考察计划执行进度情况的公式为:
    计 划 完 成 进 度 = 累 计 至 本 期 止 实 际 完 成 数 全 期 计 划 任 务 数 ∗ 100 % 计划完成进度=\frac{累计至本期止实际完成数}{全期计划任务数} \ast 100 \% =100%
    对长期计划完成情况的检查,有两种方法,分别是累计法和水平法。累计法是指计划指标按计划期内各年的总和规定任务,公式如下:
    计 划 完 成 程 度 = 计 划 期 内 实 际 完 成 累 计 数 计 划 任 务 总 数 ∗ 100 % 提 前 完 成 计 划 时 间 = 计 划 全 部 时 间 − 自 计 划 执 行 日 起 至 累 计 实 际 数 量 已 达 到 计 划 任 务 数 所 需 要 的 时 间 计划完成程度=\frac{计划期内实际完成累计数}{计划任务总数} \ast 100 \%\\ 提前完成计划时间=计划全部时间-自计划执行日起至累计实际数量已达到计划任务数所需要的时间 =100%=
    水平法是指计划指标以计划末期应达到的水平规定。
    计 划 完 成 程 度 = 计 划 末 期 实 际 达 到 的 水 平 计 划 规 定 末 期 应 达 到 的 水 平 ∗ 100 % 提 前 完 成 计 划 时 间 = 计 划 全 部 时 间 − 出 现 连 续 12 个 月 的 实 际 完 成 数 达 到 计 划 任 务 数 所 需 要 的 时 间 计划完成程度=\frac{计划末期实际达到的水平}{计划规定末期应达到的水平} \ast 100 \%\\ 提前完成计划时间=计划全部时间-出现连续12个月的实际完成数达到计划任务数所需要的时间 =100%=12

    三、平均指标

    ​ 平均指标是用以反映社会经济现象总体某一数量标志在一定时间、地点条件下所达到的一般水平的相对指标。平均指标的种类有:算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数。前三种平均数是根据总体所有标志值计算的所以称为数值平均数,后两种平均数是根据标志值所处的位置确定的,因此称为位置平均数。在一定条件下用下中位数和众数去反映变量数列的一般水平是非常有效的。

    1、算数平均数

    ​ 算术平均数是计算平均指标的最常用方法,它的基本公式形式是总体标志总量除以总体单位总量。在实际工作中,由于资料的不同,算术平均数有两种计算形式:

    ​ 简单算数平均数:适用于总体资料未经分组整理、尚为原始资料的情况。

    简单算数平均数

    ​ 加权算数平均数:适用于总体资料经过分组整理形成变量数列的情况 。

    加权算数平均数

    2、调和平均数

    ​ 在实际工作中,有时由于缺乏总体的单位数资料,而不能直接计算平均数,这时就可采用调和平均数计算。因此在统计工作中,调和平均数常常被作为算术平均数的变形来使用。调和平均数也有简单调和平均数和加权调和平均数两种形式。

    ​ 简单调和平均数:加权调和平均数的特例,当各组标志总量等于1。

    简单调和平均数

    ​ 加权调和平均数: 适用于总体资料经过分组整理形成变量数列的情况。

    加权调和平均数

    3、几何平均数

    ​ 是N项变量值连乘积的开N次方根,用于计算现象的平均比率或平均速度。 几何平均数也分为简单几何平均数和加权几何平均数。

    ​ 应用的前提条件:各个比率或速度的连乘积等于总比率或总速度;相乘的各个比率或速度不为零或负值。

    ​ 简单几何平均数: 适用于未分组资料 。

    简单几何平均数

    ​ 加权几何平均数: 适用于未分组资料 。

    加权几何平均数

    4、中位数

    ​ 中位数是将总体各单位标志值按大小顺序排列后,处于中间位置的那个数值。根据未分组资料和分组资料都可确定中位数。

    ​ 中位数不受极端值及开口组的影响;对于分配不对称的数据,中位数比平均值更适合当集中趋势的代表值;对某些不具有数字特征或不能用数字测定的现象,可用中位数表示其一般水平。

    5、众数

    ​ 众数是总体中出现次数最多的变量值。在单位数不多或一个无明显集中趋势的资料中,众数的测定没有意义。一般来讲,只有根据分组数列才能确定众数。

    ​ 它也不受极端数值的影响,用来说明总体中大多数单位所达到的一般水平,适用于定类数据。

    6、众数、中位数和算术平均数的比较

    ​ a、算术平均数综合反映了全部数据的信息,众数和中位数由数据分布的特定位置所确定。

    ​ b、算术平均数和中位数在任何一组数据中都存在而且具有惟一性。

    ​ c、算术平均数只能用于定量(数值型)数据,中位数适用于定序数据和定量数据,众数适用于所有形式(类型、计量层次)的数据。

    ​ d、算术平均数要受数据中极端值的影响。而众数和中位数都不受极端值的影响。

    ​ e、算术平均数可以推算总体的有关总量指标,而中位数和众数则不宜用作此类推算。

    四、变异指标

    ​ 变异指标是综合反映总体各单位标志值及其分布的差异程度的指标。变异指标包括以下几种:四分位差、平均差、标准差和方差。当比较两个不同水平总体的平均数代表性大小时,须采用变异指标中的全距指标。

    1、四分位差和全距

    ​ 全距是标志的最大值和最小值的差。四分位差即数据分布中第25个和第75个百分位数的间距,也即第1个和第3个四分位数的间距。在一定程度上四分位差是对极差的一种改进,避免了极端值的干扰,适用于定序数据和定量数据,尤其是当用中位数来测度数据集中趋势时。

    2、平均差

    ​ 平均差是各个数据与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。

    3、方差与标准差

    ​ 方差(variance)是各变量值与其均值离差平方的平均数。标准差(standard deviation)是方差的平方根,又称“均方差”。

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  • 本文主要是针对电商中的常见指标进行归类介绍,包括推荐系统中需要关注的指标。本文主要分为三部分进行说明:电商分类介绍电商的指标分类介绍电商推荐系统常看的指标1. 电商的分类电子商务(Elec...

    本文主要是针对电商中的常见指标进行归类介绍,包括推荐系统中需要关注的指标。本文主要分为三部分进行说明:

    • 电商分类介绍

    • 电商的指标分类介绍

    • 电商推荐系统常看的指标

    1. 电商的分类

    电子商务(Electronic Commerce,EC),目前电商存在的几种模式包括:

    • B2B模式:Business to Business-企业对企业,例子:阿里巴巴、慧聪网。

    • B2C模式:Business to Customer-企业对个人,例子:亚马逊,京东,当当,凡客,走秀网。

    • C2C模式:Customer to Customer-个人对个人,例子:ebay,淘宝,拍拍,易趣。C2B模式:Customer to Business –个人对企业,B2C与C2B比较,个人对企业,强调用“汇聚需求(demand aggregator)”,专业定制模式居多。取代传统“汇聚供应商”的购物中心型态,被视为是一种接近完美的交易形式。BMC模式:BMC是英文Business-Medium-Customer的缩写,率先集量贩式经营、连锁经营、人际网络、金融、传统电子商务(B2B、B2C、C2C、C2B)等传统电子商务模式优点于一身,解决了B2B、B2C、C2C、C2B等传统电子商务模式的发展瓶颈。 B=Business,指企业;C=Customers,指消费者,终端;M=Medium,在这里指的是在企业与消费者之间搭建的一个空中的纽带与桥梁。

    • B2B2C:是一种电子商务类型的网络购物商业模式,B是BUSINESS的简称,C是CUSTOMER的简称,第一个B指的是商品或服务的供应商,第二个B指的是从事电子商务的企业,C则是表示消费者。以亚马逊为代表。O2O模式:online to offline 线上对线下的团购模式,团宝网,美团网,糯米团为代表。

    2. 电商的指标分类介绍

    说明:以下的内容参考文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/25340101)的框架和部分内容,在此基础上结合自己的电商从业经验进行补充和完善。

    电商的指标分类也是电商数据分析的指标,通常在平常的算法策略优化调整过程中用来指导策略的演进方向和是否上线推全,其主要包含八个大类指标,分别为:

    • 总体运营指标

    • 网站流量类指标

    • 销售转化指标

    • 客户价值指标

    • 商品及供应链指标

    • 营销活动指标

    • 风险控制指标和市场竞争指标

    不同的指标在电商发展的不同过程、不同场景、不同的业务指标下都会起到不同的作用,比如当老板定了一个以交易额为当前季度的KPI指标时,我们优化算法策略则会保证在点击率不下降的过程中提交网站的整体交易额。下面详细看下具体的分类指标。

    2.1 总体运营指标

    2.1.1 流量运营类指标

    UV,即User View,指的是不重复的用户数,其包括view_uv和click_uv,这两个指标在电商运营的过程中的作用很大,往往指导着策略的迭代方向

    • view_uv指的是页面访问的不重复用户数

    • click_uv指的是页面点击的不重复用户数

    说明:这里统计的不重复的用户数是根据全站的访问用户唯一ID进行去重得到的,在实际的业务场景中,用户ID不仅包含userid,还会有设备ID等唯一表示,因为同一个账号可能会在不同的设备上登录

    PV,即Page View,指的是页面的统计指标,包括view_pv和click_pv

    • view_pv指的是页面的访问次数,同一个用户多次访问一个页面,不会进行去重

    • click_pv指的是页面的点击次数,同样不会根据用户进行去重

    说明:pv指标是会进行累加的,因此pv要比uv大很多

    PV_CTR,即页面曝光的点击率(click through rate),pv_ctr = pv_click / pv_view

    UV_CTR,即页面曝光对应的用户点击率,uv_ctr = uv_click / uv_view

    2.1.2 订单产生效率指标

    总下单次数,即用户在平台的订单次数之和,分为pv和uv

    • pv_order指的是所有用户在平台的下单次数之和,不根据用户去重

    • uv_order指的是在平台下单的用户去重之后的总和

    总下单量,即用户在平台的订单量之和(因为一个订单可能包括多个商品),一般统计总下单量是指的pv维度的值。

    PV_CVR,即页面点击对应的转化率(vonversion rate),pv_cvr = pv_order / pv_click

    UV_CVR,即页面点击对应的用户转化率,uv_cvr = uv_order / uv_click

    PV_CXR,即页面曝光对应的成单率,pv_cxr = pv_order / pv_view

    UV_CXR,即页面曝光对应的用户成单率,uv_cxr = uv_order / uv_view

    2.1.3 总体销售业绩指标

    GMV,即网站成交额(Gross Merchandise Volume),即只要电商平台上有用户进行下单,生成了订单号,便计算在GMV里,与下面的GTV进行区别,该指标主要是应用在京东、淘宝这样的平台上

    GTV,即网站的总交易额(Gross Transaction Value),跟GMV定义一致,只不过是针对的不同的商业模式,一般会用在美团、饿了么这种平台上

    销售金额,销售金额是货品出售的金额总额(注:无论这个订单最终是否成交,有些订单下单未付款或取消,都算GMV或者GTV,销售金额一般只指实际成交金额,所以,GMV、GTV的数字一般比销售金额大)

    客单价,即订单金额与订单数量的比值,同样根据商品的原价、实付价格分为原价客单价、实付客单价

    • 原价客单价,即按照商品原价进行统计, 原价客单价 = 所有订单对应商品原价的总和 / uv_order

    • 实付客单价,即按照用户对商品的实际付的价格进行统计,实付客单价 = 所有订单的实际支付金额总和 / uv_order

    单均价,即订单金额与订单总量的比值(一个订单算一次,但是一个订单中会有多个商品,按照之际商品个数进行统计的为订单总量),同样根据商品的原价、实付价格分为原价单均价、实付单均价

    • 原价单均价,即按照商品原价进行统计, 原价单均价 = 所有订单对应商品原价的总和 / pv_order

    • 实付单均价,即按照用户对商品的实际付的价格进行统计,实付单均价 = 所有订单的实际支付金额总和 / pv_order

    RPM,千次展示收入(Revenue Per Mille),按照用户进行统计,即对1000个用户有曝光,产生的收入,同样会根据商品的原价和实付价格分为原价RPM、实付RPM

    • 原价RPM,即按照商品原价进行统计,原价RPM = 所有订单对应商品原价的总和 / uv

    • 实付RPM,即按照商品实际支付价格进行统计,实付RPM = 所有订单的实际支付金额总和 / uv

    2.1.4 整体指标

    • 销售毛利,是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)

    • 毛利率,是衡量电商企业盈利能力的指标,是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升,从第一季度的10.0%上升至第四季度的12.7%,体现出京东盈利能力的提升

    2.2 网站流量指标

    2.2.1 流量规模类指标

    常用的流量规模类指标包括独立访客数(UV)、页面访问数(PV)等,参考2.1.1。

    2.2.2 流量成本类指标

    单位访客获取成本,英文表示为:CAC(Customer acquisition cost)该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题

    2.2.3 流量质量类指标

    跳出率(Bounce Rate)也被称为蹦失率,为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage,也称落地页)的访问。如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开

    页面访问时长,页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大

    人均页面访问数,即页面的访问次数 / 页面的访问用户数,该指标反映的是网站的粘性

    人均页面点击数,即页面的点击次数 / 页面的访问次数

    2.2.4 会员类指标

    注册会员数,指一定统计周期内的注册会员数量

    活跃会员数,指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数

    活跃会员率,即活跃会员占注册会员总数的比重

    会员复购率,指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数

    会员平均购买次数,指在统计周期内每个会员平均购买的次数,即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高

    会员回购率,指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率

    会员留存率,会员在某段时间内开始访问你的网站,经过一段时间后,仍然会继续访问你的网站就被认作是留存,这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率,这种留存的计算方法是按照活跃来计算,另外一种计算留存的方法是按消费来计算,即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率,当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力

    会员类指标也可以应用到普通用户身上,比如普通用户的注册数目、活跃用户数、活跃用户占比、普通用户复购率、普通用户平均下单次数、普通用户的留存率、回购率等。比如我们看抖音会什么估值那么高,主要还是因为你用户基数、活跃用户数,底盘大了才能基于用户做一些创造利益的事情。

    2.3 网站销售(转化率)类指标

    2.3.1 购物车类指标

    加入购物车次数,指一定周期内用户加入购物车对应的商品种类数(一般按照商品去重)

    加入购物车商品数,指一定周期内用户加入购物车对应的商品数(不对商品去重)

    加入购物车买家数,指一定周期内用户加入购物车对应的人数

    加入购物车卖家数,指一定周期内用户加入购物车对应的店铺数

    购物车转化率,指加入购物车后转化为下单的比例

    2.3.2 下单类指标

    参考2.1.2 和2.1.3。

    2.3.3 支付类指标

    基础统计类指标,包括一定统计周期内支付金额支付买家数支付商品数

    转化类指标。包括浏览-支付买家转化率(支付买家数/网站访客数)、下单-支付金额转化率(支付金额/下单金额)、下单-支付买家数转化率(支付买家数/下单买家数)和下单-支付时长(下单时间到支付时间的差值)。

    2.4 客户价值类指标

    客单价单均价等,参考2.1.3

    新客类指标:

    • 新客户数量,指的是一定周期内新客户的数量

    • 新客户获取成本,参考2.2.2

    • 新客户客单价,第一次在店铺中产生消费行为的客户所产生交易额与新客户数量的比值。影响新客户客单价的因素除了与推广渠道的质量有关系,还与电商店铺活动以及关联销售有关

    老客类指标:

    • 消费频率,指客户在一定期间内所购买的次数

    • 最近一次购买时间,指客户最近一次购买的时间离现在有多远

    • 消费金额,指客户在最近一段时间内购买的金额

    • 复购率,指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数,重复购买率越多,则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高,反之则越低

    • 平均购买次数,指一定用户内所有老客的的购买次数除以购买的老客数

    消费频率越高,最近一次购买时间离现在越近,消费金额越高的客户越有价值

    重复购买率可以按两种口径来统计:第一种,从客户数角度,重复购买率指在一定周期内下单次数在两次及两次以上的人数与总下单人数之比,如在一个月内,有100个客户成交,其中有20个是购买两次及以上,则重复购买率为20%;第二种,按交易计算,即重复购买交易次数与总交易次数的比值,如某月内,一共产生了100笔交易,其中有20个人有了二次购买,这20人中的10个人又有了三次购买,则重复购买次数为30次,重复购买率为30%

    2.5 商品类指标

    产品总数指标:

    • SKU,SKU是物理上不可分割的最小存货单位

    • SPU,SPU即Standard Product Unit (标准化产品单元),SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。如iphone5S是一个SPU,而iPhone 5S配置为16G版、4G手机、颜色为金色、网络类型为TD-LTE/TD-SCDMA/WCDMA/GSM则是一个SKU

    • 在线SPU,在线SPU则是在线商品的SPU数。

    产品优势性指标:

    • 独家产品的收入占比,即独家销售的产品收入占总销售收入的比例

    品牌存量指标:

    • 品牌数,品牌数指商品的品牌总数量

    • 在线品牌数,在线品牌数则指在线商品的品牌总数量

    上架:

    • 上架商品SKU数

    • 上架商品SPU数

    • 上架在线SPU数

    • 上架商品数

    • 上架在线商品数

    首发:

    • 首次上架商品数

    • 首次上架在线商品数

    流量类指标:

    • 浏览次数(PV)

    • 浏览用户数(UV)

    订单类指标:

    • 下单用户数(Order_UV)

    • 销量

    • 销售金额

    转化类指标:

    • CTR

    • CVR

    • CXR

    2.6 市场营销活动指标

    市场营销活动指标。包括新增访问人数新增注册人数总访问次数订单数量下单转化率以及ROI。其中,下单转化率是指活动期间,某活动所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。投资回报率(ROI)是指,某一活动期间,产生的交易金额与活动投放成本金额的比值

    广告投放指标。包括新增访问人数新增注册人数总访问次数订单数量UV订单转化率广告投资回报率。其中,下单转化率是指某广告所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。投资回报率(ROI)是指,某广告产生的交易金额与广告投放成本金额的比值

    2.7 风控类指标

    买家评价指标。包括买家评价数买家评价卖家数买家评价上传图片数买家评价率买家好评率以及卖家差评率。其中,买家评价率是指某段时间参与评价的卖家与该时间段买家数量的比值,是反映用户对评价的参与度,电商网站目前都在积极引导用户评价,以作为其他买家购物时候的参考。买家好评率指某段时间内好评的买家数量与该时间段买家数量的比值。同样,买家差评率指某段时间内差评的买家数量与该时间段买家数量的比值。尤其是买家差评率,是非常值得关注的指标,需要监控起来,一旦发现买家差评率在加速上升,一定要提高警惕,分析引起差评率上升的原因,及时改进

    买家投诉类指标。包括发起投诉(或申诉)撤销投诉(或申诉),**投诉率(买家投诉人数占买家数量的比例)**等。投诉量和投诉率都需要及时监控,以发现问题,及时优化

    2.8 市场竞争类指标

    市场份额相关指标,包括市场占有率市场扩大率用户份额。市场占有率指电商网站交易额占同期所有同类型电商网站整体交易额的比重;市场扩大率指购物网站占有率较上一个统计周期增长的百分比;用户份额指购物网站独立访问用户数占同期所有B2C购物网站合计独立访问用户数的比例

    网站排名,包括交易额排名流量排名。交易额排名指电商网站交易额在所有同类电商网站中的排名;流量排名指电商网站独立访客数量在所有同类电商网站中的排名

    3. 电商推荐系统中常看的指标

    上文很详细的介绍了电商平台的一些常用指标,但是在做推荐系统的过程中并不是所有都需要关注的,在进行平台运营的过程中,不同的工作人员会关注不同的指标,而作为推荐从业者我们更多需要关注的是召回和排序的相关指标。两者共同的特点是:关注的指标基本一致,只不过是分不同的情况。

    比如召回,我们更多的是关注分召回源的统计指标,排序则是关注不同模型(AB实验)的统计指标。两者共同需要关注的指标有:曝光次数(PV、UV维度)、点击次数(PV、UV维度)、订单次数(PV、UV维度)、曝光点击率(PV、UV维度)、点击下单率(PV、UV维度)、曝光下单率(PV、UV维度)、总的优惠后交易额、总的实际交易额、RPM(PV、UV维度)、客单价、单均价等。

    在进行统计展示时一般是使用如下的形式进行展示,然后将你关注的指标放入表格即可,然后进行固化,方便每天查看数据。

    召回

    召回源类型pv_viewuv_viewpv_clickuv_click... ...
    A123412310223... ...
    B134513111430... ...
    C145614412934... ...
    D1012988719... ...

    排序

    排序模型pv_viewuv_viewpv_clickuv_click... ...
    A123412310223... ...
    B134513111430... ...

    OK,至此关于电商的常见名词和指标已经介绍完成,感觉有用的话欢迎点赞、在看、转发!

    —完—
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