数据产品经理老曹，自从入职了这家初级规模的互联网公司，给大家带来了很多惊喜和意外。不仅从业务角度给大家普及数据产品知识，传播数据文化。还能在平时的生活中，通过日常接触到的数据产品入手，讲解背后的原理和逻辑，让大家触类旁通，更深入的了解和掌握数据产品知识。

    最近，由于业务快速发展，业务需要观测很多指标。数据产品经理小王，在这个过程中，在定义指标这块很困扰，不知道如何去命名一个指标才算合理。小王带着求知若渴的眼神，对老曹说：

    “老曹，现在的指标太多了，大家命名起来很随意啊，有时候看到名字得理解半天，有没有一套标准啊？让指标命名更规范些？？”

 

   老曹一听，这小伙越来越可以啊，主动学习的心态越来越好了，心中还是很满意的:

    “指标命名当然有规范啦！在给你讲如何命名一个指标之前，首先让我考考你，你还记得指标有哪些类型呢嘛？“

   数据产品经理小王点点头:

   “这个当然知道啦，你之前给我讲过，指标主要分为基础指标、复合指标和派生指标。其中，

• 基础指标

• 复合指标

• 派生指标

 
 

  老曹漏出默许的笑容:

    “学习的很不错啊，那我来给你讲讲，一个指标应该如何命名！

    首先，有一类指标，在你命名之前，其实他已经有了，例如，DAU、UV、PV这类指标，所以，为了容易理解，有行业专用名称的你就直接用行业的专用命名就可以了。“

  数据产品经理小王:

   “这一点很容易理解啊，来点更干货的！！！”

 
 

   老曹笑一笑，娓娓道来:

   “我们常用的指标命名规则其实就是一个公式：限定词+业务过程+统计对象+量化词，其中，限定词、业务过程、统计对象不要求都出现在指标名字中，但是，指标名字里，业务过程和统计对象必须出现一个，而对于量化词，必须要有一个，而且要仅有一个。”

  数据产品经理小王:

   “呃呃呃，这些专业名词好难理解啊，能给具体解释下嘛？”

   老曹在画板上抹去刚才写的东西，继续画起来:

   “首先，给你讲一下通俗易懂的量化词，量化词是对一物理量的测定，通常以数字单位累表示。比如：金额、份额、次数、率。

   让我们来个脑洞时刻：

   请看问题：你有没有“1”？

    第一反应：“1”什么？“1”是指：你有没有1块钱？你有没有1次爱上过我？还是你有没有1张火车票？

   所以，你看，这个次数、张数就是量化词，在一个指标中，可见量化词有多重要。”

   数据产品经理小王听的两眼放光：

   “嗯嗯，所以一个指标名称里，必须有量化词，要不根本不知道是干啥的。”

 
 

   老曹接着说：

    “然后，再来给你说一下统计对象，统计对象就是你的指标要统计的对象实体名称。比如，你是要统计订单还是用户。

   让我们来个脑洞时刻：

   请看问题：这个“数”到底是指哪个数？

    第一反应：“数”什么？“数”是指：订单数？用户数？支付成功用户数？

    所以，你看，这个订单、用户就是统计对象，它可以让你快速了解指标统计的对象。”

 数据产品经理小王点点头：

   “嗯嗯，这个我也懂啦，那么业务过程又是啥啊。” 

 
 

   老曹见小王理解的很快，接着说起来：

    “业务过程是用来描述过程性指标的，拿你淘宝购物过程来说，都会经历支付的环节，那么，在这个过程中，支付成功就是一个业务过程。

   让我们来个脑洞时刻：

    请看问题：这个“订单数”到底是指哪个业务过程啊？

    第一反应：“订单数”到底在描述哪个过程啊？“订单数”是指：支付成功订单数？支付失败用户数？

    所以，你看，这个支付成功、支付失败就是业务过程，它可以让你了解是在描述业务的哪个过程阶段。”

 数据产品经理小王带着崇拜的目光说：

   “soga，四要素掌握三个了，那么最后一个限定词是个啥子啊？”

 
 

   老曹不紧不慢的说：

    “限定词见名知意，就是用来对指标进行限定约束的，常用的限定词有当日、累计、平均等。

    让我们来个脑洞时刻：

    请看问题：这个“订单数”到底是怎么约束的啊？

    第一反应：“订单数”怎么约束？“订单数”是指：当日订单数？累计订单数？

    所以，你看，这个当日、累计就是限定词，它可以让你了解指标的限制条件。”

   数据产品经理小王迫不及待的说：

   “懂啦。最后，让我来命名一个完全包含指标名称四要素：限定词+业务过程+统计对象+量化词的指标吧， 例如：累计支付成功订单数。

免责申明：

本文系转载，版权归原作者所有，如若侵权请联系我们进行删除！

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://fs80.cn/4w2atu

《数栈V6.0产品白皮书》下载地址：https://fs80.cn/cw0iw1

想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=bbs

同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术群」，交流最新开源技术信息，群号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack