构建数仓指标体系4：理解原子、派生、复合指标（2/3）

构建数仓指标体系4：理解原子、派生、复合指标（2/3）

在正式开始讨论原子指标、派生指标、复合指标的拆解前，先铺垫两个指标的基本知识

四、两种常见的统计指标类型

为了使大家更好地理解，先上一个示意图：

（图一）

其实指标有两种，一种是统计记录个数，一种是统计某个字段的聚合后累加数（比例类，即复合指标除外）。

统计记录个数：指通过筛选条件，在某个数据表中，统计某个实体的记录数量。如统计会员等级是A的会员数量、统计注册时间大于2020年的会员数量等。如果是技术上表示，就是：select count(*) from users where 会员等级='A'。这句查询语句，如果翻译为业务能看得懂的指标，应该可以叫作：A级会员数。

统计某个字段的聚合总数：在统计记录个数的基础上，统计某个字段的聚合后总量。如统计会员等级是A的会员余额、统计注册时间大于2020年的会员余额。如果是技术上表示，就是：select sum(账户余额) from users where 会员等级='A'。这句查询语句，如果翻译为业务能看得懂的指标，应该可以叫作：A级会员账户余额。

如果是懂技术的话，看查询语句的颜色，已经能大概猜到原子指标是啥，大概知道怎么拆解和使用了...

五、识别指标的粒度

首先看看我在真实的项目过程中，业务部门的一些输出，下面是业务部门需要我们实现的内容：

（图二）

回想一下，前面文章我们提到指标的定义，从业务和技术视角，是怎么说的：

业务上：指标是对业务上度量，可以是度量绩效、可以是度量经营过程，也可以度量其它；

技术上：指标是统计数值，第一是要统计，第二是要数值（比例也算，如同比）。

上述两个业务部门需要实现的指标内容，在业务上均是一种度量，而且在技术上都是累加的统计数值，但这两个需要实现的内容，真的是一样的指标吗？

从真实的ADS报表看上面两个业务需求，其最终输出形式应该是类似下面的状况：

人工开方数报表：

（图三）

新增备案营销员项目数量报表：

（图四）

大家有没有看到两个报表的差别？一个报表第一列是医生ID，一个报表第一列是日期，这代表什么？

人工开方数指标：统计实体下的每天开方数量，粒度已经具体到某个实体，一般用于绩效考核与标签画像绘画新增备案营销员项目数量指标：一个群体的统计分析，粒度是整个企业，用于反映整体的经营状况等的指标

可以看得出来，两个报表是没办法合并为一个报表做展示的，因为大家的粒度不一致。再回想前面的文章，造成粒度不一致的原因，是因为度量的维度有差异所致。所以，指标的粒度，受维度（粒度）约束，当维度一致时，相关指标可以放在同一个报表，当维度不一致时，相关指标无法放在同一个报表。如现在业务部门要求新增一个指标，叫“项目数量”，我们可以在图四中进行扩充，但却没办法在图三中进行扩充，如下图：

那维度粒度不一致时，报表可以合并吗？答案也是否定的。

如有两个报表，一个是统计城市的项目数量，一个是统计省的项目数量，由于维度的粒度不一致，也无法将两个报表进行合并。

因此，我们可以得出一个结论，当维度及维度的粒度一致时，指标可以放在同一个报表中，即指标的粒度也是一致的，这也是维度建模中一个重要的理论：一致性维度（Conformed Dimensions）

经过这么多铺垫，相信同学们都已经有个初步的概念了：

指标用于度量业务指标是一个统计数值，而这个统计值与维度（粒度）相关

如上面的例子：select count(*) from users where 会员等级='A'

count(*)就是统计值，会员等级就是维度（希望大家不会看不明白这个SQL语句...）

给一个思考题：上面的语句，黄色的部分及橙红色的部分，与原子指标、派生指标有何关系？

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