指标体系(一张图了解指标体系的知识)

最新推荐文章于 2024-11-14 09:58:24 发布
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分类专栏： # 数据仓库 文章标签： 指标 指标体系 指标分类
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数据库领域数据仓库的指标体系构建
2502_91592937的博客
04-24 905
数据仓库指标体系构建的目的在于为企业提供一个统一、规范且具有业务洞察力的数据衡量框架。通过构建指标体系，能够将企业复杂的业务数据进行梳理和整合，转化为有价值的、易于理解和分析的指标，帮助企业管理层、业务人员和数据分析人员更好地了解业务状况、发现问题、制定决策。本文章的范围涵盖了从数据仓库指标体系构建的基本概念、原理、方法到实际应用的全过程。包括指标的定义、分类、计算方法，指标体系的架构设计，以及如何通过代码实现指标的计算和存储等方面。同时，还会涉及到指标体系在不同业务场景中的应用和相关工具资源的推荐。
数仓实战——京东数据指标体系的构建与实践
爱吃辣条的博客
03-05 2475
数仓实战——京东数据指标体系的构建与实践
简单指标体系图PPT-预览链接见资源描述
03-05
简单指标体系图PPT制作，预览见博文：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43689393/article/details/104402858
电商指标体系之电商指标体系图谱
weixin_42712867的博客
05-03 1806
电商指标三大族谱 1，财务指标 2，经营指标 3，体验指标 财务指标 不同阶段关注点差异 财务会计最核心的3张报表 1，利润表 2，现金流量表 3，资产负债表 利润表的基本逻辑 收入-成本=毛利润 毛利率=毛利润/收入 毛利润-费用=利润（亏损） 利润率=利润/收入 费用的构成 1，销售费用：构建营销网络投入的费用，广告宣传，市场营销活动等，与收入最直接挂钩 2，管理费用：管理活动相关的费用，...
一图看懂指标体系
weixin_44543637的博客
04-06 517
设计指标推荐使用OSM模型。 OSM模型 OSM模型（Obejective，Strategy，Measurement）分别代表业务目标、业务策略、业务度量。 O：用户使用产品的目标是什么？产品满足了用户的什么需求？ S：为了达成上述目标我采取的策略是什么？ M：这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？ ...
集团企业指标数据体系框架设计
cdfunlove的博客
05-05 2584
引言 本文针对某大型集团业务管理场景、系统应用等对指标数据体系框架的实际需要，基于系统性、全面性、结构性、差异性和重要性五大原则，制定了指标数据体系框架。重点解决集团级企业经营管理指标体系不清、归口指标混乱的问题，结合集团层面指标管理范围，提出指标体系设计原则、指标体系总体框架、指标设计方法及示例等内容。 一集团企业指标数据管理常遇到的挑战 1.1 术语和定义 指标数据：国标GB T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》定义如下：指标数据是组织在经营分析过程中衡量某一个目标或事物的数
美赛画图模板-指标体系-圆圈圈.zip
03-05
配色清新（这个不骗人，浅绿色为主），圆圈指标体系图。 常用于指标体系可视化，如美国大学生数学建模竞赛E题指标体系。
数仓建模—指标体系
大数据技术派
12-20 1586
关注公众号：大数据技术派，回复资料，领取1024G资料。指标体系指标建设过程中遇到的问题指标建设方法论指标的构成如何设立指标体系评价指标体系指标管理场景落地总结指标体系提起指标这个词，每个...
用户行为数据分析——如何搭建数据指标体系篇
wesson_08的博客
04-11 2588
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/xxgpzXf11BiC7AU_SPp25g 为什么要搭建数据指标体系？ 百因必有果，你的报应就是我…呸！跑题了~~~当我们拿到相关的数据之后我们会发现，数据何其庞大？许多互联网公司我想多少会有通过数据爬虫方式去获得一些数据，不管是组内数据还是组外，而这些获得的数据往往会变得零散，首尾不呼应，往往会一遍遍地从这些数据中去寻找可以定位原...
CDO 必读｜NoETL 自动化指标平台是企业数据体系的必备新基建
Aloudata的博客
11-14 707
NoETL 自动化指标平台不是可有可无的指标管理工具，而是企业数据体系的又一次重大的架构升级
通达信指标——量能图谱（副图）.doc
07-30
通达信指标——量能图谱（副图）.doc
一文讲透，关于搭建指标体系，整理的重要知识点都在这里了
帆软商业智能技术
11-30 4975
数字化转型过程中，很多企业面临着指标体系不完整的问题。比如： 各部门根据业务需求，都有一部分量化指标，但不够全面，对企业整体数据分析应用能力提升的帮助有限； 缺乏整体考量而设置的指标体系，以及错误的指标分析方法，会产生错误的分析结果，进而影响企业经营层面的决策。 相比于单一指标的“出现什么问题，分析什么”，成体系化的指标“通常更能够结合问题所在的背景、串联各个指标、通过各种维度进行分析，从而使优化方案更加有针对性”。 在数据分析中，一个好的指标体系可以帮助你更快、更精准地找到答案。那么应该怎么搭建指标体系呢
文本质量指标 知识图谱_关于知识图谱和语言模型的想法
weixin_34736467的博客
01-16 520
点击蓝字｜关注我们作者：知乎—秣陵冬地址：https://www.zhihu.com/people/qin-hua-peng知识图谱已经在推荐系统、搜索引擎等应用场景下展现了它强大的威力，而当我们已经有了知识图谱的时候，自然就会想，能不能让模型通过知识图谱，真正掌握所谓的“知识”呢？这个想法相当的直观，知识图谱中的属性、关系等都是从大量语料中人为提炼出来的先验知识，且是我们希望机器能够学...
【数据分析】指标体系
希希的博客
08-12 2433
指标体系： 由一系列相互联系的指标组成的整体。 统计指标体系从其功能和作用可分为： 1. 描述统计指标体系：通常由对系统描述的基本指标组成。 2. 评价统计指标体系：对结果进行比较、评估、考核，以检查综合效益的统计指标组成。 3. 预警统计指标体系：对系统进行检测，并对指标值的变化，预报不平衡状态、突发事件或某些障碍。 如何搭建指标体系 定目标、分指标、找数据、搭体系。 ...
什么是指标体系
jane9872的博客
03-12 1190
指标体系主要是结合用户的业务场景来进行使用，多个不同的指标和维度可以组合起来进行业务的综合分析，用户可通过指标的变化看到整体业务的变化，并能够快速发现问题、定位问题。指标是指将业务单元细分后量化的度量值，它使得业务目标可描述、可度量、可拆解，它是业务和数据的结合，是统计的基础，也是量化效果的重要依据。体系是由不同的维度组成，而维度是指用户观察、思考与表述某事物的“思维角度”，维度是指标体系的核心，没有维度，单纯说指标是没有任何意义的。定量维度，主要是数值类描述如收入、年龄等，对定量维度需要做数值分组处理。
构建指标体系
Cai_cai_1的博客
06-29 903
指标体系的功能大致有三点：1. 形成标准化的衡量指标，监控业务发展状况指标体系是一套固化下来的业务监控指标，可以长期监控业务的发 展趋势，评价业务的现状。2. 通过指标分级治理，快速定位业务问题，优化业务方向从上述的分析中，我们很容易发现中国人口结构上的问题，自然增 长率太低，如果这个问题不解决就意味着未来年轻人会越来越少，老年 人会越来越多。要分析这个问题，数据分析师就需要具体定位一下问 题，从而对症下药。3. 形成标准化体系，可减少重复工作，提高分析效率指标体系是数据结果体系化的展示。
什么是指标体系？
BeefpasteC的博客
06-08 4424
指标体系，就是指衡量企业业务状态的指标集合。在实际的工作中，在解决一个复杂的业务问题时，需要使用多个指标从不同维度来评估业务，也就是使用指标体系。指标体系是从不同维度梳理业务，把指标有系统地组织起来。简而言之，指标体系=指标+体系。 指标体系的作用 我们知道了指标体系的概念，那搭建指标体系有什么作用那？ ① 看清业务现状 当企业没有统一指标体系的时候，各部门对于同一件事务的反馈很可能出现不同的结论，引发冲 突。而指标体系，可以让不同部门、企业管理者看到一个相对客观的数据，能够统一公司不同部门 对业务现状的理
指标体系简介
hzp666的博客
02-17 3288
导读 理解了上篇文章讲的数据方法后，那么接下来就是把分析方法应用到实际工作中。上篇文章中，我们提到数据分析师工作中很重要的一部分，就是构建一个相对完整的指标体系，因为这样才能直接反应出公司业务的发展现状，才能对业务发展做出一个相对客观的评估。因此，本文我们将来探讨下，如何构建指标体系。 1.为什么要讲指标体系？ 有可能在每个公司的叫法不同，有些公司可能就叫做报表系统，或者BI系统。不过，我这里想表达的是它们背后的，所有指标汇聚而成的系统，并不是指数据的可视化组织。正如前面所说，指标...
指标体系的理解
ykinitial的博客
06-07 2035
流量分析：PV、UV、老客户访问量、新客户访问量 转化率分析 留存率分析 复购率分析
遥感影像匹配评价指标计算
最新发布
01-11
### 遥感影像匹配评估指标计算方法 #### 峰值信噪比（PSNR） 峰值信噪比是一种衡量两幅图像之间差异的方法，常用于评价重建或压缩后的图像质量。对于遥感影像而言，该指标同样适用于比较配准前后的图像变化情况。 \[ \text{PSNR} = 10\log_{10}\left(\frac{\max(I)^2}{\text{MSE}}\right) \] 其中 \( I \) 表示原始图像的最大像素值；\( MSE \) 是均方误差： \[ \text{MSE}=\frac{1}{mn}\sum^{m}_{i=1}\sum^{n}_{j=1}[I(i,j)-K(i,j)]^2 \] 这里 \( m,n \) 分别代表图像的高度和宽度；\( I,K \) 则分别表示源图像与目标图像[^2]。 ```python import numpy as np def psnr(original, compressed): mse = np.mean((original - compressed)**2) if mse == 0: # Perfect match return 'INFINITY' max_pixel_value = original.max() psnr_result = 20 * np.log10(max_pixel_value / np.sqrt(mse)) return psnr_result ``` #### 弗雷歇距离指数（FID） 弗雷彻距离主要用于测量两个概率分布之间的相似程度，在此背景下可以用来对比不同时间点获取的同一区域内的遥感数据集间的统计特性一致性。具体实现涉及到提取每张图片的颜色直方图并将其视为高维空间中的向量来进行运算。 由于 FID 的实际计算较为复杂，通常依赖于预训练好的神经网络模型来获得特征表达后再做进一步分析，因此此处不提供具体的 Python 实现代码片段。 #### 图像感知相似性（LPIPS） 这种度量方式考虑到了人类视觉系统的特性和敏感度，它不仅关注低层次的信息如亮度、颜色等，还会考虑到高层次的内容结构因素。通过预先训练过的深度卷积神经网络(DCNN)，可以直接量化两张给定输入间主观感受上的差距大小。 同理，因为 LPIPS 涉及到复杂的深度学习框架调用过程，故省略其详细的编程示范部分。 #### 无参考平均梯度（AG） 这是一种不需要参照标准样本就能单独对单个测试对象打分的技术手段。主要原理在于利用边缘检测技术捕捉画面内部细节轮廓的变化趋势，进而推断整体清晰度水平高低。简单来说就是求解整幅画面上所有相邻两点间灰度差绝对值得平均值。 ```python from scipy.ndimage import sobel def average_gradient(image): grad_x = sobel(image, axis=0, mode='constant') grad_y = sobel(image, axis=1, mode='constant') magnitude = np.hypot(grad_x, grad_y).mean() return magnitude ``` #### 无参考自然图像质量评估（NIQE） 这种方法模仿了自然界中真实存在的良好成像效果所具备的一些典型属性模式，比如局部纹理的一致性以及全局范围内的色彩平衡状况等等。借助这些先验知识建立起一套完整的评分体系之后便能快速判断任意一张未经标注的新照片是否接近理想状态下的表现形式。 如同前面提到过的情况一样，鉴于 NIQE 方法本身的特殊性质决定了其实现起来相对繁琐一些，所以在此也不给出相应的脚本实例供读者参考。
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