指标模型设计
问题
如何设计一套规范的指标模型？原子指标和派生指标有什么区别？
答案
指标分层体系
| 分类 | 定义 | 示例 |
|---|---|---|
| 原子指标 | 业务过程 + 度量（不可再拆分） | 支付金额、订单数 |
| 派生指标 | 原子指标 + 统计周期 + 修饰词 | 近 7 天新用户支付金额 |
| 复合指标 | 多个指标的四则运算 | 客单价 = 支付金额 / 订单数 |
原子指标定义规范
| 字段 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 指标英文名 | 唯一标识 | pay_amount |
| 指标中文名 | 业务名称 | 支付金额 |
| 业务过程 | 来自哪个事实 | 支付完成 |
| 度量方式 | 聚合函数 | SUM |
| 数据类型 | 值类型 | DECIMAL(18,2) |
派生指标 = 原子 + 修饰 + 时间
派生指标 = 原子指标 + 统计周期 + 统计粒度 + 修饰词
近7天_新用户_支付金额
= SUM(pay_amount)
+ 时间：近 7 天
+ 粒度：按用户
+ 修饰词：is_new_user = 1
-- 派生指标的 SQL 表达
SELECT
user_id,
SUM(pay_amount) AS pay_amount_7d_new
FROM dwd.order_pay
WHERE dt >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, 7)
AND is_new_user = 1
GROUP BY user_id;
为什么要拆分原子和派生？
- 一致性：同一个原子指标（如支付金额），不同团队不会定义不同的计算方式
- 可复用：一个原子指标可以衍生出多个派生指标
- 可管理：在指标平台上统一注册和管理
常见面试问题
Q1: UV 是原子指标还是派生指标？
答案：
UV（独立访客数）本身是原子指标：COUNT(DISTINCT user_id)近 7 天首页 UV是派生指标：原子(UV) + 时间(近7天) + 修饰(页面=首页)
Q2: 指标口径不一致怎么办？
答案：
- 建立指标字典，统一定义每个指标的计算逻辑
- 在指标平台上注册，所有人引用同一套定义
- 用 dbt 等工具将指标物化为统一的模型