一、指标定义
指标是用于衡量业务目标达成程度的可量化参数，它是将抽象的业务目标转化为具体、可操作、可衡量的数值标识。在企业运营中，指标如同 “导航仪”，通过对业务数据的提炼和计算，直观展现业务的运行状态、发展趋势和存在问题。
例如，电商企业的 “销售额” 指标，能够直接反映企业的销售业绩；互联网产品的 “用户活跃度” 指标，可以体现产品对用户的吸引力。指标的核心价值在于其可衡量性和关联性，可衡量性确保了指标能够用具体数值表达，关联性则保证了指标与业务目标的紧密挂钩。
二、指标类型
指标主要分为三类：原子指标、派生指标、复合指标。下面对3种指标类型做一下详细介绍：
1、原子指标
定义：原子指标是不可再拆分的、最基础的度量单位，不涉及任何维度或时间的限定。比如：
“订单金额”（仅记录订单的金额数值，不区分时间、地区、用户等）
“用户数”（仅统计用户的数量）
“支付次数”（仅记录支付行为的发生次数，不考虑支付渠道、时间周期）
原子指标的构成逻辑如下：原子指标 = 业务过程 + 度量
特点：是所有派生指标的基础，反映业务最原始的量化事实。
例子：订单金额这个指标可以理解为下单这个业务过程产生的金额。
2、派生指标
定义：派生指标是在原子指标基础上结合时间周期、维度修饰词等限定条件生成的指标。其核心公式为：派生指标 = 原子指标 + 时间周期 + 修饰词（维度）。以下是详细解析：
时间周期用来限定统计的时间范围，体现了指标的动态性，例如“近7天活跃用户数”比单纯的“活跃用户数”更具时效性。
修饰词用来对业务场景进行限定，比如区域、渠道、用户属性等。例如”北京微信小程序新增用户数“有三个修饰词，【北京】限定了区域，【微信小程序】限定了渠道，【新增】西限定了用户为新用户。
特点：是实际业务中最常用的指标，通过 “原子指标 + 维度 + 时间周期” 明确业务场景。
例子：
原子指标 “订单数”+ 统计周期 “今日” 就得到了派生指标 【今日订单数】；
原子指标 “支付金额”+ 维度 “地区（北京）”+ 过滤条件 “有效支付” 就得到了派生指标 【北京有效支付金额】。
3、复合指标
定义：由多个原子指标或派生指标通过数学运算（如加法、减法、乘法、除法等）组合而成的指标。
特点：反映业务达到的程度、相对关系、或者效率、质量等，需依赖基础指标计算。
例子：
客单价 = 支付金额（原子） / 订单数（原子）；
订单转化率 = 下单用户数（派生） / 访问用户数（派生）；
毛利率 = （销售收入 - 成本） / 销售收入。
原子指标 vs. 派生指标 vs. 复合指标对比
下面对三种指标做一下对比，从构成要素、特点来分析一下差异。
三、相关概念介绍
介绍一下指标建设中经常用到的概念，比如数据域、主题域、业务过程、粒度、维度、度量等等，可以通过表格看一下具体解释以及示例。
四、词根管理
词根库是指一组用于标准化指标命名的基础词汇（“词根”）集合。这些词根是构成指标名称的 “原子单元”，通过固定的组合规则可生成结构化、易理解、无歧义的指标名称，从而解决指标命名混乱（如同一指标多名称、不同指标名称相似）、含义模糊、跨部门沟通成本高等问题。
不同的业务可以整理自己独有的词根库，下面对常用词根做一下总结，大家可以作为参考示例。
五、命名规则
下面介绍一下指标命名规则。命名规则如下：
原子指标 = 业务过程 + 度量，举个例子，中文名称：订单金额；英文名称：order_amount
派生指标 = 时间周期 + 修饰器 + 原子指标，举个例子，中文名称：近7日安卓新增用户数；英文名称: android_new_user_cnt_l7d
复合指标的命名通常遵循 “业务场景 + 核心含义 + 计算类型”的结构
举几个例子：
小程序访问到支付的转化率：
xcx_visit_to_pay_rate（业务场景：xcx；分子：visit；分母：pay；计算类型：rate）订单中退款订单的占比：
order_refund_to_total_percent（分子：refund；分母：total；计算类型：percent）活跃用户中付费用户的占比：
active_user_to_paying_user_percent（核心： 付费用户和活跃用户；计算类型：percent）
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