何謂指標、維度、度量？
先看這樣一個指標：
上海男性互聯網從業人數
如果是對數據敏感的分析師，立馬就可以看出，數據中有三個維度。
分別是：城市、性別、行業
數據中的度量就是從業人數。
一個數據指標一般由一種或多種維度加上一種度量組成。
爲何要維度和度量？
從最終效果來看，維度和度量有助於我們發現問題真相，找到一些難以解釋（異常）現象的原因。
加入我們不從維度和度量下手，容易導致這些問題：
第一，思考不知從何下手，容易導致亂撞。第二，指標太多，不知道看哪一個。
維度度量的作用例子：
公司希望App新用戶數量相比上個月再增長一倍，分析一下那些用戶羣體最有增長潛力。
可以這樣着手展開分析：
網站用戶的指標有哪些？公司希望的新用戶數增長？那麼有哪些度量與用戶數相關呢？
比如UV，SKU，新客轉化率等，找到影響整體新用戶的度量，然後針對這些度量，
拆封不同的維度，比如來自站內活動／站內流量／百度引流／知乎推廣／網頁廣告等。
這是先從度量角度看，再拆分維度逐步分析。
也可以直接從用戶數出發，開始直接拆分維度，
比如，用戶性別／用戶年齡／城市／職業等維度展開，發現不同維度中的奧祕。
度量轉化爲維度
比如訂單金額，本來可以看作是一種度量，因爲訂單金額從0到10000都有可能，但爲了區分或刻畫用戶
的消費能力，於是就會人爲的按照訂單金額大小將訂單分成幾類，比如0-30元，30-60元，30-90元等，
從而將訂單按照訂單金額分成了高／中／低（甚至更多）分類，那麼這些不同類型的訂單數，比如高單
價訂單數就成了一個新指標，其中高客單價就是一種新的維度，是由訂單金額轉化而來的。
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