指标管理以及数据产品面试中,经常会涉及原子指标,复合指标,派生/衍生指标的区分,整理了各自的区别以及电商业务核心数据指标分享大家。

原子指标(Atomic Metric):原子指标是最基本、不可再分的业务度量单位，直接反映业务的核心动作或状态。通常是原始记录的量化表现，代表了业务中最基本的业务单元行为或结果。例如：在电商领域中，“订单数”就是一个原子指标，它直接反映了用户在平台上完成购买商品这一核心行为产生的订单数。

复合指标(Composite Metric):复合指标是由两个或多个基础指标通过特定的数学运算(例如加减乘除、比例计算等)构建出来的复杂指标，用来衡量更深层次的业务状况或效果。例如：在零售行业，“客单价”就是一个复合指标，它是通过“总销售额”除以“顾客总数”得到的，即客单价 = 总销售额 / 顾客总数。

派生指标(Derived Metric)/衍生指标:派生指标是在原子指标或复合指标的基础上，结合维度、时间周期、统计属性等附加条件形成的新指标，用来表达更具体的业务场景或趋势变化。例如：在金融分析中，“最近30天活跃用户数”是一个派生指标，它不仅包含了原子指标“用户活跃数”，还限定了时间维度(最近30天)，用来评估短期内用户的活跃程度。

衍生/派生指标 = 原子指标 + 时间周期 + 修饰词

时间周期可以理解为时间维度，因为大多数时候，业务分析上都是用的离散的时间值，比如近 1 天、近 7 天、截止当前等。

修饰词，可以理解为不同的维度，或者是维度中特定某个值。比如区域维度上海，渠道维度微信小程序。

例如：近 1 个月上海微信活跃用户数 = 活跃用户数(原子指标) + 近 1 个月(时间周期) +上海+微信(修饰词)

在指标管理中，将原子指标、时间周期、修饰词(维度)等定义出来，就好像乐高积木，工程师将最细粒度的标准化零件构建出来，并且设定好零件之间的组合规则，用户可以根绝自身业务需求进行组合，组合完成后，系统自动生成对应的 SQL 语句，这也是中台抽象+复用的思想。一方面减少了重复劳动，另一方面，对某个原子指标进行改动的时候，其他依赖该原子指标的衍生指标对应的逻辑系统也会自动更新。

总结来说，原子指标是基础的数据点，复合指标则是基于基础数据点计算出的综合性指标，而派生指标则是在综合考虑多种因素后定制化的业务度量指标。

电商核心业务过程指标清单