指标体系定义
指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标，系统化的组织起来，通过单点看全局，通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两部分组成。
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。
指标主要分为结果型和过程型：
结果型指标：用于衡量用户发生某个动作后所产生的结果，通常是延后知道的，很难进行干预。结果型指标更多的是监控数据异常，或者是监控某个场景下用户需求是否被满足
过程型指标： 用户在做某个动作时候所产生的指标，可以通过某些运营策略来影响这个过程指标，从而影响最终的结果，过程型指标更加关注用户的需求为什么被满足或没被满足
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。
维度主要分为定性维度和定量维度，定性维度，主要是偏文字描述类如城市、性别、职业等;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
什么是数据指标
不是所有的数据都叫指标，指标必须对业务有参考价值。数据指标是针对业务需求，使用收集手段，直接获得或者间接计算出来的一系列统计数据。
数据指标贯穿整个设计流程，解释用户行为和业务变化，为设计提供依据，对结果加以验证
数据指标是数据化管理的核心内容之一，从事数据工作的同学相信都经历过以下场景：
经营分析汇报会上，产品和运营的汇报内容都包含了App MAU指标，但是数据却不一样，老板：“什么情况，谁的数据是准的！”
数据可视化平台上，经营概况页面上有一个指标叫券后营收，营销概况有一个指标叫优惠券抵扣营收，两个指标什么关系呢，数据相同（指标口径一样，名称不一样）。
数据产品上很多指标看名称并不理解指标含义，指标文档维护、线下传播，想确认一个指标的统计逻辑要几经周转。
指标管理模块核心包括基础信息和技术信息管理，衍生信息包括关联指标、关联应用管理。基础信息对应的就是指标的业务信息，由业务人员填写，主要包括指标名称、业务分类、统计频率、精度、单位、指标类型、指标定义、计算逻辑、分析方法、影响因素、分析维度等信息；基础信息中还有一个比较重要的部分是监控配置，主要是配置指标的有效波动范围区间、同环比波动区间等，监控指标数据的正常运行。
技术信息构成比较复杂，包括数据类型、指标代码，但是核心部分是指标与模型的绑定关系，通过使用演进形成了当前系统两类绑定关系：绑定物理模型和构建虚拟模型。绑定物理模型是指标与模型管理中的物理模型字段绑定，并配置对应的计算公式，或还包含一些额外的高级配置，如二次计算、模型过滤条件等；创建虚拟模型是通过已有指标和其对应的物理模型，具体步骤首先配置已有指标的计算方式或指标维度的过滤，然后选择指标已绑定的物理模型，形成一个虚拟模型，虚拟模型的分析维度就是所选指标基础模型的公共维度。
衍生信息中的关联指标、关联应用管理，是为了方便观察指标被那些其他指标和数据应用使用，这是因为指标技术信息采用了严格权限控制，一旦被使用为了保证线上的运行安全是禁止变更的，只有解绑并审核通过后才可以编辑，所以这些衍生信息就是方便管理人员使用
