2. 維度：即Dimension。指我們平時看事物的角度。比如，同樣是網站瀏覽次數(shù)（PV），我們可以從日期角度去看，也可以以流量來源去看（來自直接訪問的、來自微博的、來自搜索的等），也可以以新老用戶分群來看。更多的場景是同時以兩個維度的組合去看，比如這樣的圖，就是同時結合了時間、來源兩個維度對網站流量進行分析：
兩者你知道如何清楚區(qū)分嗎？
雖然從定義上，你可以看出明顯不同，但是現(xiàn)實中，卻還是有人喜歡亂用——把明明屬于維度的東西寫成“我要看什么指標”，或者喜歡用“我想從收藏人數(shù)這個維度去看”，雖然我屬于強迫癥，喜歡幫別人的需求糾錯，被冠以扣字眼的“名號”，但是在這件事情，我一定要摳到底。
而且，你摳清楚了，以后你的世界也清晰很多。
區(qū)分的一個方法：維度，一定是有成員值的，且成員值是可以枚舉出來的——不管它有多少，大不了你多花點時間去枚舉，總之是一定可以枚舉的，且會維持一定的穩(wěn)定性。
比如，日期這個維度，幾月幾號一定是有限的，一年也就365天，如果是年這個維度，也是一樣的。城市這個維度更好理解了吧？
其他你需要了解的：
1. 度量：
- 除了指標這個有著略略差異的俗稱外，有時還會遇到衍生指標這個說法，比如拿指標A和指標B做運算得到的指標C就叫做衍生指標。此外，還要注意可累加以及不可累加的度量說法，比如網站UV（獨立訪問用戶數(shù)），這個指標就是典型的不可累加的度量：
- 除了指標這個有著略略差異的俗稱外，有時還會遇到衍生指標這個說法，比如拿指標A和指標B做運算得到的指標C就叫做衍生指標。此外，還要注意可累加以及不可累加的度量說法，比如網站UV（獨立訪問用戶數(shù)），這個指標就是典型的不可累加的度量：
- 某網站1月1日UV=100個，1月2日UV=200個，但是這兩天的UV不等于300個，因為1月2日的獨立用戶數(shù)里可能包含了1月1日的用戶，所以如果要得到2天的UV，需要重新計算而不能直接相加。而像成交類的金額，不涉及到去重的問題，就叫可累加的度量。
2. 維度：
- 維度的層次：即Level。有些維度是獨立并列的關系，比如城市維度和時間維度。但是有些維度之間有層次關系，比如省份維度和城市維度，行業(yè)維度和類目維度，年級維度和班級維度等。有層次關系的維度，則可用于“鉆取”場景中，先匯總到比較粗的維度，當有需要的時候，可以層層鉆取到更加明細的維度，此時，也會把這些維度叫做某維度類型的不同“粒度”——比如會有一個虛擬的維度類型曰地區(qū)維度，而把省份、城市、區(qū)叫做地區(qū)維的粒度。維度的層次根據(jù)不同的需求，可能會鉆取到很細（Details）,那就是通常我們說的”明細數(shù)據(jù)”了。比如分析成交金額時，從行業(yè)維度，細分到一級類目乃至葉子類目，最后，鉆取到某個獨立的商品ID（不能再細了），商品ID就是最細小的層次維度。
這么說可能會把你繞暈，那么還是畫個圖吧（我真的適合當唐僧似的老師……o(╯□╰)o）
如上圖所示，左列也即維度，不管是國家、省份、城市，都是維度，但因為他們有層次關系，所以，有時會被描述為地區(qū)維度的不同粒度或層次（明白了吧）。而右側就是每個維度的維度成員了，有時也被叫成維度值。在可累加的度量中，每一個維度值相加，應該等于上級維度的某成員值總和。比如若城市A只有三個區(qū)，這三個區(qū)的人口總數(shù)應該等于城市A的。
- 維度的屬性：用以描述維度的一些屬性，比如上圖中“城市”這個維度吧，它可能會有一些屬性特征，比如城市類型：省會城市、地級市、縣級市等，那么有一個分析需求，可能還會按不同城市類型匯總細分。這種情況，維度的屬性會成為分析中的維度。
這時，你可能會明白，平時為什么那么多表單要填寫各種字段，這些字段，都可能是分析時的維度哦~