工具名称：

Data Dictionary（数据字典）

工具介绍：

Data Dictionary（数据字典），其实是用在数据建模中的一个工具，用来标准化这个数据元素的定义来支撑我们这个对数据源数据有一个共识的理解。关于数据字典在使用上没有非常明确的定义。不同企业的做法是不一样的。

解决问题：

• 定义数据的编码规范，以及它的一些属性，包括一些元数据

• 在一个项目初期，设计并应用数据字典，可以查询任何在项目中你无法理解的各种结构、类型定义，最大程度的消除歧义和交流不畅问题

优点：

• 做的好的话，数据质量特别高

缺点：

• 需要一些定期的维护，不能保证及时更新，可能会存在一些错误。

拓展知识

简单数据字典定义，举例说明：

以学生为实例：学生个人信息表，学生所属院系表，学生成绩表

数据字典常用字段：

• 字段

• 描述

• 数据类型

• 约束

创建数据字典：

应用案例

以京东为原型，对其进行数据字典的设计：

从京东的成立时间以及业务规模来看，判断其总体业务处于营收阶段和规模化扩张阶段，部分新业务处于开拓市场阶段。为了将问题聚焦，同时考虑分析问题的方便，本次分析忽略京东细分新业务的情况，主要考虑其整体业务。

作为一家电商企业，盈利是其最核心的业务，要想获取盈利其最核心的一条判断准则则是客户带来的价值必须大于获取客户所消耗的成本。我们以这两条准则为原则，遂确定以指标下：

1、营收指标

• 订单数；订单同比增幅；订单环比增幅；品类单笔订单平均金额；平均单客营收；平均单客营收增幅；

• 销售金额/下单人数；销售金额/订单数；

• 成交金额；净收入；投入产出比；成交金额同比增长率；成交金额环比增长率；第三方成交金额/总成交金额；第三方成交金额增长率；

2、转化率指标

• 支付人数/下单人数；支付人数/注册人数；商品详情页访问量/页面访问量；加入购物车商品件数/商品详情页面访问量；购买商品件数/购物车商品件数；弃买率；

3、网站分析指标

• 页面访问量；商品详情页访问量；总搜索次数；顾客每日平均搜索次数；关键词搜索量排名；关键词搜索转化率；平均每次搜索得到结果的比例；平均购物车大小；加入购物车前平均搜索次数；

4、客户指标

从京东购物的实际体验来看，京东非常重视培养客户的忠诚度，因此在进行客户指标的分析时，将客户指标分为以下三类：

1）客户忠诚度指标

单位时间内回头客人数；单位时间内回头客人数比例；回头客下单频率；单位时间回头客消费金额；高频购买客户转化为低频购买客户比例；低频购买客户转化为高频购买客户比例；客户流失率；

2）普通客户指标

• 注册用户数量；月购买客户数量；月购买客户数量环比增幅；月购买客户数量同比增幅；

• 单位时间评论数量；单位时间评论数量增幅；单位时间分享量；邮件列表点入率；

3）客户获取指标

• 新增注册客户数量；新增注册客户数量增幅；新增注册客户商品搜索量；新增注册客户购物车大小；新增注册客户首次下单时间；首次下单客户数量；首次下单客户数量增幅；不同渠道获取注册客户数；不同渠道获取注册客户数/客户获取渠道成本；良好的购物体验不应该止于支付行为完成，还需要良好的线下服务做为支撑，因此列出了交易后期指标。

5、交易后期指标

• 商品运送平均时间；退货率；好评率；

6、运营成本指标

• 库存可供率；库存增长率；运输成本增长率；商品损耗金额；商品损耗金额增幅；客户获取渠道成本；近年来京东引入了第三方经营者，经营者不仅要照顾到买家，还必须照顾到卖家，同时吸引更多的买家和卖家加入到平台中，因而京东也具备了很多双边市场的特性，现在从双边市场的角度对京东列出以下考量指标。

7、商品指标

• 在售商品数量；每日新上架商品数量；平均每位卖家的在售商品数量；活跃买家与活跃商品数量之比；活跃商品数；活跃商品占比；

8、卖家指标

• 卖家数量；活跃卖家数量；活跃卖家占比；活跃买家与活跃卖家人数之比； 低评分卖家占比；低评分卖家占比变化率；低评分买家占比；低评分买家占比变化率；

9、交易满意度指标

• 满意的交易次数；满意交易比例；满意交易金额占比；至此，分析了以营收为核心的电子商务和双边市场两个方面对京东进行了指标分析，对以上指标进行综合，得出以下京东数据字典整体框架：

数据字典运用解读：

1）从时间维度运用数据字典

• 比如客户指标，从指标当中我们可以得出客户数量、客户购买次数、单客消费金额等内容，若从时间维度去分析，我们可以比较容易得出客户数量、购买次数以及单客消费金额等项目的随时间的变化情况（或者变化率情况），继而得出各指标的变化规律和变化临界点，得出一些有价值的数据点。此外，通过合适的数学模型和算法可以去预测未来一段时间内，相关指标的变化情况，进而指导企业的运营。

2）从细分角度运用数据字典

• 从细分角度运用数据字典，可以对客户群体的贡献程度进行分类，以及了解和探索重点客户群体的消费需求和诉求，进而直接在实际的运营过程中加以体现；

• 从细分角度运用数据字典，可以对企业不同业务进行分析，考量不同业务的贡献度、投入产出比等指标，对于企业进行资源的优化分配具有极大的帮助。

• 从细分角度运用数据字典，还可以帮助企业发现和拓展新业务，实现新的营收增长点。