指标类需求问题之在指标开发阶段进行初步确认要如何操作

简介: 指标类需求问题之在指标开发阶段进行初步确认要如何操作

问题一:什么是指标类需求?


什么是指标类需求?


参考回答:

指标类需求,也叫分析性需求,是需求的一种特殊类型,主要涉及对数据的分析和处理,用于支持业务决策和洞察。这类需求通常包括计算各种维度的指标,如月日均、爆品数、订单分层、类目分层等。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671210



问题二:指标类需求在商品开发中的作用有哪些?


指标类需求在商品开发中的作用有哪些?


参考回答:

在商品开发中,指标类需求承载着行业洞察、竞品分析、标签能力和规划能力等功能。通过计算和分析各种指标,可以辅助制定更科学的商品策略,优化供应链,提高销售业绩。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671211



问题三:指标类需求开发过程中面临的主要难点是什么?


指标类需求开发过程中面临的主要难点是什么?


参考回答:

指标类需求开发过程中面临的主要难点包括数据口径定义、指标开发准确性、开发流程管理、指标验证以及开发时间管理等方面。确保数据口径统一、开发准确、验证充分且不被数据检查打断是关键挑战。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671212



问题四:如何在指标开发阶段进行初步确认?


如何在指标开发阶段进行初步确认?


参考回答:

在指标开发初步确认阶段,需要产品设计师(PD)、开发人员和测试人员共同参与,从产品需求文档(PRD)中提炼出要开发的指标,并确认指标的开发口径。确保各方对指标的理解和定义达成一致。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671213



问题五:指标计算阶段的具体步骤是什么?


指标计算阶段的具体步骤是什么?


参考回答:

在指标计算阶段,开发人员首先按照已确认的口径进行指标数据开发,然后PD、开发人员和测试人员共同验证指标的正确性。如果发现错误,开发人员需进行修改,并再次进行验证,直至指标计算无误。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671214

相关文章
Vue2表格(Table)
这是一个基于 Vue3 的表格组件,提供了灵活的数据展示与分页功能。主要接收表格列配置 `columns`、数据源 `dataSource`、分页器配置 `pagination` 等参数,并支持加载状态显示及单页隐藏分页器等特性。组件内置了加载中组件 `Spin` 和分页组件 `Pagination`,样式参考 ant-design。使用时需在目标页面引入组件并设置相关属性即可实现丰富的表格展示效果。
754 1
Vue2表格(Table)
|
运维 监控 算法
数据指标体系入门讲解(上)
数据指标体系入门讲解(上)
2406 2
|
人工智能 搜索推荐 小程序
无广告,直达结果的AI搜索引擎
在信息海洋中寻找知识,却常被广告和无关结果困扰?秘塔AI搜索能完美解决这些问题。它无广告、直达结果,全网搜索内容提炼整合,并提供思维导图、相关事件及参考来源,让你高效获取精准答案。快来体验吧![访问地址](https://metaso.cn/)
486 6
无广告,直达结果的AI搜索引擎
|
SQL 供应链 数据挖掘
【指标需求思考】如何做好指标类需求建设
大家一直所说的【需求】究竟有哪些?用户需求、业务需求、系统需求...... 但是今天我要给大家介绍一种我自认为一种别出心裁的需求!【指标类需求】在庞大的需求体系里,一个完整的系统设计流程是非常必要的,好则效率百倍,坏则加班熬夜。本文尝试以另一种需求管理方式来处理一种特殊的需求【指标类的需求】,希望大家能所有收获一起成长。当然不积跬步无以至千里,不断的进阶才是王道!欢迎大家一起交流!
【指标需求思考】如何做好指标类需求建设
|
Java 关系型数据库 MySQL
连接MySQL数据库的最优JDBC代码
连接MySQL数据库的最优JDBC代码
|
API 开发者 Python
Zohomail邮箱API发送邮件的方法
Zohomail提供RESTful API用于发送邮件,可通过HTTP请求集成到应用中实现自动化。要使用API,需获取访问权限,包括API密钥和访问令牌。发送邮件涉及构建HTTP POST请求、发送请求及处理响应。示例代码展示了Python发送邮件的过程。AokSend支持高效邮件发送服务,包括SMTP/API接口和触发式接口。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能的未来:机器学习与深度学习的融合之路
【7月更文挑战第29天】随着科技的不断进步,人工智能领域正迎来前所未有的发展机遇。本文将深入探讨机器学习与深度学习这两大技术支柱如何相互促进,共同推动人工智能向更高层次发展。通过分析当前的研究趋势和技术挑战,我们将描绘出一个更加智能、互联的未来图景。
326 3
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
混淆矩阵(Confusion Matrix)
随着机器学习和人工智能的迅速发展,分类模型成为了解决各种问题的重要工具。然而,仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力,以及它在不同类别上的表现。 混淆矩阵是在机器学习和统计学中用于评估分类模型性能的一种表格。它对模型的分类结果进行了详细的总结,特别是针对二元分类问题,另外混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格,特别适用于监督学习中的分类问题。它以矩阵形式展示了模型对样本进行分类的情况,将模型的预测结果与实际标签进行对比。
1428 1
|
Java jenkins Linux
Linux安装Jenkins(Java11最新版)
Linux安装Jenkins(Java11最新版)
Linux安装Jenkins(Java11最新版)
|
存储 缓存 Unix
Cmake 链接外部库:如何在项目中使用外部库和头文件
Cmake 链接外部库:如何在项目中使用外部库和头文件
1447 0