何建立指标模型运算体系？在工作中经常会接触到各种信息系统，对于信息系统的开发和使用，一般来说都会考虑系统对数据的分析和统计功能。尤其是在统计方面，需要在庞大的系统数据当中提炼我们关心的各种指标。于是指标模型运算就显得非常重要了。首先当然是满足当前的指标定义、计算、分析、展现需求（虽然普通的报表系统也能实现指标统计，但指标模型的真正价值在于对持续优化过程的支持和促进）。业务人员对指标的多层计算过程有了一个全面的了解。
指标的计算公式能对应需求的具体细节，业务需求不再需要文档来维护，可以直接配置到系统上（解决需求文档和代码脱节的问题）用领域专用语言（DSL）定义计算公式，普通业务人员也能很好的理解，可以自行维护。
通过以上几点，业务人员对需求可进行较好的把控，有利于指标模型的逐步优化完善，通过指标模型的不断演进，模型所对应的业务领域的分析维度逐步清晰，再加上历史数据的积累，这时再以这些指标为基础，去做大数据分析、机器学习就水到渠成了《三体》的“维度攻击”是近期非常热门的一个概念，新维度的发现需要数据的积累和一个不断试错的过程，而如何让业务、技术人员有目标性的去寻找新的维度，建立逻辑清晰、易配置、可扩展的指标模型是非常必要的手段。
一个指标不一定就是一个有重要意义的维度，但不去建立指标模型、不去测试指标数据，那永远也找不到新的维度。尚学堂•百战程序员陈老师提到比如假设一批借款数据，其中女性借款人的不良率是0.5%，男性是1.2%，差距非常大；如果没有建立包含性别这个指标的指标模型，就不会想到用指标的思维来分析数据；而更进一步，可能性别+学历、性别+年龄+学历组合计算之后，会有一个更加重要的维度出现，如果不先建立指标模型，这些都难以发现。
缺少传统业务分析积累、缺少业务人员的深度参与、无演进过程的大数据分析系统都将只是花架子。
系统功能模块：指标模型定义，指标模型管理，指标管理（一个模型包括多个指标，指标的依赖限定于同一模型内）。
指标计算公式的维护
解析指标计算公式的变量（支持普通、通配符、正则表达式变量），建立指标的依赖关系
指标值、公式的有效性检查。
指标依赖死循环的检查
报表定义（每张报表包含多个指标，满足多业务场景的分析需求）。
系统功能模块：指标模型运算
运算对象管理（不同模型有不同类型的运算对象，如客户评级模型是客户、股票分析模型是股票、软件代码质量评价模型就是程序员）。
运算批次发起（选择运算对象，发起一次指标运算批次）。
基础指标录入，录入方式包括：
自动导入 - 系统建设完善、基础指标可从已有业务系统、第三方接口抽取；
手工导入 - 无完善信息系统，目前只能通过较人工的方式零散的拿到数据，先手工合并到excel表格，再进行批量导入；
直接录入 - 适合基础指标较少的模型，在系统界面逐个录入；基础指标录入值完整性、有效性检查，以上检查通过后，可发起模型运算，运算完成，得到所有计算指标结果。
系统功能模块：结果展现
指标关系图，把单个运算对象的所有指标计算结果和多层依赖关系通过关系图的方式展示出来，非常直观的分析了计算过程和结果，模型报表，根据模型定义中设置的报表，集中展示多个运算对象的运算结果，或单个运算对象的多次运算结果，指标对比雷达图，用雷达图同时展示多个运算批次的报表指标值，可针对多对象多批次和单对象多批次的对比分析。以上就是关于如何建立指标模型运算体系一些见解，希望对大家有所帮助。
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