指标管理相关api

获取可用的指标列表

通过此接口可以获取能够在项目中使用的指标列表

请求路径

【GET】https://nice.zebra-c.com/api/kpi/list

请求参数

参数	类型	必须	说明
project_key	string	是	项目唯一标识
page	number	否	当前页数，默认为1
size	number	否	获取条数，默认为10，最大不能超过100

请求示例

    project_key=cf73f51475c9004b9e35c73126f45b9d&page=1&size=10

请求 CURL 命令

curl --location --request GET 'https://nice.zebra-c.com/api/kpi/list?project_key=cf73f51475c9004b9e35c73126f45b9d&page=1&size=10' \
--header 'Authorization: Bearer eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJhcHBfaWQiOiJOOTkxODA4MjU4IiwiaWF0IjoxNjI5NDU3OTM3fQ.HFKufGC9oLoeNecGEPel_UNP4fFWyYI6Lahz4z1rOuY'

成功返回参数（ body ）

参数	类型	必须	说明
kpi_code	string	是	指标ID
kpi2	string	是	指标名称
description	string	是	指标描述
industry_name	string	是	行业名称
brand_name	string	是	品牌名称
group_name	string	是	场景名称
status_name	string	是	状态名称
type_name	string	是	属性名称
attribute_name	string	是	类型名称
platform_name	string	是	所属平台名称
dimension_name	string	是	分析维度名称
created_at	string	是	创建时间
updated_at	string	是	更新时间
create_user_name	string	是	创建用户的用户名
rule	string	是	指标规则（具体说明见下文）

成功返回示例

{
    "errcode": 0,
    "message": "成功",
    "data": {
        "total": 1,
        "list": [
            {
                "industry_name": "汽车行业",
                "brand_name": "宝马",
                "group_name": "汽车体验",
                "kpi2": "1",
                "kpi_code": "A00000025",
                "description": "12",
                "type_name": "提及类",
                "attribute_name": "标准",
                "platform_name": "体验云平台",
                "dimension_name": "标签归一化",
                "created_at": "2021-07-28 11:02:34",
                "updated_at": "2021-07-28 11:02:34",
                "status_name": "训练中",
                "create_user_name": "gyy",
                "rule": "{\"key_word\":{\"\u4ecb\u7ecd\":{\"key_word\":\"\u4ecb\u7ecd\",\"good_pre\":[\"\u5e26\u4f60\",\"\u7ed9\u4f60\",\"\u5e2e\u4f60\",\"\u5e2e\u60a8\",\"\u7ed9\u60a8\",\"\u4e3a\u4f60\",\"\u5e26\u60a8\",\"\u4e3a\u60a8\"]}}}"
            }
        ]
    }
}

返回参数规则：rule 具体说明

dimension_name 分析维度为“-”的指标说明

{
    "key_word":{
        "沟通":{
            "key_word":"沟通",//关键词
            "bad_pre":["不主动"],//前置负向调性词
            "bad_pos":["不顺畅","需要提高"],//后置负向调性词
            "good_pre":["主动","积极"],//前置正向调性词
            "good_pos":["很好","满意","挺好"],//后置正向调性词
            "mid_pre":[],//前置中性调性词
            "mid_pos":[]//后置中性调性词
        },
        "independent":{
            "bad_indep":[],//负向独立词
            "good_indep":["随时沟通"],//正向独立词
            "mid_indep":[]//中性独立词
        },
        "untreated_tag_list":[],//存放修改之后的码与changetag_words_list对应
        "processed_tag_list":[],//存放修改之前的码与untreated_tag_list对应
        "changetag_words_list":[],//存放根据什么关键字来修改码与untreated_tag_list，processed_tag_list对应
        "delete_retain":[],//delete_retain存放需要互斥的码，两两对应
        "filtration_tag":[],//filtration_tag存放不使用模型结果的码
        "confused_tag":[],//存放只在当前句找调性词的码
        "short_filter":[],//存放正则过滤短句
        "long_filter":[],//存放正则过滤长句
        "regex":[],//存放根据正则表达式编码规则
        "rule9":[]//暂时未使用，占位
    }
}

dimension_name 分析维度为“标准分析”/“标签归一化”/“关联场景挖掘”的指标说明

• 标准分析

无规则

• 标签归一化

{
    "nomalization_rule": [
        {
            "first_label": "产品体验", //一级指标
            "second_label": "口味体验", //二级指标
            "third_label": "整体口味", //三级指标
            "seed_word": "口味/味道",  //判断三级指标的种子词，以'/'分割
            "des": "" //指标描述
        },
        {
            "first_label": "产品体验",
            "second_label": "口味体验",
            "third_label": "膻味",
            "seed_word": "膻味",
            "des": ""
        }
    ]
}

• 关联场景挖掘

{
    "scene_rule": [
        {
            "first_label": "人群",//一级指标
            "second_label": "性别",//二级指标
            "seed_word": "男人/女人"//指标判断的种子词，以'/'分割       
            
        },
        {
            "first_label": "人群",
            "second_label": "人生阶段",
            "seed_word": "婴幼儿/宝宝/孩子/小孩/青少年/少年/成年人/中年人/中老年/老年人/老人/学生"
        }
    ]
}