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  • 数据指标体系

    2020-08-04 10:42:39
    指标 - 引言 在互联网行业,指标是我们绕不开的话题。 上百万的市场预算,却不知道钱花出去到底带来了多少回报。 做了几次活动,写了几篇文章,却不知道有没有带来...数据统计中有哪些常见的指标?如何为一个项目(活

    指标 - 引言

    在互联网行业,指标是我们绕不开的话题。

    上百万的市场预算,却不知道钱花出去到底带来了多少回报。

    做了几次活动,写了几篇文章,却不知道有没有带来足够的流量。

    辛辛苦苦导入了流量,却不知道流量有没有转化为用户。

    注册过程中缺乏每步转化率的监测,优化和优化效果更是无从谈起。

    不知道注册用户的留存情况,更不知道这些用户是否可以成为一个忠诚用户甚至付费用户。

    ……

    种种的“不知道”,都是因为你缺少了指标思维!

    人生路上多知己,全靠指标讲道理。

    什么是指标?数据统计中有哪些常见的指标?如何为一个项目(活动、功能、产品)制定指标模型?别急,今天我们唠唠指标那些事儿。

    指标是什么

    先来看一下因吹斯汀的百度百科怎么解释指标:

    预期中打算达到的指数、规格、标准,一般用数据表示。

    比如,Boss开年会时说:“我们今年新增的几个指标:员工流失率、门店客流量、客单价……(balabala)成果丰硕,收益明显!”。发言中所提到的“员工流失率”、“门店客流量”、“客单价”,就是指标,是对结果的数据化描述。

    在互联网行业中,我们可以对指标做出更为具体的定义:指标,是反映某种事物或现象,描述在一定时间和条件下的规模、程度、比例、结构等概念,通常由指标名称和指标数值组成。

    指标可以分为简单计数型指标和复合型指标。

    简单计数型指标是指可通过重复加1这一数学行为而获得数值的指标,如UV(Unique Visit , 独立访客数)、PV(Page View,页面浏览量);

    复合型指标是由简单计数型指标经四则运算后得到的,如跳出率、购买转化率。

    在计算指标时,我们还会涉及绝对数、相对数;百分比、百分点;频率、频数;比例、比率等计算方式。

    实战:如何设立指标体系

    假设你手上有一个方案(可能关于活动、功能或是APP),怎么从指标层面衡量它实施后效果是好是坏(即评估产生的价值)?

    1.明确业务目的,确定核心指标

    指标体系没有放之四海而皆准的模板,不同业务形态有不同的指标体系。

    想要制定符合业务需要的指标体系,离不开日积月累的深刻洞察。我们总结了几大常见的互联网业务类型,把“省时间/杀时间”、“产品自身提供价值/产品链接其他资源提供的价值”当作横纵坐标的两端,构建了4个象限。

    「产品自身提供价值」是指产品自身可以满足用户需求,为用户提供价值。

    「产品链接其他资源提供的价值」是指产品作为平台方或链接者,把用户和其他資源链接起来,以此为用户提供价值。

    如:O2O产品,产品把用户和众多商家链接在一起,为用户提供价值;如探探,则把不同的用户链接在一起,为使用者提供价值。
    在这里插入图片描述

    我们根据业务特点将不同业务放入对应的象限之中,它们分别是:

    工具类业务:帮助用户节省时间,产品自身提供价值。如墨迹天气、TEA。核心指标应该聚焦到判断工具的使用率。

    内容类业务:杀掉用户时间,产品自身提供价值。如今日头条、一点资讯。核心指标应该聚焦到内容的质与量。

    交易类业务:帮助用户节省时间,产品通过链接其他资源提供价值。如淘宝、京东金融。核心指标应该聚焦到转化率。

    社交类业务:杀掉用户时间,产品通过链接其他资源提供价值。如Soul、探探。核心指标应该聚焦到用户的活跃程度。

    在明确业务之后,就可以构思每个业务需要关注的指标。如下表所示:
    在这里插入图片描述

    2.拆解核心指标

    明确业务类型和业务指标之后,我们要结合实际业务,将主要关注的指标拆解到可行动的程度。常见的拆解思路有两种:

    按场景拆分成多个子指标的和。

    如:DAU ≈ 日新增用户+留存用户+回流用户;

    按一定的关系拆分成多个子指标的积。

    依靠逻辑关系进行指标拆分。如:

    GMV (总消费额)≈ 用户数 x 购买频次 x 客单价;

    销售额 ≈ 用户总量 x 付费率 x 客单价;

    LTV(生命周期总价值 ,life time value )=LT(生命周期 ,life time)x ARPU(每个用户的平均花费,Average Revenue Per Use)

    依靠时间先后进行指标拆分。

    如:渠道推荐效果 ≈ 展现次数 x 点击率 x 转化率

    举例

    举个例子,某电商平台准备做一个大促活动,BOSS说,把活动的销售总额提高5倍,我们应该怎么办呢?

    首先,如果想提升销售额,要么提升买家数,要么提升客单价。依照逻辑关系,销售总额可以拆分为:销售总额=买家数 x 客单价

    销售总额=参与活动用户总量 x 付费转化率x 客单价

    我们就拥有了三个方向,我们可以把“参与活动用户总量”、“付费转化率”、“ARPU”任意提升5倍,或各的提升率乘积达到5,即可完成BOSS的目标。

    其次,分别构思三个方向如何落地。

    参与活动用户总量:

    在活动推广阶段,如果我们想要提升参与活动的用户总量,就要获得更大的曝光。曝光可以分为站内曝光和站外曝光,通过这些曝光而来的用户,我们可以对应称之为站内流量和站外流量。

    在这个电商的例子当中,Banner位、Push、回流页可提供站内流量。而微信生态(微信公众号、朋友圈广告投放、KOL合作)、百度网盟、豆瓣小组、微博、抖音、搜索引擎等,可吸引站外流量。

    假如目前导入活动页的流量为5000,站内总体流量是10w,可见该活动在站内流量上有较大的提升空间,此时可以选择加大站内曝光。假如站内总体流量是10w,目前导入活动页的流量已为9w,站内流量已经基本饱和,再扩大站内曝光收益就会非常有限了,此时我们可以选择加大站外曝光,获取更多的站外流量。

    付费转化率:

    如果想要提升用户的付费转化率,就需要梳理现有活动的转化流程,观察各转化环节的转化率。针对转化率较差的环节,思考转化较差的原因并采取相应措施,减少用户在各环节中的流失。例如:环节是否过多、流程是否过长,是否需要对环节进行合理的合并或删减;各环节的引导机制是否顺畅,文案/UI是否引导清晰等,是否可以通过一些奖励来提高转化。

    客单价:

    我们可以从以下两个方面来思考如何提高客单价:

    如SKU运营方面,可推出组合套装吸引用户购买。如一套潮牌的上衣与裤子,新年限量款的化妆品礼盒、“简史”系列书籍三部曲(《人类简史》、《未来简史》、《今日简史》)系列。

    运营方面,如采用满额包邮、满额立减/满额使用优惠券、满额赠送等;也可以通过客服推荐相关产品、为用户的购买提供附加值(如购买满xx元免费上门安装)等等。

    参考文章:5分钟教你get数据指标体系

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  • 1.为什么要搭建数据指标体系 可以形成对业务的全面了解与数据监控,利用数据驱动业务:有一个全面的数据指标体系能让我们在‘‘是什么”的层面对业务现状有清晰的了解。 出现问题时能够及时进行报警、定位和分析,...

    1.为什么要搭建数据指标体系

    • 可以形成对业务的全面了解与数据监控,利用数据驱动业务:有一个全面的数据指标体系能让我们在‘‘是什么”的层面对业务现状有清晰的了解。
    • 出现问题时能够及时进行报警、定位和分析,方便排查问题:全面的数据指标体系基本上覆盖了核心的业务场景,我们能够针对一些关键指标设立预警机制及时报警发现问题,同时问题出现后,比较全的指标体系也能够支持我们多维度分析和排查问题,找到“为什么”以及“如何做”的方向。

    关于预警指标举个例子:比如日活一般是业务方比较关心的指标,如果某一天的日活出现大幅度变化,可能是产品发生了一些严重的bug,可以把日活设为预警指标,出现问题时及时报警发现问题修正问题。

    2.搭建数据指标体系的思路

    1.梳理业务场景及产品核心流程,同时跟业务方沟通数据指标需求

    a.一个全面、完整的数据指标体系都会包含不同业务场景或者不同流程的指标,比如一个在线教育app的数据指标体系,可能包含渠道部分的数据指标、产品功能使用相关的数据指标、课程订单的数据指标等。一个产品的数据指标体系通常是涉及到全部业务场景的,因此有时候也是比较杂乱的,按照业务场景来梳理会比较清晰一些。

    以B站为例,我们该怎样考虑这个产品的数据指标体系呢?
    首先,B站是一个视频类内容产品,关于内容产品就要考虑内容的生产、分发、消费,可以按照这个思路先划分出三大核心场景,其次,B站的付费业务是大会员和会员购,这部分又是一个场景,同时动态部分也是内容社区,可以搭建社区相关的评估指标。
    场景的划分基于对业务和产品的全面了解,当然也可以按照公司自己的业务线来划分业务场景,比如直播业务线、游戏业务线等。

    b.不同类型的产品的业务目标、产品流程不同,数据指标体系也不一样。比如一个C端和一个B端的产品关注的数据指标体系不一样,一个工具类型的产品和一个社交类型的产品数据指标体系也有很大差异。因此在搭建指标体系之前,建议先画一个流程图完整的梳理出当前产品的流程图或者说用户在产品内的操作路径,结合流程图来完善数据指标体系。

    同样以B站为例,关于视频部分我们怎样在梳理流程后搭建指标体系呢?
    粗略梳理的流程如下:
    视频生产-分发-曝光-用户点击-观看-退出观看/点赞、评论、关注、收藏、转发、投币等,关于用户观看这个行为,可以梳理的指标有:观看人数、观看时长、人均观看时长、视频完播率、退出率等

    c.明确了业务逻辑和产品流程之后,你会有一个初步的指标体系,但是前期跟业务方的沟通是必不可少的,因为数据指标的最终应用是希望可以辅助业务、驱动业务,因此一定要关注业务方的需求是什么,业务目标是什么,这就明确了数据指标体系到底该包含哪些部分,以及要细化到什么程度。

    1)明确包含哪些部分指的是我们初步梳理的场景和流程是否涵盖了业务方的需求,如果没有包含的需要再扩充进来。
    2)细化到什么程度这个时候是在跟业务方确认需要完善的指标维度到底有哪些。比如视频的观看时长,需要的维度要细化到每类视频的观看时长、每个频道下的视频的观看时长、不同省份的用户的观看时长等,那类型、频道、省份就是我们后面需要完善的指标维度。

    2.结合业务场景和业务方需求,按照不同划分方式搭建指标体系

    • 前面我们已经确定了核心的场景和流程,这个时候就需要按照一定的划分标准或者说思路尽量覆盖全这些需求来搭建指标体系。
    • 举例介绍几种常用的划分方式,来让指标体系更结构化更有主次。

    1)在线教育类产品,有教师端、学生端、家长端,可以将一级的业务场景划分为这三端,再去拆分二级指标体系,比如教师端再细化为教师的上课情况、作业批改情况、与学生互动情况等。同样o2o类产品都可以先分端再分场景,比如滴滴可以分为司机端和用户端。
    2)社交类产品,比如soul,在搭建指标体系时,可以结合正向指标和负向指标来完善指标体系。
    3)有些指标也会按照过程指标和结果类指标划分,也可以按照这个标准来思考自己的指标体系是不是覆盖全面。

    3.明确数据指标的定义、完善分析维度、时间粒度以及数据的实时性、取数逻辑

    • 指标的定义包括业务描述、数据口径和计算公式

    以日活为例:
    1)业务上的描述是:每天活跃的用户数
    2)数据口径是:每天启动/打开app的用户数
    3)计算公式:因为日活是一个原始的单次指标不是复合指标,所以这里没有计算公式,一般转化率等复合指标,需要明确计算公式
    你可能会问,为什么要明确这些?再说一下,不同的产品、不同的业务可能对日活的定义是不一样的,比如B站用户量已经很大了,也可以用每天真正点击视频观看的用户数作为每天真正活跃的用户数,因为这些看视频的用户相对于仅打开app逛一下就走的用户是更有价值的。

    所以,笔者想说的是,数据指标的定义很关键。

    在应用层面,数据指标定义的规范和统一可以让大家对这个数据都有一样的理解,沟通交流更方便,其次,统一的口径更利于数据指标体系在整个公司层面应用起来。还有,根据笔者经验,一个公司如果数据口径不统一不规范,大部分时间不是在利用数据分析数据,而是各部门各个业务线之间在对数据diff。因为数据口径不统一,大家各有各的说法,你不信我的数据结果,我也不服你的数据结果,这就丧失了搭建数据指标体系的初衷。

    • 维度指的是每个数据指标可以从哪些角度来细化

    梳理清楚指标的维度可以帮助我们更好的了解一个指标到底可以从哪些方向下钻分析。这对于后续业务的深入分析、数据问题定位都非常有用。同时我们看指标也不单单是只看一个总指标,为了深入了解业务,一定要对各个细分指标都清楚。

    • 时间粒度指的是数据指标是按照秒、分钟、小时、天、月、年等粒度来查看。有些数据指标没必要精确到秒,有些数据指标我们只看月度就可以,因此时间粒度也需要明确好。同时这也涉及我们后续能不能实现这个时间粒度的问题,比如某些数据指标业务需要看秒级别的,但是目前数据采集方面技术无法实现,那就不能把这个指标放进来。
    • 数据的实时性指的是数据是实时的还是离线的,实时的数据是实时上报的,数据产生了我们就可以取数看到数据,离线的数据比如今日的数据次日可以看到。
    • 取数逻辑其实也就是我们的数据指标的定义,定义清楚了我们就知道怎么取了,但是这里单独拿出来是因为,涉及到具体的字段、具体的表还是需要一一明确的。同时在这个环节也需要确认目前数据库或者数据平台存储的数据是否满足搭建的指标体系的需求,这个环节要取数验证所建立的指标体系是不是都有数据,保证数据的准确性和完整性。

    多说一句如果数据不完整、数据质量差怎么办?

    其实公司数据资产多了之后数据质量差是比较常见的,很难保证你建立的所有指标都能完美的取到数据,比如某个埋点属性缺失了,那你的指标就少了一个分析维度,比如某个指标之前的口径和现在的不一致,之前的字段无法再利用等,这些都是比较常见的问题

    因此,在这个阶段,其实不仅仅是明确取数逻辑这件事,你还需要做的是,验证一下数据是不是都能准确的取到,注意一定是准确的取到。如果发现有问题的地方,记录下来,让负责相关数据库或者底层数据表的部门来完善数据字段,保证后续数据的可用性、准确性、完整性。

    3.搭建数据指标体系的过程中注意事项

    • 跟业务方多沟通,毕竟业务方才是最终的应用者,建立的指标体系数据看板等都是为了辅助业务、驱动业务。同时多和业务方沟通,分析师自己也会有业务输入,可以更了解业务。
    • 有全局意识,确保数据指标能够在公司层面应用起来,这就要求搭建指标体系时要尽量保证指标口径统一,数据准确完整,能让大家沟通使用更边界高效。
    • 如果自己公司有数据平台或者数据产品,最好是把数据指标体系建立为自动化的数据看板,能节省取数做报表的时间,省时省力。
    • 数据指标体系也是不断完善和迭代的,比如新增加了业务或者某些产品功能迭代掉了,那就需要及时更新数据指标体系。
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  • 数据指标体系 做数据分析的时候,有一个很重要的过程,就是搭建数据指标体系。对于指标体系,在某些出版物中是这么定义的,指标体系,是由一系列具有相互联系的指标所组成的整体,可以从不同的角度客观的反映现象...

    数据指标体系

    做数据分析的时候,有一个很重要的过程,就是搭建数据指标体系。对于指标体系,在某些出版物中是这么定义的,指标体系,是由一系列具有相互联系的指标所组成的整体,可以从不同的角度客观的反映现象总体或样本的数量特征。指标体系中的指标彼此间要存在逻辑关系,单独一个指标或毫无关系的指标都不能称作指标体系。

    1.指标架构

    按照不同的意识形态,构建不同的指标架构。理解与认知需要一个主体,而主体圈定范围。目前互联网公司基本都有自己的CRM、ERP、OA等信息管理系统,这是以公司为主体,组织层面根据业务搭建管理系统,构建指标架构。指标体系应用非常广泛,范围不同对应级别和架构也不同。从个人到国家都涉及指标体系的构建,个人层级(收支指标体系)、团队层级(KPI指标体系)、组织层级(管理指标体系)、行业层级(评价指标体系)、国家层级(经济指标体系)等。这只是罗列出对主体的某个方面进行指标体系的构建。无论是生活中,还是工作中,主体所处的不同场景,都可以通过指标体系进行量化。

    2.指标模型

    对于指标体系的应用,主要还是在工作中。对于互联网公司,指标体系的建立离不开产品、业务、用户这三个对象。通过对象抽象指标模型,比如用户消费漏斗模型、产品迭代模型、业务转化模型等。不同的产品类型、产品阶段圈定不同的数据指标。不同的业务流程线、业务节点圈定不同的数据指标。不同的用户行为、生命周期圈定不同的数据指标。指标模型是以事件为核心的,通过事件定义一个触发点,根据触发点抽象出指标,在根据指标圈定相应的数据,最后搭建指标模型反映事件现象。进而实现对事件的理解和决策调整起到支持作用。其实这也就是指标体系搭建过程。

    3.指标体系搭建

    上边也说到指标体系的搭建过程。总结来说,以事件为核心,明确触发点、定指标、圈数据、建模型的步骤过程。

    1)触发点
    触发点是整个体系建立的第一步,如同打地基,至关重要。他是数据分析的目的,也是体系建立的目标。未来模型的可用性和迭代程度,很大程度取决于这一步的定向。再次重申,一定要明确指标体系建立的目的。目标大体上可分为几类:1.表现现状;2.反应问题;3.预测趋势;4.评估目标;5.决策调整;根据自己的目标建立定向指标模型,这样也为指标的划定提供的了基础。

    2)定指标

    有了方向就好划定指标,**指标大体分为三种。一种是关键指标,一种是衍生指标,还有一种是自建指标。**在大量的指标种,根据这三种标签结合分析目的进行选择。这样的指标模型更实用,有效果。指标自身类型也分为两类,一种是量级指标,他表示的是规模。一种是效率指标,他表示的是质量。
    第一步,定关键指标,关键指标根据流程关键节点或者行为重要动作选定,可以很好的反应业务特征和问题的本质。
    第二步,塑衍生指标,衍生指标可是对关键指标的重构或计算。辅助关键指标对问题的阐述,事件的刻画。
    第三步,验证有效性,以目标为核心,验证划定指标的有效性,如果不能很好诠释事件,也可以根据情况自建指标。
    3)圈数据

    做好前面的两个步骤,这一步是一个撒网捕鱼的过程。这个阶段要注意的就是掌握收集并整理数据的度,清洗数据是一个比较费时的动作。根据实际情况,在保障数据质量的同时,推进构建指标体系的效率。在减少时间成本的前提优雅的解决问题。上边是在操作上要注意的。在理解上要注意数据和指标的关系,是指标决定数据,而不是通过数据反推指标。这一点很关键。
    4)建模型
    建模型的过程就是以事件为核心,把指标间的逻辑关系表述清楚。好的模型具有可拓展、可泛化的能力,通过不断的迭代,高效复用的解决问题。有些模型是比较成熟的模型,有些需要自己建立模型。根据自身的情况而定,总之要符合核心事件的逻辑。不要因模型而建模,一定要紧握事件。

    总结,指标体系建立的过程,是实践与优化的过程。以事件为核心,圈定范围,明确逻辑,挖掘根源。这样数据指标体系对于分析初衷的作用价值才能最大化。

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  • 数据指标体系建立

    2018-03-20 10:03:00
    转载自:http://www.cnblogs.com/MOKAILG/p/6000095.html指标体系做数据分析的时候,有一个很重要的过程,就是搭建数据指标体系。对于指标体系,在某些出版物中是这么定义的,指标体系,是由一系列具有相互联系的...

    转载自:http://www.cnblogs.com/MOKAILG/p/6000095.html

    指标体系
    做数据分析的时候,有一个很重要的过程,就是搭建数据指标体系。对于指标体系,在某些出版物中是这么定义的,指标体系,是由一系列具有相互联系的指标所组成的整体,可以从不同的角度客观的反映现象总体或样本的数量特征。概念总是比较难以理解的,举个不是特别恰当例子,就好比太阳系,他也是个体系,有恒星、行星、卫星等组成的整体。九大行星以太阳为核心游走于自己的轨迹,单独把地球、太阳拿出来,他不叫太阳系,随便找出几颗其他的行星,他也不叫太阳系。总之,指标体系中的指标彼此间要存在逻辑关系,单独一个指标或毫无关系的指标都不能称作指标体系。

    指标架构
    按照不同的意识形态,构建不同的指标架构。理解与认知需要一个主体,而主体圈定范围。目前互联网公司基本都有自己的CRM、ERP、OA等信息管理系统,这是以公司为主体,组织层面根据业务搭建管理系统,构建指标架构。指标体系应用非常广泛,范围不同对应级别和架构也不同。从个人到国家都涉及指标体系的构建,个人层级(收支指标体系)、团队层级(KPI指标体系)、组织层级(管理指标体系)、行业层级(评价指标体系)、国家层级(经济指标体系)等。这只是罗列出对主体的某个方面进行指标体系的构建。无论是生活中,还是工作中,主体所处的不同场景,都可以通过指标体系进行量化。

    指标模型
    对于指标体系的应用,主要还是在工作中。对于互联网公司,指标体系的建立离不开产品、业务、用户这三个对象。通过对象抽象指标模型,比如用户消费漏斗模型、产品迭代模型、业务转化模型等。不同的产品类型、产品阶段圈定不同的数据指标。不同的业务流程线、业务节点圈定不同的数据指标。不同的用户行为、生命周期圈定不同的数据指标。指标模型是以事件为核心的,通过事件定义一个触发点,根据触发点抽象出指标,在根据指标圈定相应的数据,最后搭建指标模型反映事件现象。进而实现对事件的理解和决策调整起到支持作用。其实这也就是指标体系搭建过程。

    指标体系搭建
    上边也说到指标体系的搭建过程。总结来说,以事件为核心,明确触发点、定指标、圈数据、建模型的步骤过程。

    触发点
    触发点是整个体系建立的第一步,如同打地基,至关重要。他是数据分析的目的,也是体系建立的目标。未来模型的可用性和迭代程度,很大程度取决于这一步的定向。再次重申,一定要明确指标体系建立的目的。目标大体上可分为几类:1.表现现状;2.反应问题;3.预测趋势;4.评估目标;5.决策调整;根据自己的目标建立定向指标模型,这样也为指标的划定提供的了基础。
    定指标
    有了方向就好划定指标,指标大体分为三种。一种是关键指标,一种是衍生指标,还有一种是自建指标。在大量的指标种,根据这三种标签结合分析目的进行选择。这样的指标模型更实用,有效果。指标自身类型也分为两类,一种是量级指标,他表示的是规模。一种是效率指标,他表示的是质量。
    第一步,定关键指标,关键指标根据流程关键节点或者行为重要动作选定,可以很好的反应业务特征和问题的本质。
    第二步,塑衍生指标,衍生指标可是对关键指标的重构或计算。辅助关键指标对问题的阐述,事件的刻画。
    第三步,验证有效性,以目标为核心,验证划定指标的有效性,如果不能很好诠释事件,也可以根据情况自建指标。
    圈数据
    做好前面的两个步骤,这一步是一个撒网捕鱼的过程。这个阶段要注意的就是掌握收集并整理数据的度,清洗数据是一个比较费时的动作。根据实际情况,在保障数据质量的同时,推进构建指标体系的效率。在减少时间成本的前提优雅的解决问题。上边是在操作上要注意的。在理解上要注意数据和指标的关系,是指标决定数据,而不是通过数据反推指标。这一点很关键。
    建模型
    建模型的过程就是以事件为核心,把指标间的逻辑关系表述清楚。好的模型具有可拓展、可泛化的能力,通过不断的迭代,高效复用的解决问题。有些模型是比较成熟的模型,有些需要自己建立模型。根据自身的情况而定,总之要符合核心事件的逻辑。不要因模型而建模,一定要紧握事件。

    总结,指标体系建立的过程,是实践与优化的过程。以事件为核心,圈定范围,明确逻辑,挖掘根源。这样数据指标体系对于分析初衷的作用价值才能最大化。

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