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    指标体系构建是数据分析师核心工作之一,对于刚入门或者想要转行的朋友来说,“指标体系”这个词对于你来说一定很陌生,今天我们会以中国人口数据为例,告诉大家什么是指标体系,指标体系有什么作用,什么样的指标体系才是好的指标体系。

     

     

    什么是指标体系

    指标体系是一个比较抽象的概念,百度百科上这样定义指标体系--“指标体系是指由若干个反映社会经济现象总体数量特征的相对独立又相互联系“。看完这句话,一头雾水,还是不知道什么是指标体系,接着看!

     

    我们想象一个场景,假如我们在谈论中国人口现状这个话题,那么你会如何衡量中国现有人口现状呢?

    你可能会说:“今年的人口总数达到14亿多了!","出生人口数感觉比往年少了很多",“人口老龄化也太严重了吧!”

    那如果是正式场合呢,就需要数据指标登场了,这些口语化的话术基本就不能用,我们需要用精准的数字和具体的指标来说明中国人口现状!

    官方的说法是这样的,据国家统计局发布的2019年经济年报数据显示,2019年全国人口总量超过14亿,新生人口数1465万人,人口出生率为10.48‰;死亡人口998万人,人口死亡率为7.14‰;人口自然增长率为3.34‰

     

    来源:人口增长杂志,第六章,人口地理学,侵删

    http://reader.epubee.com/books/mobile/5a/5a44f59298846b60aebb344670f62b0f/text00013.html

     

    上面的例子中,”人口总数“,”出生率“,”死亡率“,”自然增长率“是四个不同的指标,它们从不同的维度衡量了中国人口现状;当我们把多个不同的指标有规律,有体系的组织在一起共同去量化人口现状时,它们就成了一套指标体系。

     

    所以,根据上面的例子,我们可以重新给指标体系下一个定义,指标体系是指标与体系的结合体,是一套从多个维度拆解业务现状并有系统有规律的组合起来的多个指标。也就是说单个指标只能叫指标,多个有一定规律,内部有一定关联的指标的组合才能叫做指标体系。

     

     

     

    为什么需要指标体系

     

    看完上面的定义我们已经知道指标体系是什么了,那你可能会问,指标体系到底有什么用处?指标体系的功能大致可以分为三点,第一,指标体系是一套标准化的衡量指标,可以监控业务的发展情况;第二,指标体系可以形成表转化的体系模版,并且可以固化下来以减少重复的工作;第三,如果业务出现问题,我们可以通过指标拆解,迅速定位业务问题,给出业务优化方向。

     

    (1)形成标准化的衡量指标,监控业务发展状况

     

    指标体系是一套固化下来的业务监控指标,可以长期监控业务的发展变化趋势,评价业务的现状。

     

    回到全国人口现状的例子,如果我们仅看近五年的人口变化趋势,我们会发现人口死亡率基本恒定在7%左右,出生率和自然增长率虽然略有降低,但是也分别恒定在11%和3.5%左右。从近五年数据来看,人口状况变化看似变化并不大,出生率大于死亡率,人口保持正增长,似乎还是一个比较理想的状态。

     

    但是,我们将时间线拉长到40年,情况就不容乐观了。我们会发现在1978到2019近41年的时间里,死亡率是恒定的,但是出生率和自然增长率在1990年左右出现了剧降,分别从25%,15%降到3.5%左右。

     

    有了出生率,死亡率以及自然增长率等指标体系并且长期监控,我们就很容易发现中国人口现有的一些问题了,这也是指标体系存在的第一个意义。

     

    (2)通过指标分级治理,快速定位业务问题,优化业务方向

    从上述的分析当中呢,我们很容易地发现了中国人口现有问题,自然增长率太低,如果这个问题不解决就意味着未来年轻人会越来越少,老年人会越来越多;那要解决这个问题,我们就需要具体的定位一下问题,从而才能对症下药。

    首先,我们对自然增长率这个指标进行拆解,清晰地指出哪些指标影响到了自然增长率。我们知道自然增长率等于出生率减去死亡率,当死亡率基本恒定的情况下,出生率降低,自然增长率自然也会降低。因此,我们找出了自然增长率降低的主要原因是由于出生率降低,这也是各类专家在提出全面开放二孩的基础上又再次提出全面开放三孩的建议的原因。

    但是这些出生率为什么会降低呢,还需要继续进行指标的拆解,去找出真正影响出生率的因素。比如,人口结构失调,男女比例失调,房价,医疗,教育等都会影响到生育意愿。

     

    在这里,我们对出生率这个指标继续进行拆解,如何拆解呢?我们先抛出一个问题,如果要提高出生率,你会从那几个方面着手?

    我们首先会考虑让已婚人群尽可能生1-2孩;其次,对于适龄未婚人群,制造条件机会让他们尽快成婚生小孩。有了这样的思路之后,我们就可以按照已婚和未婚两个群体进行拆分,进一步探究影响这两个群体生2孩或成婚的因素。对于已婚人群,可能存在着房贷压力,医疗负担,赡养负担,抚养负担等等;而对于适龄未婚人群则可能是因为男女比例失调找不到合适和男女朋友,还在念硕士博士学业压力大以及恐婚等等因素。最终的原因还需要结合数据和实际调查得出,我们这里不做过多的展开,只做指标拆解分析。

     

     

     

    通过上述的指标拆解外加数据验证就可以逐步的找到自然增长率下降的原因,解决最根本的原因而非单纯的催婚催生催育才是提高自然增长率的最有效的途径和方法。

     

    我们总结下上述的过程,首先,我们建立了自然增长率相关的指标体系;其次,我们通过拆解自然增长率这个指标前后的关联关系,通过回溯和下钻对自然增长率这个指标进行了三级拆解,最后我们通过相关数据验证以及实际调查得出最终影响自然增长率的因素。

     

    (3)形成标准化体系,减少重复工作,提高分析效率

    指标体系是数据结果体系化的展示,做好指标体系这一块工作可以让统计分析师少干一些临时取数的活,同时可以实现业务之间的横向和纵向对比(前提是具有可比性的业务)。

    还是拿人口状况的例子来说,全国人口累计超过14亿,国家统计局不可能公开每一个人的数据,就算公开了我们也没有那么多的时间和精力去看每一个个体的具体情况,所以需要一套完整的指标体系去监控人口状况;而且如果每年的指标体系不一样的话,那么也进行纵向对比也没太多意义,所以一套固化下来的指标体系显得尤为重要。

     

     

    指标体系的评价标准以及注意事项

    回到现实的工作当中,什么样的指标体系才是好的指标体系呢?

     

    一套好的指标体系,会极大的减轻统计分析师们的临时取数需求,因为业务存在的问题都可以通过指标体系中的数据回溯,下钻和分级拆解得到很好地暴露。如果你做完一套指标体系之后,业务还是频频找你提取数需求的话,那可能是你的指标体系还存在优化的空间,这时候就该先找下指标体系的问题了。

     

    如果指标体系没有较大问题,那如何通过现有指标体系评价业务现状呢?

    作为数据分析师,通常都会用到比较的方法,有比较才有说服力,一般情况下我们会用现有的业务指标和大盘数据(也就是我们说的benchmark)进行比较,从而说明业务现状。

     

    那构建一套指标体系需要注意哪些问题呢?

    (1)数据提前埋点

    对于互联网公司而言,数据产生于用户行为,用户行为都是通过埋点促发而记录,所以要获得相应的用户数据就得先埋好点。

     

    (2)统一指标口径

    统一指标计算口径也是很重要的步骤,统一的计算口径可以使得业务具有横向和纵向的可比性,所以需要在统一整套指标体系的最小计算单位,不同的计算口径计算出的数据也会略有差异。

     

    (3)指标穷尽且相互独立,遵循MCEC原则

    对于某一块业务我们需要下钻和拆解,下钻维度和拆解维度需要相互穷尽且完全独立,也就是麦肯锡提出的MCEC原则,样才能更好的暴露业务存在问题。MCEC原则也会在指标体系构建方法中详细介绍。

     

     

    参考文章

    中国统计年鉴数据

    http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2019/indexch.htm

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/153286082

    https://finance.sina.com.cn/china/gncj/2020-02-25/doc-iimxyqvz5539802.shtml

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    作为数据分析师,构建数据指标体系是较为基础但是极为重要的工作内容。好的指标体系能够监控业务变化,当业务出现问题时,分析师们通过指标体系进行问题回溯和下钻能够准确地定位到问题,反馈给业务让其解决相应的问题。这就是指标体系存在的意义和数据分析师的价值所在。那如何才能建设一套能够实时监控业务变化且能迅速定位业务问题的指标体系呢?小编今天会用三个步骤,四个模型教会大家指标体系的构建方法。

     

    构建数据指标体系的方法概括

     

    数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤,即明确业务目标,理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理,在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型,这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。

    小编整合这四个模型,为大家梳理了一套建设指标体系的流程和方法。

     

     

    三个步骤,四个模型方法论

     

    1.OSM模型-明确业务目标,数据赋能业务

     

    OSM模型是 Object, Strategy, Measure的缩写。数据服务于业务才能赋能业务,数据脱离业务,那么数据就会失去其价值。

     

    所以,我们在建立数据指标体系之前,一定要清晰的了解业务目标,也就是模型中的O,Object。换句话说,业务的目标也就是业务的核心KPI,了解业务的核心KPI能够帮助我们快速理清指标体系的方向。

     

    了解业务目标方向之后,就需要制定相应的行动策略,也就是模型中的S,Strategy。行动策略的制定可以根据产品生命周期或者用户行为路径进行拆解,也就是把业务的核心KPI拆解到产品生命周期(AARRR)或者用户行为路径(UJM)当中,在整条链路当中分析可以提升核心KPI的点。

     

    最后,就需要我们制定较细的评估指标,也就是模型中的M,Measure。评估指标的制定是将产品链路或者行为路径中的各个核心KPI进行下钻细分,这里用到的方法就是麦肯锡著名的MECE模型,需保证每个细分指标是完全独立且相互穷尽的。

     

    总结一下OSM模型的内容及其与AARRR,UJM,MECE模型之间的关系,OSM模型是指标体系建设的指导思想,理解业务KPI是OSM模型的核心;制定行动策略是实现业务KPI的手段,而AARRR和UJM模型是实现策略制定的方法论;制定细分指标是评估业务策略优劣的方法,而MECE模型制定细分指标的方法论。

     

     

     

     

    2.AARRR模型和UJM模型--理清用户生命周期以及行为路径

     

    前面我们提到AARRR和UJM模型是实现策略制定的方法论,对于刚入门或者想要转行的朋友来说,可能对这两个模型都还很陌生,下面我们就简单的介绍下这两个模型。

     

    AARRR和UJM模型都是路径模型,二者原理相似,只是它们出发的角度不一样。AARRR模型是从产品角度出发,揭示产品的整个生命周期;而UJM模型是从用户出发,揭示用户的行为路径。

     

    AARRR模型是基于产品角度,简单地来说就是拉新,促活,留存,付费,推广。对于一款产品来说,我们首先要从各个渠道获取用户;其次需要激活这些用户并让他们留存下来;对于留存下来的用户引导他们付费以及推广产品。

     

    UJM模型则是从用户角度出发,描述了用户进入产品的整个路径流程,即注册,登陆,加购,购买,复购链路流程。

     

    无论是产品角度还是用户角度进行链路流程,核心KPI都可以下钻到相应的节点,这样我们就在整条链路流程当中拆解了业务的核心KPI。这样的好处是,我们可以从更多的角度和维度监控和分析业务问题。

     

     

     

    3.MECE模型--指标体系分级治理

     

    前面两个步骤,首先我们明确了业务核心目标;其次,我们将业务核心的KPI下钻到产品生命周期或者用户路径行为中;接下来我们需要对这些核心KPI向下进行三到五层的拆解,这个过程我们成为指标体系分级治理,用到的模型是MECE模型。MECE模型的指导思想是完全独立,相互穷尽,根据这个原则拆分可以暴露业务最本质的问题,帮助数据分析师们快速地定位业务问题。例如,客户总成交额GMV进行以及拆解可以是付费用户数与平均客单价的乘积。

     

     

     

     

    GMV为例,用三个步骤,四个模型教会你搭建指标体系的方法

     

    如果你的老板给出你一个很大的业务问题,他说,“我们现在做一套GMV相关的指标体系,你出一个方案吧!”面对这么大的一个命题,我们就需要对命题进行分解,将其分解成若干个子问题并找到各个子问题之间的联系,做成一套业务监控指标体系,帮助数据分析师快速定义业务问题。在这里,我们就通过上面提到的三个步骤,四个模型去搭建GMV相关的指标体系。

     

     

    第一步,根据OSM模型构建整体框架,明确业务目标。

    为什么业务会关注GMV?当然这是业务的核心KPI,关系到自己的饭碗,GMV当然越高越年终奖越高。所以,作为数据分析师我们提炼出业务目标——提升用户总成交量GMV

     

     

    第二步,根据AARRRUJM模型拆解用户达成GMV的路径,将业务目标转换为提升用户路径转化率。

     

    用户达成GMV需要通过六个步骤,即注册-登录-曝光-点击-加购-成交。到目前为止,我们已经将提升GMV这个目标转换为提升用户付费路径的转化率,只要我们提升用户每一步的基数,使得每一步的转化率变高就可以达成提高GMV的目标。

     

    将提升GMV转化为提高用户达成GMV路径转化率还有另外一个好处,即通过路径拆解能够暴露业务更多的问题,同时,分析师可以根据暴露的业务问题提出相应的建议方案,这也是数据分析师的价值所在。

     

    第三步,根据MECE模型对GMV达成路径的每一个指标进行拆解,实现指标分级治理。

     

    有了GMV达成路径之后,我们就可以将这个路径的核心步骤抽象成GMV的分级指标并进行回溯下钻。同时,找出影响每一个步骤的关键因素作为二级指标,每一个关键因素之间需要完全独立,相互穷尽。

    我们先根据公式1

    GMV=成交用户数*平均客单价 

    这里将核心KPI用户总成交量GMV进行了一级拆解。

    又有公式2

    成交用户数=点击UV*访购率

     

    将公式2带入公式1得到:

    GMV=点击UV*访购率*平均客单价

     

    又有公式3

    点击UV=曝光UV*转化率

    将公式3带入公式1得到:

    GMV=曝光UV*转化率*访购率*平均客单价

     

     

     

    到这里呢,我们已经将核心KPI用户总成交量GMV进行三级回溯拆解,形成了分级治理的指标体系。到这里并没有结束,像曝光UV等着指标还可以继续向下拆解,例如,谷歌渠道曝光UV,华为渠道曝光UV等等,可以根据具体的工作场景进行适当的调整和向下拆解。

     

     

    讲到这里你可能会有几个问题。

    问题1:指标分级治理拆这么细有什么用?

    正向作用:分解核心KPI,明确每一个步骤的行动计算和每个行动考核指标。

    例如,老板让你估算明年GMV,就可以根据历史数据运用这套指标体系对明年的GMV进行估算。

    再例如,老板让你下个月做到1个亿的GMV,让你出个方案。这是就可以再对曝光UV进行细分,把量拆解到每一个渠道上去。

     

     

     

    反向作用:当业务出现问题,可以通过指标体系反向排查业务问题。

    例如,这个月的GMV下降了10%,老板让你排查下问题在哪里。这时候就可以根据这套指标体系逐一排查问题,定位到是哪个步骤,哪个环节出现问题,并提出相应的解决策略。

     

    问题2:在运用MECE模型进行指标体系分级治理时,是不是拆的越细越好,越全越好?

     

    当然不是,在进行MECE拆解时,需要找到与核心指标有重要关联关系的子集进行拆解分类,这样才能保证指套指标体系能够指导业务进行决策分析,帮助数分定位业务问题!

     

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    最后,为大家收集了各个行业指标体系模板,回复【指标】即可领取!

     

     

     

    参考链接:

    https://www.zhihu.com/question/315972357/answer/1238739118

    https://www.zhihu.com/question/396456056/answer/1238380415

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/153286082

    https://blog.csdn.net/weixin_39699670/article/details/111103446

    http://www.woshipm.com/operate/4000572.html

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  • 效能评估指标体系构建

    千次阅读 2019-03-08 11:21:01
    目录效能指标的选择效能指标的量化方法多指标综合评估指标权重确定方法参考文献 效能指标的选择 选择效能指标时 , 应考虑随机性 、多... 同时 ,在确定评估指标体系时应遵循系统性、简明性、客观性、可测性 、完备...

    效能指标的选择

    选择效能指标时 , 应考虑随机性 、多尺度 、不确定性和局限性等特点 效能指标一般应符合以下要求 :
    ①对装备系统的性能参数相当敏感 。
    ②物理意义明显 , 可利用模型直接求解 。
    ③可用试验方法加以评估 。
    ④与研究的目的对应 。 同时 ,在确定评估指标体系时应遵循系统性、简明性、客观性、可测性 、完备性、独立性和 一致性原则。
    装备系统的层次结构决定其效能的层次结构,相应地效能指标也存在不同的层次。每一层的效能参数依赖于其下属各层的参数 , 且各层次效能参数之间存在着链状关系作用。

    效能指标的量化方法

    为得出效能的量化结果,需要对指标进行量化。常见的量化方法有:排队打分法、体操积分法、专家评分法、两两比较法、连环比率法。

    多指标综合评估

    如果评价主体根据自己的偏好信息,对评价对象多项指标的信息加以汇集,进而从整体上认识评价对象在特定标准下的优劣状况,就称其为多指标的综合评估。多指标的综合评估法主要有:加权平均法(加法规则和乘法规则)、理想系数法、功效系数法、主次兼顾法、效益成本法、罗马尼亚选择法、分层系数法、模糊综合评估法等。

    指标权重确定方法

    为确定各次级指标对上一级指标的影响,需要确定各次级指标的权重。传统的权重确定方法很多,但大致可分为3类。
    ①主观判断法,如德尔斐法(DELPIH)、专家调查法(EIM)、比较矩阵法(CMM)、层次分析法(AH)P、重要性排序法等。
    ②客观判断法,如嫡值法、主因子分析法、多元回归分析法等。
    ③综合权重法。

    参考文献

    郭齐胜, 袁益民, 郅志刚. 军事装备效能及其评估方法研究[J]. 装甲兵工程学院学报, 2004(1):1-5.

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  • FAHP在内部专网安全检查指标体系构建中的应用,评估指标给出的基础上,采用模糊层次分析法给出了操作步骤
  • 大家好,我是小五今天简单分享一下电商数据分析之"人货场"指标体系构建!"场"环境下的指标体系某时段京东通过搜索内衣--进入KJ内衣详情页--点击加入购物车...

    大家好,我是小五

    今天简单分享一下电商数据分析之"人货场"指标体系构建!

    "场"环境下的指标体系

    某时段京东通过搜索内衣--进入KJ内衣详情页--点击加入购物车--去购物车结算--结算支付成功。

    • 业务场景:某时段通过搜索内衣,并选择了kj内衣购买的用户情况。

    • 步骤:京东通过搜索内衣--进入KJ内衣详情页--点击加入购物车--去购物车结算--结算支付成功。

    • 量化步骤及核心指标:

    注意:电商数据分析场景人、货、场。人关心货,货需要场,场关注人。所以在”场“环节分析的时候往往关注访客数UV,在每个环节的转化情况及总达成的核心目标。

    "人"环境下的指标体系

    • 用户来源质量(哪个渠道的曝光度高,用户转化率高,付费渠道的付费客单价)

    • 用户质量:RFM模型

    • 用户构成:新/老

    • 用户构成:用户基础属性占比(年龄、地域、学历、收入...)

    • 用户访问行为:页面深度、停留时长、来店时长...

    • 用户交易行为:复购率、客单价、购买周期...

    "货"环境下的指标体系

    注意以下2个名词:

    • SPU(款数):内衣衣女士聚拢无钢圈文胸蕾丝上托性感套装调整型胸罩少女收副乳防下垂小胸(商品聚合信息的最小单位),如内衣->内衣衣女士聚拢->无钢圈蕾丝上收副乳防下垂小胸,此款内衣就是SPU。

    • SKU(件数):内衣衣女士聚拢无钢圈文胸蕾丝上托性感套装调整型胸罩少女收副乳防下垂小胸 绿色 38C=85C(商品的不可再分的最小单元)。

    常用指标:

    • 库存。库存量:品类数、SPU数、SKU数、库存金额(成本/吊牌);库存率:周转率=出库商品数/库存商品数。

    • 销量。销量;曝光量;点击量;加购量;关注量;收藏量;交易金额;销售效率:各环节转化率,整体转化率。

    • 售后。退货率;好评率;物流延期状况。

    人货场--常用指标

    指标太多,如何应用

    看一下生意参谋给我们提供的帮助文档,每页10条,195页,算算有多少,我们不可能每个都知道吧。所以生意参谋也进行了指标分类,所以我们需要的是从整体出发,再到细分指标的过程。

    整体就是对电商数据分析人货场框架深入理解,再根据具体分析属于哪个环节,选择对应指标,并根据需求提炼核心指标。

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  • 如何构建指标体系

    2020-11-10 21:00:00
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  • 从0开始构建数据指标体系

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    我会从构建数据指标体系、数据分析方法两部分来总结自己学到的一些知识。 首先从构建数据指标体系说起,一个成熟项目的指标体系往往经过前人的构建和完善后,已经非常成熟,不必从0开始构建产品的数据指标体系。但...
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  • 来源:简书转自:中国统计网我会从构建数据指标体系、数据分析方法两部分来总结自己学到的一些知识。首先从构建数据指标体系说起,一个成熟项目的指标体系往往经过前人的构建和完善后,已经非常成熟,...
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  • 完整的指标体系构建 在数据分析师的工作中,针对 * 某某App 或 某某功能模块 最近的用户量或者其他相关指标下降了,你会如何进行分析 等问题,最直接的解决方法就是建立完整的*指标体系**。 通过指标体系,能够...
  • 数仓构建步骤

    千次阅读 2019-03-23 15:26:47
    因此,采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的,因为原型法的思想是从构建系统的简单的基本框架着手,不断丰富与完 善整个系统。但是,数据仓库的设计开发又不同于一般意义上的原型法,数据仓库的设计是数据...
  • 点击上方 蓝字 关注我们前面几讲我们以中国人口数据为例介绍了什么是指标体系指标体系的意义,同时总结了一套用三个步骤,四个模型搭建指标体系的方法。今天,小编会从数据如何赋能业务讲起,同时...
  • 数据仓库构建步骤

    千次阅读 2016-03-16 18:38:00
     一旦数据仓库的体系化结构的模型大体建好后,下一步的工作就是确定我们应该怎样来装配这个体系化结构模型,主要是确定对软硬件配置的要求;主要考虑相关的问题:  预期在数据仓库上分析处理的数据量有多大? ...
  • 指标体系的定义及选取原则 实际工作过程会出现令人不悦的两种情况。第一种是对于某核心数据,如日活,只知道数据在变化,但是不知道为何变化,特别是处于一个较大跌幅时,产品为了解释这种现象,就会向数据分析师要...
  • 数据分析-如何搭建业务指标体系

    千次阅读 2019-04-14 21:23:24
    如何搭建指标体系 一、为什么要搭建指标体系 一)对业务质量提出衡量标准 没有指标对业务进行系统衡量,我们就无法把控业务发展,无法对业务质量进行衡量,尤其现在很多企业多项业务并行,单一数据指标衡量很可能...
  • 指标体系搭建思路

    千次阅读 2019-10-17 16:20:51
    基于业务类型与产品流程,以目标管理为核心,构建指标体系 1、了解业务实际运营现状,梳理产品流程 搭建数据指标体系在建立在对业务有充分了解的基础上,首先需要清楚了解业务运营的类型和流程 业务类型:互联网运营...
  • 手把手教你建立数据指标体系

    千次阅读 2020-09-30 16:17:40
    数据分析工作中,咱们对于数据指标一定不陌生,而几乎所有数据分析工作都会提“建立数据指标体系”。但是同学们或许有一些现实的困惑:你说报表我就见过,我天天都在更新。可这玩意怎么就体系了呢?做了体系又怎么样...
  • Hive:数据仓库构建步骤

    千次阅读 2018-10-16 23:19:19
     一旦数据仓库的体系化结构的模型大体建好后,下一步的工作就是确定我们应该怎样来装配这个体系化结构模型,主要是确定对软硬件配置的要求;我们主要考虑相关的问题:  l 预期在数据仓库上分析处理的数据量有多...
  • 数据指标体系建立

    2018-03-20 10:03:00
    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...
  • 上篇文章中,我们提到数据分析师工作中很重要的一部分,就是构建一个相对完整的指标体系,因为这样才能直接反应出公司业务的发展现状,才能对业务发展做出一个相对客观的评估。因此,本文我们将来探讨下,如何构建...

空空如也

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指标体系构建步骤