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合肥达内大数据培训数据分析指标与指标体系基础知识

发布：合肥达内软件培训
来源：互联网
时间：2023-03-10 09:22

我们在做数据分析的时候一般都是按照不同的指标来收集和分析数据的，而本文我们就简单来了解一下，数据分析指标与指标体系基础知识。

合肥达内大数据培训数据分析指标与指标体系基础知识

一、指标是什么

对于一些偏重于功能型设计的产品人员来说，初次听到“指标”这个词可能会觉得十分陌生，但是指标的概念实际上早已遍布我们的日常生活。

任何一个级别的组织中都存在指标，大到一个国家(比如，使用GDP、CPI等对国家运行状态进行判断)，小到个人(比如，每次过年回家，亲戚朋友通过你的个人收入这一指标来评判你工作的好坏)。

对于日常与产品相关的工作中，相信有一定经验的读者都可以脱口而出几个指标，比如日活、月活、注册率、转化率、交易量等，这就说明指标其实离我们的产品工作并不遥远。

可见，指标实际上就是用来量化事物的一个工具，用数字来帮助我们描述一些抽象的事件。指标具体是指一组能反映某一业务在单位时间内的规模、程度、比例的数字。

例如，我们通过日活能判断出整个产品的用户量，而这个用户量又能反映出这个产品的健康程度—是否处于不断增长的过程中。

在日常的数据分析工作中，我们通常将指标分为如下三大类。

产品概要类指标：用于评价产品现阶段的整体情况。

产品流量类指标：用于评价产品内用户的数量与质量。

客户价值类指标：用于评价产品的盈利状况与可持续性。

前面提到的日活，实际上就属于数据流量评价类的指标。

有许多事情不容易做好和不被重视的原因就是因为没有指标系统。比如，如果健康有准确方便度量的指标，那么大家的身体素质一定会提高。

但是指标不见得好提炼，提炼指标的过程，本身是分解事物特征的过程，而且指标要常测量。比如：当我今天发现眼镜度数上升100度的时候，才意识到用眼过度了，才意识到在手机上看书是非常不恰当的行为。”

二、指标体系

搞懂了指标后，接下来我们了解一个进阶的指标概念—指标体系(IndicationSystem)。

众所周知，我们进行数据分析的核心目标是为了帮助业务人员发现当下业务存在的问题以及背后的原因，从而制定下一步决策。

试想一下，如果你仅看到一两个孤零零的数据指标，如日均订单量下降20%，你虽然能确定当前的业务存在问题，但是这背后的原因是无法从这单一的指标上得知的。所以这时就需要更多的数据指标来定位问题了，如下单用户量变化等，在上面的叙述中已经通过三类指标分类梳理出了指标库。但在指标库的基础上，我们还需要将指标按照一定的层级逻辑进行组合，在指标体系中，可以分为以下两个层级。

问题指示指标：发现并定义问题的指标，如用户数下降中的用户数指标。

原因定位指标：描述全局现状的其他指标，如各渠道新增用户数、流失用户数指标等。

至此，我们可以得出指标体系的定义：

指标体系

多个指标以一定的逻辑组合成的能反映当前的业务问题，并能定位业务问题背后原因的指标集合。

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