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合肥达内培训机构数据分析指标的基本构成包含哪些内容

发布：合肥达内软件培训
来源：互联网
时间：2023-03-10 09:25

我们在前几期的文章中给大家简单介绍了数据分析指标的概念与指标体系等内容，而本文我们就继续来学习一下，数据分析指标的基本构成包含哪些内容。

合肥达内培训机构数据分析指标的基本构成包含哪些内容

知道了指标的定义，下面具体来看看指标这一产物要怎么去描述，也就是如何去设计一个新指标。

我们可以根据业务的需要去自定义指标。例如，我在订单模块中就曾经定义过一个很独特的指标—订单取消率，含义是单位时间内用户订单取消数与用户下单次数之比，用来判断该用户是否属于恶意刷单用户。

但是在工作中，很多新手在对指标理解不充分的时候，如果需要为业务挑选指标，往往是在网上搜索各类指标库，从而找到自己对应业务的指标，然后进行照搬。实际上这种做法是不正确的，我们先应该学会指标的定义方法，然后在此基础上根据自己的业务需要定义专属于我们业务的衡量指标，这样定义的指标才能精确地反映自己业务的特殊性。

要想自己去定义指标，先需要搞懂指标都是由哪几部分构成的，这里为大家提供一个构成指标的统一公式，下面让我们对公式里的两个部分分别进行解读：

指标=业务维度描述+技术维度描述

1.业务维度

业务维度描述就是阐述清楚这个指标的业务需求是什么，这个指标想要指代什么业务，反映出什么问题等。其实也就是大家日常与业务方讨论得多的数据需求，例如，运营同事A说：我要看商城复购率。运营同事B说：我要看产品的日活。

这其中，对指标来说，重要的是能清晰地定义如下两方面内容。

维度(Latitude)：衡量业务的具体维度，如用户参与次数、业务发生时间、交易频次、订单规模、用户规模、新用户增长规模等。

量度(Particlesize)：指标的取值范围与单位，如用户参与人数为“200人”、交易频次为“每周3笔”、用户规模为“20万注册用户”、新增用户规模为“日新增1万注册用户”等。

注意：在设计量度时，我们可以参考统计学中的常用事物测量方式，将事物按具体内容和表现形式从三个不同角度划分为总量规模测量(总数)、相对测量(比率)和平均(日均)等。

2.技术维度

技术维度描述的是一个指标除了要定义清楚具体的需求外，还要面向技术人员准确定义该指标的实现逻辑，因此该维度也就是技术人员为了实现这一需求而必须了解的内容。

在掌握了指标的这两个维度后，我们就可以根据自己的需求去自定义一些指标了。

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