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4步走，搭建好用的数据指标体系
4、业务流程/业务流程，有啥数据记录？ 很多同学面对具体业务，不知道该怎么梳理指标，本质上是对业务不熟悉。即使不问“销售运营指标体系”，而是问： “销售卖的是啥呀？” “销售目标客户是谁呀？” 数据采集，得优先保证主指标有采集；指标体系的展开，也优先展示主指标的产生过程。 在业务方的心中，业务目标是很清晰的。因此可以直接沟通。 比如销售运营工作，常见的主指标有： 1、销售目标达成→指标：销售收入（金额） 2、销售业绩增量→指标：销售收入增长率 3、销售队伍稳定性→指标：整体离职率/A级离职率 4、特定客户开发数量→指标：整体离职率 第三步：梳理业务流程 业务流程是主要数据来源，指标体系首要任务是反馈业务流程情况。有了主指标以后，要结合业务流程，梳理出过程指标。有了过程指标，才能解释主指标为什么低，为什么高。 还拿销售运营举例。 这样会导致指标体系只能展示结果，不能解释原因，也没法对比分析。最后对着人数、比例、人均金额三个指标狂抓脑袋：为啥它就涨了呢？为啥它就跌了呢？（如下图） 第四步：确认数据采集 数据记录是保障。
46120编辑于 2022-12-08 - 来自专栏接地气学堂
4步走，搭建好用的数据指标体系
4、业务流程/业务流程，有啥数据记录？ 很多同学面对具体业务，不知道该怎么梳理指标，本质上是对业务不熟悉。即使不问“销售运营指标体系”，而是问： “销售卖的是啥呀？” “销售目标客户是谁呀？” 数据采集，得优先保证主指标有采集；指标体系的展开，也优先展示主指标的产生过程。 在业务方的心中，业务目标是很清晰的。因此可以直接沟通。 比如销售运营工作，常见的主指标有： 1、销售目标达成→指标：销售收入（金额） 2、销售业绩增量→指标：销售收入增长率 3、销售队伍稳定性→指标：整体离职率/A级离职率 4、特定客户开发数量→指标：整体离职率 第三步：梳理业务流程 业务流程是主要数据来源，指标体系首要任务是反馈业务流程情况。有了主指标以后，要结合业务流程，梳理出过程指标。有了过程指标，才能解释主指标为什么低，为什么高。 还拿销售运营举例。 这样会导致指标体系只能展示结果，不能解释原因，也没法对比分析。最后对着人数、比例、人均金额三个指标狂抓脑袋：为啥它就涨了呢？为啥它就跌了呢？（如下图） 第四步：确认数据采集 数据记录是保障。
62341编辑于 2022-06-13 - 来自专栏自动化测试实战
Jmeter性能测试 -4 MySQL重点监控指标
使用最大的连接数 show global status like 'Max_used_connections'; # 线程连接数 show global status like 'Threads%'; 4、 max_connections'; 5、Query Cache 查询缓存用于缓存select查询结果 当下次接收到相同查询请求时，不再执行实际查询处理，而是直接返回结果 适用于大量查询，很少该表表中数据
99120编辑于 2022-04-12 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
数据指标体系搭建 & 异常指标分析
指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。 异常指标分析 这个流程只是一个整体框架，每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性，判断是否指标口径定义错误，或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。 定位数据的异常是否来自某个活动或功能的改变，可以和产品运营沟通，近期是否有活动上线。再或是考虑是否技术侧的埋点设计、数据上报、数据统计出现了错误。 对异常指标进行维度拆解。 可以计算不同维度对数据异常的影响系数： 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。 预测数据异常将持续多久，判断异常指标对核心数据是否存在影响。与业务沟通，商讨挽回损失的对策。
1.8K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏开源心路
数据中台-指标系统
一.示例 指标是一种特定类型的元数据，公司的运营会围绕它进行工作，可以说，它是业务和数据的交汇点。 在电商业务中，新用户销售额是考核市场活动拉新效果的重要指标。 市场部门的数据分析师，某一天，她要给 CEO 提供一份数据报告，报告中有一项指标是“新用户销售额”。会员中心的运营，她每天都会给 CEO 提供每日的新用户销售额数据。 2.6 指标命名难于理解。 2.7 指标数据来源和计算逻辑不清晰。 如果指标数据来源不清楚，一旦这个指标数据异常，就很难去做溯源。 四.指标系统 指标系统是基于元数据中心构建的一个指标管理工具，它从元数据中心自动同步数仓的主题域和业务过程，按照规范化定义创建指标。 ； 对于每一个业务线，需要对还在使用的数据报表、数据产品进行盘点，这里顺便可以把没用的报表和数据产品应该下线； 对于每一个报表和数据产品中涉及的指标，按照以下格式进行收集（一览表）； 对于收集的指标，明确业务口径
1.8K30编辑于 2023-06-30 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标设计的奥妙
4. 个性化 这是个大数据的时代，差异巨大的用户群体面对海量的商品和选择，“千人一面”带来的糟糕体验已不再适用。 三、常规性数据报表的定制及数据监控 为了最优使用BI资源并突出自身专注点，在定制常规性数据报表时，切勿大而全。需要完全考虑清楚的主要有两点：北极星指标、指标监控频度。 1. 对于各个职能部门／团队来说，自己所负责的这一级指标以及下一级指标情况，应当成为常规数据报表的监控内容，由此制定报表格式，向BI部门提出数据需求。 例如，一级指标的报表只含一、二级指标数据，对于一级指标的波动从二级指标进行观察，找到波动原因。如果需要继续深入，建议另外定制二级指标报表，含二、三级指标数据。以此类推。 案例4： 有一周转化率低于警戒值，通过漏斗分析发现支付环节成功率大幅下滑。对支付渠道进行分解后发现某银行渠道的支付成功率下降到零。
95030编辑于 2023-03-21 - 来自专栏IT从业者张某某
指标体系构建-01-什么是数据指标
参考 四千字全面解析数据产品经理必知概念：标签、维度、指标 什么是数据指标 指标是指于其中打算达到的指数，规格，标准等,是用数据对事物进行描述的工具。通常指标对应是否有价值取决于这个指标的实际意义。 动态指标 半动态指标 静态指标 销量 年龄 性别 举个栗子： 口头描述：这家店生意很好 数据描述：这家店昨天的营业额是16000元 数据指标：昨日营业额 数据指标，需要有清晰的定义,举个栗子 数据描述：比如8.2号新注册的用户在8.9号之前又再次登录的数据 数据指标、标签、维度的区别 数据指标 VS 标签 VS 维度 数据指标的作用上文已经说过，是数据对事物进行描述的工具 数据指标： 如何得到数据指标 数据指标是事务的数据描述，所以…… 1.对象是谁？ … 1.锁定一个观察对象 2.明确一个目标：我想了解它的XX 3.收集相关指标，确认有数据可采集 4.按并列、包含、流程，把指标组织好 5.进行观察，得到我想要的结论 用户画像指标体系
61210编辑于 2023-12-23 - 来自专栏毛利学Python
数据分析常见指标
前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。 作为互联网从业人员，目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识，先梳理下数据指标基础知识。 发现从订单支付到支付成功转换率仅有4%，明显过低。即可分析支付节点是否存在bug，由什么原因导致。 三、数据指标分类 大致的，我认为可以将数据指标分为三大类：综合性指标、流程性指标、业务性指标。 例如，一个视频内容产品可能包含的事件：1）播放视频；2）暂停；3）继续播放；4）分享；5）评论。 4、用户分群分析 用户在某个特定条件下的用户分组或占比。例如：注册7天内下单的用户组、参与过A活动的用户等。 5、对比分析 将不同时段的数据进行对比，找出差值，进行产品优化或验证设计。
4.9K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 世界发展指标数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 收集了《世界世界发展指标》表以了解各个国家及其发展得分。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
49710编辑于 2022-03-30 - 来自专栏个人总结系列
指标数据运维流程
现状 针对目前大数据异常响应效率低，解决处理定位难，运维压力集中在某几个人等不合理的现状。 监督人是业务方面谁开发谁是责任人，异常谁发现谁主动报备，组件主要负责人沟通协作三方面展开； 针对业务方向，输出指标列表说明，涵盖指标的业务线，任务，调度参数简单化，详细说明到非业务开发负责人都能够进行协助处理 针对技术组件方向，建立大数据技术保障组，异常谁发现谁报备到保障组并@组件负责人，组件负责人根据实际情况，业务重要程度，是否发起团队能力协助处理来主要负责处理。 二.
1.4K00发布于 2021-08-14 - 来自专栏数据万花筒
数据指标是什么？必知必会的数据指标类型都在这了
4、统一统计口径 从技术角度来看，数据中台是为了汇总与融合企业内的全部数据，甚至外部数据，打破数据隔阂，解决数据标准与口径不一致的问题。 02 数据指标的类型 区别于传统技术上对数据指标的分类，我们根据日常业务及需求的需要将数据指标分为埋点数据、业务数据、财务数据、复合数据这几大类（见图4）。 ? 图4 数据指标的类型 1、埋点数据 （1）数据采集 埋点数据为通过埋点可获得的用户行为的数据，此埋点为在前端及客户端进行开发的埋点，统一上报至大数据进行解析，通过大数据技术处理最终可得每个埋点的详细数据及埋点所带的信息 复合型指标将放在本节第4小节讲解。 （2）常用业务数据指标 下面是常用的业务数据指标及其具体定义。 充值用户：当日充值的用户数。 充值额度：当日用户充值的总金额（元）。 企业盈利能力财务指标见表3。 ? ? 4、复合数据 复合数据是在事务型指标和存量型指标的基础上复合而成的。有些需要创建新原子指标，有些可以在事务型和存量型原子指标的基础上增加修饰词得到派生指标。
8.7K31发布于 2021-07-05 - 来自专栏圆圆的算法笔记
学习笔记：分析公司市值的4个基本指标
最近学习了分析公司内在价值的基本指标，主要包括市净率、市盈率、市销率、PEG这4个指标。今天对这4个关键指标进行一些学习总结，包括这4个指标的具体含义，以及如何用于对比分析公司的内在价值。 其中静态市盈率是根据每年年报的净利润算的，在下一年年报发布之前不会更新，因此时效性较差；动态市盈率使用这一年的预估净利润，其可靠性不足；滚动市盈率使用滑动窗口的形式取最近4个季度的净利润，其时效性和可靠性都有所保障 ，是参考价值最大的市盈率指标。 因此，市盈增长比率将公司未来的盈利增长率增加到指标中，其等于市盈率除以盈利增长速度（比如预期未来3年每年的利润都比前一年增长20%，则用市盈率除以20），是用来衡量当前股价和该股票未来的成长性是否匹配的指标 总结 通过上面介绍的4个指标，可以对不同公司的股价和公司内在价值情况进行一个初步分析。但是，每个指标都不能单独使用，而要结合多个指标一起去分析，也要结合企业的业务情况、大环境来综合分析。
1.5K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
数据指标体系必备要素：指标好坏评价标准
但光有了所谓的指标体系不是终极目标，想要更加高效的数据驱动决策、数据赋能业务运营，指标好坏的评价标准是必不可少的要素。 一、为什么要对指标进行评价？ 在数据领域，如果一个分析报告或者数据产品仅是提供数据是什么的能力，缺少对数据指标表现判断的标准，充其量只是承担了一个取数的工具，并没有起到将数据形成知识或者信息的能力，需要使用者再加以加工才能用于决策。 4.与大盘平均/中位数/众数对比 统计学中有很多的概念，平均值、中位数、众数等，数据指标管理的过程，不同部门、不同层级关注的指标维度不同，例如一个区域运营，背的是自己的区域的KPI，做的好不好呢？ 四、总结 指标评价标准是数据化管理的标尺，只有建立业务好坏的评价依据，才能更好的用数据指导业务决策。 不管是在做数据分析还是数据产品设计，都要将指标的评价依据融入其中，评价标准是将数据知识化、信息化的必备要素。
1.2K31编辑于 2022-12-05 - 来自专栏开源心路
精益数据分析-指标
"精益"是很好的创业方法，"数据分析法"则保证数据的收集与分析。二者均可从根本上改变你对企业开创与发展的看法。它们不仅仅是一种方法，还是一种思维模式。 二.正确指标 1.定性指标与量化指标 2.虚荣指标与可付诸行动的指标 虚荣指标： 点击量：随便什么网站，只要上面可点的东西多，这个数字就会很高。 （付费应用除外），应用下载后的激活量、账号创建量等等 4.探索性指标与报告性指标 5.先见性指标与后见性指标 先见性：预测未来 后见性：一个基准，提示问题的存在，比如用户流失 6.相关性指标与因果性指标 假设数据没有噪声:数据是否有效、实用 忘记归一化 排除异常点 包括异常点 忽视季节性 抛开基数奢谈增长 数据呕吐：知道什么数据是重要 谎报军情指标 “不在这儿收集”综合征：数据与其他数据源混合使用 关注噪音 参考《精益数据分析》
44710编辑于 2023-06-29 - 来自专栏程序员备忘录
数据离散程度的衡量指标
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。 2.四分位差 即数据样本的上四分之一位和下四分之一位的差值，放映了数据中间50%部分的离散程度，其数值越小表明数据越集中，数值越大表明数据越离散，同时由于中位数位于四分位数之间，故四分位差也放映出中位数对于数据样本的代表程度 但是取四分位数据的时候会因为数据的偏向问题影响，有可能上四分位和下四分位数据值相差太大，所以做为离散程度指标也欠妥。 ? 4.标准差 方差得到的数值偏差均值取平方后的算术平均数，为了能够得到一个跟数据集中的数值同样数量级的统计量，于是就有了标准差，标准差就是对方差取开方后得到的： ? 6.变异系数 有时候因为标准差相同，我们无法判断具体那组数据更加离散，比如标准差都为4，一组数据量是1000，而另外一组数据为10，那么显然第一组数据更加平稳。
4.5K20发布于 2020-12-31 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标体系建设方法
数据 数据是指未经过处理的原始记录。 数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程。 大家都喜欢看数据，而不是通过一堆的文字、现象进行决策判断。 指标 指标=数据+业务场景，能够指导业务制定下一步行动方案。 例如：【体重】是一个数据，120KG不代表胖，60KG也不代表瘦，这个数字的或大或小并不能从说明什么问题，因为还有身高的因素。 而【体脂率】是一个衡量人体内脂肪含量的多少的指标，对男性而言3-4%左右的体脂是必须脂肪，对女性而言10-12%的脂肪是必须脂肪，低于这个标准就会影响健康。 因此【体脂率】是一个可以指导人们下一步行动的“指标”，而【体重】只是一个数据。 指标体系 明确了指标应该解决的问题，接下来就是如何把指标构建成为一套指标体系。
92631发布于 2021-08-24 - 来自专栏全栈程序员必看
在MT4上使用双线MACD指标源码
MACD指标是股票交易中经典的一款技术分析指标，该指标由两条曲线和柱线组成。 基本用法：MACD金叉：DIFF由下向上突破DEA，为买入信号。MACD死叉：DIFF由上向下突破DEA，为卖出信号。 DEA在盘整局面失误率高，配合RSI及KDJ指标可以适当弥补缺点。 效果如下： 源代码： #property copyright "Copyright 2021,EATrader." version "1.00" #property strict #property indicator_separate_window #property indicator_buffers 4 #property indicator_plots 4 //--- plot DIF #property indicator_label1 "DIF" #property indicator_type1 "Macd-" #property indicator_type4 DRAW_HISTOGRAM #property indicator_color4 clrAqua #property indicator_style4
1.3K10编辑于 2022-08-23 - 来自专栏张俊红
滴滴数据指标体系实践
一、前言 非常不错的指标体系实践经验，推荐学习研究。 二、正文 — 完 —
69921编辑于 2023-04-03 - 来自专栏IT从业者张某某
指标体系构建-03-交易型的数据指标体系
参考： 本文参考 1.接地气的陈老师的数据指标系列 2.科普 | 零售行业的数据指标体系及其含义、应用阶段 3.”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！ 4.一分钟读懂广告投放各计费CPM、CPC等（公式推导干货） 5.AARRR百度百科 人货场分析维度： 货物属性。 最差情况下，只有合同数据 toB的合同，和toC的消费订单看起来很像，似乎也可以做RFM之类的指标BUT，做归做，背后的逻辑完全不一样 toC的大部分消费，都是高频，低金额，客户买了还会再买toB的 1.目标清晰：成交 2.流程清晰：进货-库存-销售 3.核心指标清晰：成交金额，成交订单数，商品销售数量 4.核心流程清晰：有过程数据就漏斗分析，没有过程就指标拆解 对比若干种交易型业务， 、交易流程、客户评价很重要 对比若干种交易型业务，可见4个关键（之四） 关键2：高频 & 低频 高频：啤酒瓜子矿泉水……售后数据很重要，售前给个优惠券 低频：家电、装修、汽车、房子……售前数据很重要
96910编辑于 2023-12-25 - 来自专栏IT从业者张某某
指标体系构建-04-非交易型数据指标体系
参考： 本文参考 1.接地气的陈老师的数据指标系列 2.saas是什么意思？ 国内十大saas平台 3.SaaS产品数据分析之指标与标签 举个 运营类指标体系 运营类指标体系难点 运营类，通常有2个，或者多个对象 运营类，通常是叠加在正常流程上，发挥额外作用 举个，Saas类产品 在SaaS领域，数据分析可以用在多个方面，比如测算SaaS公司的经营数据，评估健康度；分析用户的各种行为偏好，改进产品；分析公司投入产出比，用于评估业务方向；数据分析本身也可以成为 通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。 整体活跃情况：DAU、MAU、启动次数、每周/每月登录频次，累计在线时长、 2.活跃行为：点赞、完播、转发、评论次数 3.留存&流失情况：次日/3/7/30天留存，最后登录时间，最后登录距今时间 4.
56210编辑于 2023-12-25
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