第一章 数据指标体系简介

数据指标是从业务中抽象出来的可以描述业务现状的度量值。

数据指标按照不同分类逻辑有不同的分类方法。

1.1 数据指标概述

按照业务逻辑分类

按照业务逻辑可以降指标分为北极星指标、结果指标、过程指标、运营指标以及监控指标。

北极星指标是指不同发展阶段指引业务发展的重要指标，是业务目标的指向灯。

对北极星指标进行业务目标的拆分，可以得到各个指向业务结果的子目标，成为结果指标。

达成业务结果的过程中涉及的数据指标称为过程指标。

有些指标并不能划归到结果指标或者过程指标中，如商品库存是电商行业的重要指标，但是不属于结果指标和过程指标，但是不可获取，可以将其归入运营指标。

监控指标是业务外部不可控的因素，涉及但不限于竞品、汇率、市场等方面。

按照指标构成分类

按照指标构成可以将数据指标分为原子指标和派生指标。派生指标又可分为事务型指标、存量指标、复合型指标。

该分类方式在数据指标开发与数据仓库建模中较为常用。

不可再拆分的数据指标为原子指标。

原子指标由统计维度、度量和汇总方式组成。

由原子指标、修饰词、汇总方式等共同构成的，称为派生指标。

原子指标是派生指标的最小单位，而派生指标是原子指标业务范围的圈定。

原子指标

以日活跃用户量为例，用户全局唯一编号为统计维度；

度量就是全局唯一编号的单位，汇总方式为求和。

派生指标

以用户七日留存率为例，原子指标是留存率，修饰词是七日，汇总方式是求和。

派生指标又可细分为事务型指标、存量指标和复合型指标。

好的数据指标的4个评价标准

1. 好的数据指标是简单易懂的

   1. 指标含义不具有歧义，数据分析师、数据产品方及业务方等多方对指标的认知是统一的

2. 好的数据指标是具有可比性的

   1. 能够洞察业务实际走向
   2. 洞察业务方向，指导业务决策

3. 好的数据指标是一个比率

   1. 比率本身就是一个具有可比性的指标

   2. 比率可以直观表现各种因素的正负相关性

   3. 比率的可操作