数字操作系统。拆开看1。数字化。首先，你需要一个数据库。也许简单的SQL就足够了。自己看看你的规模和用户群。2.操作。如果你是传统或商业公司，业务驱动技术，那么运营负责为业务部门制造武器。你的衣食住行都会产生数据。企业的每一步都会有数据。有些数据随着时间的推移被淹没在烦躁的社会中，有些数据被我们不屑一顾，抛在脑后。
选择好的数据指标好的数据指标通常有两个基本特征。一个是数据指标与目标的相关程度，用来衡量目标的期望值；二是数据指标的准确性和稳定性，从而长期稳定准确地反映目标结果。此外，好的数据指标还应该包括以下特征。第一种容易获得和理解。其次，适应性强，适合不同的经营活动，适合横向和纵向比较，与业务密切相关。另外，指标的可持续性也很重要，可持续性表现在口径的统一和长期可用上。
8、 数据分析系列(二前言上一期我们讲了“如何区分数据指标，用正确的数据指标来指导我们的工作”。这一期我们就来聊聊:如果你面对的是一个勘探项目，如何从零开始建立一套数据指标体系。01明确当前业务的目的从产品生命周期的角度来看，一个产品会经历四个阶段:导入期、成长期、成熟期、衰退期。由于衰退期的产品价值相对有限，这里主要讨论前三个阶段:导入期，重点关注商业模式能否平稳运行(主要包括用户满意度、留存等指标，看产品能否为用户提供价值增长期，关注用户增长成熟度的理想状态(主要关注新增和留存等指标)， 提高用户活跃度，实现商业变现(重点关注DAU、收入等指标)以上，但目前由于资金压力，越来越多的公司正在缩短产品导入的成长期，已经开始从产品初期孵化一些商业功能来实现变现。
9、 数据分析之指标 体系Indicator体系Yes数据分析JD招聘中经常使用的词语也是分析师必备的技能，尤其是社会招聘岗位。数据分析师范学校招聘岗位中的比例虽然没有社会招聘的比例高，但也是50%。随着入职后工作的发展，这也是必须掌握的技能。对于产品经理和运营的同学来说，如果想证明自己数据分析的能力，指数体系是非常重要的一点，尤其是向高端产品和运营发展的时候。
本文结构如下:从字面上看，“指标体系”可以分为两个词:“指标”和“体系”，那么我们先看什么“指标”？来自百度百科的定义:指数是解释整体数量特征及其数值的合成的概念。综合数据大V的定义:量化具体事物或行为的数值，以上两个定义可能不是特别好理解。看下面三个例子会更形象:9.96亿GDP，4.982亿GMV，12.13亿UV，这些是指标。
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