数据体系建立,国家文化大数据体系

比如把一个企业的愿景和方向分成几个大的方面，然后再细分成一些具体的指标，然后找到对业务影响比较大的指标，也就是关键绩效指标(KPI)。进一步，找到唯一的关键指标(OneMetricThatMatters indicators)，简称OMTM，也叫北极星指标，因为这个指标应该像北极星一样指引企业的方向。

1、数据基础平台基础数据平台构建，包括数据平台构建、数据规范、数据。很多公司数据不能有效使用，就是缺乏统一的规范。产品数据是开发者根据自己的理解和习惯报出来的。没有标准化的SDK和上报协议，数据分散在各个部门产品的服务器中，无法构建结构化的-。数据平台的架构被很多人理解为一个技术活。其实整个数据平台价值的体现需要公司各个部门的配合，比如key数据indicator体系123459。

大道至简-1体系自上而下的构建方法论数据Index体系1。确定目标这是你应该问自己的第一个问题。下大力气做数据分析，最后为了什么？如果这个不清楚，那么数据 体系肯定是无所适从。是想提高用户活跃度，增加用户，增加销量，还是其他什么目标？一想起来，好像都想要。每个人都希望没有问题，但这会让工作的边界无限扩大，会让事情无法推进。所以要从自己最关心的目标/KPI入手。

对于不同领域、不同阶段、不同角色的用户的公司，这个问题的答案是不一样的:对于很多公司老板来说，盈利是他们最关心的目标；对于不销售产品/服务的公司或政府来说，也许顾客满意是最关心的目标；对于交易平台公司或者早期的电子商务公司来说，盈利不是重点，交易量才是最关心的目标。最关心的目标定了。下面我们想要的问题都能解决吗？

目录适用于庞大的业务系统，比如去哪儿的酒店业务和机票业务，它们之间的重叠很少。一般中小公司不需要。总结业务数据，类似桌面文件夹存储数据，以及每个文件夹的名称。可以理解为不可分割的行为事件，如点餐、付款、评价等。维度:反映业务的一组属性的维度，如性别维度属性:性别下的男性和女性修饰符:业务场景修改除统计维度以外的指标类型:修饰符的抽象划分。这三个条件，可以理解为修改原子指标，类似于sql之后的where，定义了原子指标/度量:不能与一个业务下的行为事件的度量分离的指标，比如注册数，比如自然周。在过去30天内，原子指标行为事件包括原子指标和衍生指标 度量衍生指标 多个修改量 时间段，例如，原子指标完成订单量，衍生指标完成过去一周iOS乘客的订单量，包括近一周的时间段，修改量iOS，维度乘客，原子指标完成订单量。

本题分为两部分:对数据indicator体系的构建和对数据的分析。先说指标体系的构造。构建数据indicator体系，有两种方法:关键指标法和AARRR法。根据产品现阶段的核心运营指标，分解出需要监控的数据指标，比如核心运营目标是GMV，影响GCV的因素是流量、客单价、转化率。后建立 out 数据监控指标可能包括各渠道的流量、订单数量、订单金额以及细分到地区、年龄等维度数据等等。

MVP阶段主要是定性分析；成长阶段，重点关注用户招募、留存、NPS等相关指标；在实现阶段，要重点关注收入、成本、利润等相关指标。AARRR法，又称盗版关键指标法，是围绕获取、激活、留存、收益、自传播五个方面来构建监控体系的。需要注意的是，这五个步骤并不是一个漏斗模型，而是相互独立的。

1。数据Build建立Own数据采集规范，并形成一定的数据采集、筛选、分析等相应体系2。.5形成可视化报告系统III。产品及运营分析建立平台用户全方位画像数据行为追踪数据挖掘分析建立漏斗模型、流量模型、用户细分等。

数据体系1数据-0的基本构成/2-1的基本构成/2.1的基础构成。采集2.2.1内部采集2.2.2外部采集的应用3 数据 3.1 数据标准化3.2 数据报表3.3 数据应用系统3.4特殊项目/12344。数据化工操作是趋势。分析问题一定不是从数据的分析开始，而是从对人、对世界、对产品或对商业行为的最基本的认识开始。

探索数据促进产品迭代的方式。1 数据和体系收集数据清洁和储存数据→ 数据应用的基本组件(报告， -1/基础设施收集数据和储存92.1数据Store 2 . 1 . 1 Store(内容实体)统一数据底层(保证数据的唯一性)，所有最细粒度的数据都存储在这里。当然，当数据的底层过大时，我们也可以考虑将数据的底层分为公共层和私有层进行管理。

建立数据Indicator体系第一步:找到商家的主要目的；其实数据分析的目的是借助数据来促进公司的业务发展。对于不同的商家，主要目的会有所不同，快速找到最重要的目的方法，和同事、领导交流，注意高频词汇，根据自己对业务的理解总结出一个短句。在我看来，只有明确了主旨，才能不在分析的道路上误入歧途，更容易给出建议。