如何构建数据指标体系,全行业数据指标体系手册

如何建立业务数据Analysis指标-2/？如何构建指标 体系在如何构建指标体系之前，我们先简单说一下什么是-1。如何建立文明指标-2/？详解-3指标-2/如何从设计引导到落地:几乎所有数据分析工作都会提到“建立数据”这个词但是数据 指标具体是什么以及如何建。

大道至简数据体系构建方法论自上而下数据-2下大力气做数据分析，最后为了什么？如果你没有想清楚这一点，那么-3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？

数据 指标体系是建立用户画像的基础，也是进入开发前的关键环节，需要结合业务场景制定数据-1。用户画像一般从两个维度创建:① userid:基于当前用户账号数据推送内容。②设备维度(cookie):当用户在没有登录账号的情况下访问设备时，基于用户在设备中的行为将相关内容推送到设备。用户标签可以分为统计、规则和机器学习挖掘。

至于标签如何分类，没有严格的规定，只要符合业务场景和用户使用即可。一般与用户自身属性有关，如性别、年龄、地域、注册日期、会员类型等。对于同一个一级标签，需要判断多个标签之间的关系是互斥还是不互斥。比如在判断性别的时候，不能同时是男是女，这是一种互斥的关系。对于传统企业来说，更多的是从用户属性的维度指标 体系。

这里有两个重要的概念:指标和维度！指标(index)，又称测度。指标用于衡量具体运营效果，如UV、DAU、黄金客户销量、转化率等。指标的选取来源于具体的业务需求，事件从需求中总结，事件对应指标。通过以上分析，可以从某电商网站得出以下结论:1)第一重要度指标 (OneMetric即米，缩写为OMTM)，又称北极星指标:销售额2)销售额指标。