数据分析指标体系的搭建

数据分析指标体系的搭建主要有两个内容：业务逻辑的梳理、数据指标的选取

一、数据分析体系的构成

一组有逻辑的指标构成了数据分析的指标体系。指标体系的设计要结合具体的业务场景，而不是各种指标的堆叠。

1.什么是指标？

指标从从属关系上来看分为主指标、子指标和过程指标；而单个指标又是由指标意义、统计时间、计算规则构成。

2.如何拆分指标

拆分指标可以从两个角度进行：过程、组成成分。

2.1从指标组成成分拆解

比如我们所说的衡量利润的指标，那么我们的指标就可以拆分成销售额和成本。销售额又可以拆分成客单价、订单数，成本又可以划分成人工成本、原料成本、运输成本、宣传成本等多个方面。

2.2从过程拆解

比如一个产品我们从过程拆解就可以进行如下拆解：曝光数->点击数->付费数，可以从这三个方面进行拆解，然后进行分析。

3.强化指标体系

强化指标体系可以从增加分类维度、增加判断标准两个方面进行。

3.1增加分类维度

其实增加分类维度，在我看来也是指标划分的一种方式，只不过划分按照一些类别变量进行划分，如地区、性别、渠道、产品类别、年龄段等等，这类指标往往是用来对用户进行分组的。

3.2增加判断标准

指标的设定往往都需要有判断标准，否则指标的衡量效果就消失了。比如说某产品今年10月的销售金额是10w，是今年3月销售额的2倍。乍一看好像还不错，但是和去年同期相比，却是下降了，这有可能是因为今年的销售业绩下滑了，同时3月是淡季，而10月是销售旺季。

一般来说，判断标准主要从三个方面设计：1）核心目标：今年给定的目标是多少，目前进行了多少，和计划是否差异较大；2）历史同期对比；3）和竞品对比，比如市场占有率，比如和行业平均比等等。

二、设计业务流程图

业务流程图的设计，就是根据业务进行的流程，是按照业务的流程，从业务开始的环节到业务结束的环节进行绘图，然后在其中添加相关的数据指标。

三、从业务角度设计指标体系

在使用指标体系的时候，先看主指标，在看分类维度，再看子指标或过程指标。

在选取指标的过程中需要注意两个问题：1）指标的选取要有实际的意义，如上面的例子，仅仅用销售额度来衡量活动好坏。比如说某产品今年10月的销售金额是10w，是今年3月销售额的2倍。乍一看好像还不错，但是和去年同期相比，却是下降了，这有可能是因为今年的销售业绩下滑了，同时3月是淡季，而10月是销售旺季，旺季增长的好坏往往需要对比历史同期，而不是只看环比增涨。

2）指标体系不能仅仅堆积指标，而应该有逻辑的，不能是涨了就是好，跌了就是坏，要设定对应的判断标准。