木木自由·数据分析·领地
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指标体系=指标+体系，简言之，就是一系列相互关联的用于衡量业务发展状况的指标的集合，指标是对业务单元的度量值，使业务可以描述、度量和拆解，而体系往往由一系列观察和思考业务的角度组成，即一系列的维度构成。
指标举例：UV（活跃用户数），PV（活跃次数），升级用户数，留存率，注册用户数，人均使用时长
维度举例：常见的时间、地域、用户行为等修饰词，如日，7日，中国，安卓，访问首页等
在数据指标分析领域，维度是不可缺少的一部分，离开维度谈指标可谓耍流氓
指标+维度举例：如果以日常监控或分析为目的，运营一般会选择按日进行监控，如每天注册用户数、日活等；如果是汇报或者宣发场景，可能会有按月、年、历史累计等维度做汇总，如某年度新增注册用户数等~
常见指标问题（Why?）
第一章：指标体系定义
01
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指标体系含义
提到指标、指标与指标之间的关系两个部分被称为指标体系。
（1）指标定义：业务发展过程中，产生大量数据，数据进行计算、分析后，形成的统计结果称指标。
（2）指标维度及数值：业务被拆解、量化后形成的数量特征。指标定性部分通常指维度（定性描述），描述指标的观察视角。指标定量部分描述指标的数值结果。
（3） 指标体系：围绕某一业务主题，基于一定的逻辑关系和层次结构，将相互独立又彼此关联的指标连接起来组成的有机整体。指标体系是对业务过程的全面完整的刻画，同时也涉及对指标的分类分级和标准化管理，进而实现业务的稳健增长。
02
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指标数据的框架
指标数据主要分为基础指标和派生指标（也称原子指标、衍生指标等）
（1）基础指标：是表达业务实体属性且不可再分，最基本的、不可拆解的数据单元，通常直接从原始数据中获取，如交易笔数、交易金额、交易用户数等。
（2）派生指标：指基础指标结合维度产生的指标。通过添加时间周期、修饰词等要素，对基础指标进行进一步的描述和限定，以反映更具体的业务状况。如交易金额的完成值、计划值、累计值、同比、环比、占比等。基础指标是数据分析的基石，提供了最原始、最直接的业务度量。派生指标通过对基础指标进行时间、范围等维度的限定，反映了更具体、更细分的业务状况。
构建一整套指标数据标准的信息项属性架构，从业务、技术、管理三个视角来定义：
（1）业务属性：是核心的指标内容，用于描述基础数据的业务层面信息，需要从业务角度考虑，对业务进行分解，逐级定义指标的内容，使得业务人员能够轻松理解数据的含义。
（2）技术属性：技术属性关注基础数据的技术细节，确保数据能够在系统中得到正确实现。涉及数据类型、数据格式、长度、编码规则、取值范围等。
（3）管理属性：涉及数据的治理和管理层面，包括数据的标准定义者、管理者、使用者，以及数据标准的版本、应用领域、所服务的系统等。
基础数据标准一旦发布，通常保持高度稳定，不会轻易变更，企业内各系统间共享的公共代码，是确保数据一致性和减少歧义的关键。
03
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指标体系建设步骤
指标体系建设主要包括六个阶段：
（1）指标现状调研；
（2）指标体系设计；
（3）指标开发；
（4）指标应用；
（5）指标质量管理和指标维护
（一）、现状调研
了解企业的战略目标，又要深入剖析核心业务场景，确定当前企业或管理者关注的问题核心，梳理整理出相应的指标。
（二）、指标体系设计
指标体系设计分三个内容，一是形成指标清单（上一步的梳理结果的基础上进行规范补充）；二是指标维度（分析指标数据所需要统计的维度）；三是指标映射（建立指标与维度之间的映射关系）。
（1）指标清单
指标清单可以按照如下表格进行分类规划，明确不同业务场景的分类和定义内容，分业务、技术、管理三个维度进行规范定义。
（2）指标维度
指标统计维度，按照时间、计算规则、组织、业务对象等维度进行分类。
示例：借用脑图的方式，梳理指标内容
（3）指标映射
指标内容梳理完之后，需要对指标进行规范化定义，
指标命名公式 = 限定词+ 业务主题+ 指标名称+ 量化词
- 限定词：用来对指标进行限定约束。比如：当天、本周、当月、平均、累计。
- 业务主题：用来描述业务在哪个过程阶段。比如：打开页面、下单、点击支付、支付成功、支付失败。
- 指标名称：是指标要统计的对象实体名称。比如：统计订单还是用户。
- 量化词：是对一物理量的测定，通常以数字单位来表示。比如：金额、份额、次数、率。
通过指标体系的设计，形成指标字典，指标字典，简单地说，其实就是把指标通过有组织、有秩序的进行整理，明确指标的口径、维度、指标取数逻辑等信息，形成公司内各个业务部门均统一认同的标准化数据体系。好的指标字典可以降低沟通成本，提升沟通效率；打破信息隔阂，减少公司重复性建设;是公司数据化建设的基础、数据平台搭建的基础。
（三）、指标任务开发
指标任务开发和常规开发步骤相似，先进行指标建模，建模流程主要是从业务视角指导工程师对需求场景涉及的指标进行主题抽象，归类，统一业务术语，减少沟通成本，定义好模型编码和规范，同时避免后续的指标重复建设。
指标模型定义好之后，便进入指标的开发阶段，结合上面定义的指标字典，进行代码开发和测试。
(四）、数据指标应用
指标体系的应用一般有以下几个场景：
数据分析(商务智能/数据仓库/决策分析/大数据分析/移动分析/领导驾驶舱)；
报表或人工填报(统一集团和子分公司的统计格式)；
战略和绩效管理(计划/预算/绩效系统等)；
数据管理(主数据管理、元数据管理、数据质量管理)；
数据服务(通过统一接口定义，在不同系统中共享指标）。
同时，数据指标也是数据资产价值的一种体现，可以将指标规划为能力中心，以服务的方式提供给外部使用，形成数据指标服务列表。
（五）、指标质量管理
数据指标的质量管理也应遵循PDCA的定律进行，指标数据的来源严格按照中台治理后的标准进行深加工，在数据中台融合的数据得到质量保障的基础上才能确定指标的有效性。
（六）、数据指标维护
指标的维护需要建立完善的指标管理规范，从需求管理、加工过程规范、指标规范层面定义好指标体系的维护。对指标进行版本化管理，做到指标变化有追溯，并维护好指标字典，便于开发人员识别指标的变化内容。
附1：《企业指标设计方法指南》
包括：企业数据指标与标签体系应用架构设计方案、指标产品解决方案、企业指标体系平台设计思路、指标产品功能架构、经营指标···等内容，供大家更好的理解企业指标设计，仅供学习交流！
企业指标设计方法指南（25页PPT）.pptx 指标产品解决方案（45页 PPT）.pptx 指标产品功能架构及落地实践.pptx 指标+AI，让指标应用更高效.pptx 企业指标体系平台设计思路（36页 PPT）.pptx 基于数字化转型的企业数据指标与标签体系应用架构设计方案（33页PPT）.pptx 经营指标（16页 PPT）.ppt KPI设计与战略性KPI指标库建构方法.ppt KPI指标库.xls ···
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（进星球查看完整版）
附3：“数据指标体系”搭建指南及相关案例
包含：如何构建一套完整的指标体系、《13个行业数据指标体系》、案例1：抖音集团数据指标体系分析与增长实践 （29页 PPT）案例2：快手数据平台如何建设好的指标体系（19页 PPT）案例3：滴滴数据指标体系构建（20页 PPT）中国地方政府数据开放报告-指标体系·····
相关内容，如下~····
如何构建一套完整的指标体系.pdf
《13个行业数据指标体系》.pdf
案例1：抖音集团数据指标体系分析与增长实践 （29页 PPT）.pptx
案例2：快手数据平台如何建设好的指标体系（19页 PPT）.pptx
案例3：滴滴数据指标体系构建（20页 PPT）.pptx
案例4：神策数据基金业数字化运营指标体系建设（25页 PPT）.pptx
案例5：B站数据指标体系建设（29页 PPT）.pptx
案例6：app业务指标体系建设（21页 PPT）.pptx
案例7：美团数据指标体系搭建实战.docx
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#数据分析相关课程# 数据分析思维与实战23讲
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#数据分析入门级别资料# 数据分析基础分享讲解（1-6）（附数据分析报告）
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