為了對現狀進行監測和預警，我們常常會建立起一套資料指標體系，同時搭建和完善體系也應該是資料分析師的一項基本功，結合實際工作中經驗，總結了這個搭建過程的7個思考點：
1. 目標
目標，不僅要求我們梳理好業務流程（例如常見的轉化率漏斗、aarrr模組），也要求我們明確好目標受眾物件，建立面向管理層的核心指標，面向業務部門的二級指標，面向個人kpi的**指標，盡可能與kpi掛鉤
2. 資料維度
3. 資料指標
資料指標，將業務問題量化為數字的變數。常見的有：數量、佔比、比率等，乙個好的指標通常是乙個比率，因為這個比率通常可以連線分子、分母，而不是割裂來看
4. 時間維度
時間維度，指標體系不同時間段的資料現狀，常見的時間週期：日/周/月/年，或者累計到當前。當然也沒必要一一俱全，例如比較低頻的業務行為，可能按月週期即可滿足需求
5. 標準 & 預警
標準的建立是為了讓資料更有立體感，更容易識別出資料的波動，提前做好預警。例如每日的指標，可以與過去30天的中位數做對比；周、月可以加入周環比、月環比，甚至可以加入目標作為標準
6. 資料字典
資料字典也是資料指標體系的一部分，可包括內容：指標名稱、型別、統計週期、業務邏輯、資料來源、資料邏輯等內容
7. 反饋閉環
資料指標體系的搭建不是一蹴而就的，需要結合業務部門的實際需求不斷完善。例如之前加入截至當前的平均日活，雖然建議業務部門使用月活，但業務部門就是以月平均日活作為考核目標
在實際工作中，還是需要多提煉出共性的需求，與業務部門一起建立一套可以及時反映資料現狀，洞察資料變化的指標體系，盡可能的減少人為的跑數。當然資料指標體系也不可能十全十美，當需要深入分析時，還是需要結合多個維度具體分析。
資料指標體系搭建實戰（一） 業務洞察篇
沒錯，指標體系的前置充分條件 了解 熟悉業務。很多同學缺乏對業務經營模式的敬畏，況且還是經過市場驗證過的經營模式。生搬硬套上家公司的業務理解與行業認知來處理新公司的問題，小公司或比較傳統的公司有機率忽悠過去，更多存活中的企業都普遍是有能人的，脫離業務整花活可是要被領導錘的。這個要求非常重要，難度也比...
資料分析 面試問題之如何搭建指標體系
建立指標體系的問題，重點在考察對業務的熟悉程度，能不能入職之後立馬上手 其次是整體指標的規劃和邏輯能力。最好能舉個具體的例子，然後細化，不能太籠統 判斷問題提問的業務所屬行業 業務所處階段 判斷業務最重要指標，所有人都在努力的目標 objective 將重要指標拆解為公式，公式元素作為二級指標，能夠...
7個無用的測試指標
原文 譯者 夜風輕揚 譯者注 平時在測試工作中恪守的那些指標真的都是金科玉律麼？請讀下文 軟體測試度量是一種通過檢測軟體測試過程的質量和有效性來評估軟體開發的量化方法。開發團隊使用測試指標來跟蹤開發過程各個階段的軟體質量。測試指標對於管理層也很有用，它可以讓公司股東評估軟體開發團隊的效率。測試指標應...