数据基础指标体系
14个行业数据指标体系
14个行业数据指标体系
行业数据指标体系是对某个行业的数据进行评估和分析的一套系统化指标。
针对不同的行业，可以制定不同的指标体系来评估其发展状况和趋势。
以下是一个涵盖14个行业的数据指标体系的简要介绍。
1. 销售额：衡量行业整体的经济规模和市场需求。
2. 利润率：反映行业企业的经营效益和盈利能力。
3. 市场份额：评估企业在整个市场中所占的比重。
4. 员工数：反映行业的就业情况和规模。
5. 投资额：评估行业的资本投入和发展潜力。
6. 市场增长率：衡量行业市场规模的增长速度。
7. 技术创新指数：评估行业的科技创新水平。
8. 研发支出：反映行业在研发方面的投入和创新实力。
9. 环保指标：评估行业的环境影响和可持续发展性能。
10. 进口/出口额：衡量行业的国际贸易活动和竞争力。
11. 客户满意度：反映行业产品和服务的质量和用户体验。
12. 售后服务指数：评估行业在售后服务方面的能力和效率。
13. 行业集中度：反映行业中的市场竞争格局和企业数量分布。
14. 行业风险指数：评估行业面临的风险和不确定性程度。
以上14个行业数据指标体系覆盖了行业的不同维度，可以给出对行业发展情况的全面评估和分析。
企业可以根据这些指标制定战略和决策，政府可以利用这些
指标来制定政策和监管措施，投资者和研究人员也可以依靠这些指标进行行业分析和预测。
通过对这些指标的监测和分析，可以更好地把握行业的发展趋势和市场机会，推动行业的创新和进步。
数据指标体系详细设计方案
数据指标体系的详细设计方案需要根据具体的应用场景和目标进行制定。
以下是设计一个数据指标体系的一般步骤和要点：1. 确定业务目标：明确数据指标体系的设计目标，如提高生产效率、降低成本、改善客户满意度等。
这有助于确定需要关注的关键指标和指标的权重。
2. 研究业务流程和需求：深入了解业务流程，并与相关利益相关者交流，以确定需要收集和监测的关键数据。
了解业务需求，包括决策层面所需的数据，以及各个部门或岗位对数据的需求。
3. 选择合适的指标类型：根据业务目标和需求，选择合适的指标类型。
常见的指标类型包括效率指标、质量指标、成本指标、客户满意度指标等。
4. 设计指标分类结构：建立一个清晰的指标分类结构，将指标按照业务流程、部门功能、关键绩效领域等进行分组和分类。
例如，可以按照产品质量、市场销售、供应链管理等方面进行分类。
5. 界定指标定义和计算方法：为每个指标定义清晰的定义和计算方法，确保指标的一致性和可比性。
规定数据收集的频率和方式，并确定数据来源。
6. 确定指标权重和目标值：根据业务优先级和目标设定，为每个指标分配适当的权重，并设定相应的目标值或基准值。
这有助于监测和评估绩效，以及制定改进措施。
7. 设计数据采集和报告系统：根据指标体系的设计，建立相应的数据采集和报告系统。
选择合适的数据采集工具和技术，确保数据的准确性和及时性。
设计报告格式和展示方式，使数据易于理解和分析。
8. 实施和监控：开始实施数据指标体系，并持续监控指标的变化和趋势。
根据数据的反馈结果，及时调整和改进指标体系的设计。
需要明确的是，每个组织和项目的数据指标体系设计会有所不同，因此在实际操作中，建议与相关领域的专家进行深入讨论和协商，以确保设计方案的有效性和适应性。
数据基础指标体系
数据基础指标体系数据基础指标体系是指用于描述、评估和比较不同数据集的基本指标的集合。
该体系通常由多个维度和指标组成，用于帮助分析人员理解和解释数据的特点和变化趋势。
数据基础指标体系可以应用于各种领域，包括市场研究、经济分析、运营管理等，以提供数据支持和决策依据。
以下是一个例子，展示了一个包含多个维度和指标的数据基础指标体系：1.数据质量维度：-完整性：反映数据集中信息的完整程度，如缺失值的比例、记录的完整性等。
-准确性：反映数据集中信息的准确性，如错误数据的比例、异常值的存在等。
-一致性：反映数据集中信息的一致性，如相同信息在不同数据源中是否一致等。
2.数据可用性维度：-可及性：反映数据的获取和使用的便捷程度，如数据存储的形式、接口的开放程度等。
-即时性：反映数据的更新和发布的及时程度，如数据的实时性和延迟程度等。
-清晰度：反映数据的表达和呈现的清晰程度，如数据文档的完善程度、图表和报告的可读性等。
3.数据分析维度：-描述性分析：反映数据集中信息的基本特征，如平均值、中位数、标准差等统计指标。
-比较分析：反映不同数据集之间信息的相似性和差异性，如相关系数、卡方检验等。
-预测分析：反映数据集中信息的趋势和变化规律，如时间序列分析、回归模型等。
4.数据管理维度：-存储管理：反映数据存储和管理的效率和可靠性，如数据压缩、备份和恢复等。
-安全管理：反映数据的保密性和完整性的保护程度，如访问权限控制、加密技术等。
-质量管理：反映数据管理过程的规范性和可持续性，如数据清洗、数据字典的建立等。
5.业务价值维度：-支撑决策：反映数据对决策的支持程度和关联性，如数据的相关性、决策模型的准确性等。
-优化效益：反映数据在业务过程中的效率和效益，如成本降低、生产效率提升等。
-创新发展：反映数据对新产品和服务的创新和发展的影响，如市场创新、技术创新等。
数据基础指标体系的建立与使用需要根据具体领域和业务需求进行定制化，以确保能够全面、准确地描述和评估数据的特征和价值。
数据运营指标体系
数据运营指标体系
数据运营指标体系是指在数据分析的基础上，针对企业运营过程中的各个环节，设计出一套可以有效评估和监控企业运营效果的指标体系。
一个好的指标体系可以帮助企业更好地了解自身的业务情况，快速发现问题并及时采取措施，提升企业的运营效率和竞争力。
在构建数据运营指标体系时，需要考虑以下几个方面：
1. 确定目标和重点指标：在制定指标体系之前，需要明确企业的目标和重点业务领域，确定需要监控的指标类别，以及关键指标和次要指标的优先级。
2. 数据来源和采集方式：需要确定数据采集的方式和来源，包括内部数据和外部数据，以及数据的精度和时效性等。
3. 数据清洗和处理：需要对采集到的数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和一致性，以便于后续的分析和应用。
4. 分析和应用：需要对清洗和处理后的数据进行分析和应用，生成报表和图表，以便于数据的可视化和展示，同时也可以对数据进行深入挖掘和分析，找出业务过程中的瓶颈和优化点。
在实际运营中，数据运营指标体系可以应用于各个方面，如销售、营销、客户服务、人力资源等，帮助企业更好地了解自身的业务情况，快速发现问题，及时采取措施，提升企业的运营效率和竞争力。
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如何建立数据指标体系
如何建立数据指标体系
建立数据指标体系是企业发展和管理的重要组成部分，有助于正
确科学地了解企业运营情况和制定有效决策。
以下是建立数据指标体
系的步骤。
第一步：明确业务目标和数据指标方向
企业需要根据自身的业务目标和发展方向，明确想要达到的成果
和需要监控的数据指标方向。
比如，企业想要提升产品销量，则需要
监控订单量、转化率、留存率等相关指标。
第二步：抽象业务指标为数据指标
将业务目标明确后，企业需要将业务指标具象化为具体的数据指标，比如将销售额转化为月度销售额、年度销售额、销售额增长率等。
第三步：制定指标分类体系
为了更好地管理和监控指标，企业需要根据业务目标和数据指标
方向，建立相应的指标分类体系。
这些指标可以分为销售指标、客户
指标、产品指标等等。
第四步：确定指标采集和分析方式
在确定了数据指标体系之后，企业需要找寻正确的数据采集和分
析方式，包括如何自动化采集和分析指标、如何建立数据仓库和分析
平台等。
第五步：制定数据指标监控计划
数据指标监控计划有助于企业快速、准确地了解业务情况，以便
及时制定相应措施。
同时，监控计划还需要定期优化，确保数据指标
监控体系持续稳健。
总之，建立数据指标体系需要多方面的考虑和计划，从确定业务
目标、体系分类到指标监控计划，需要不断地优化和实践，为企业的
发展和管理提供有力的支撑。
如何建立数据指标体系
如何建立数据指标体系建立数据指标体系是为了衡量和监控特定业务或组织的关键绩效指标，以便了解其运营状况并作出相应决策。
一个有效的数据指标体系可以帮助企业或组织确定其战略目标、评估其战略执行、发现问题和机会，并改进业务流程和绩效。
下面是建立一个数据指标体系的步骤：2.确定关键业务过程：确定影响实现战略目标的关键业务过程。
这些过程可能包括销售、运营、市场营销、人力资源等。
理解这些过程的目的和关键步骤是建立指标体系的基础。
3.识别核心指标：对于每个关键业务过程，识别关键的性能指标。
核心指标应准确地衡量业务过程的成效和效率。
例如，销售过程的核心指标可能包括销售额、销售增长率、销售周期、客户留存率等。
4.制定指标定义和测量方法：对于每个核心指标，明确定义和测量方法。
确保指标的定义清晰明确，并建立一致的测量方法。
这样可以确保指标的可比性和可靠性。
5.设定目标值：为每个核心指标设定目标值。
目标值应该是可实现的，与战略目标一致，并可量化。
例如，销售过程的目标值可以是每个季度增长10%的销售额。
6.建立数据收集和报告机制：建立数据收集和报告机制，确保能够及时、准确地收集和报告相关数据。
这可以包括数据收集系统、数据仪表板、数据报告模板等。
确保数据的准确性和完整性也非常重要。
7.监控与分析：定期监控和分析核心指标的变化和趋势。
这有助于发现问题和机会，并根据实际情况作出相应的调整和改进。
8.改进和优化：基于数据指标的监控与分析结果，及时改进业务流程和绩效，以实现战略目标。
这涉及到与相关部门和团队的合作和沟通，以确保改进行动的有效实施。
9.持续更新和完善：数据指标体系应不断更新和完善，以适应业务和市场环境的变化。
定期评估和修订指标以保持其有效性和适用性。
建立一个有效的数据指标体系需要多个阶段的努力和协作。
这需要企业或组织的高层管理者的支持和参与，以及与各个部门和团队的紧密合作。
只有建立起有效的数据指标体系，企业才能更好地了解其运营状况，并及时做出相应的决策，以实现其战略目标。
数据指标体系和数据治理的管理
数据指标体系和数据治理的管理在互联网时代，数据已经成为了一种强大的资源，企业和组织对数据的管理和治理变得尤为重要。
数据指标体系和数据治理的有效管理，不仅可以帮助企业深入了解和分析自身数据，还能为决策和战略制定提供有力支持。
首先，数据指标体系是指为了量化和衡量数据的价值和质量而建立的一套评估指标。
一个完善的数据指标体系应该包含多个方面的指标，如数据完整性、准确性、一致性、及时性等。
通过建立数据指标体系，企业可以对数据进行全面的评估和分析，从而为数据的有效利用和管理提供保障。
其次，数据治理是指在数据生命周期中进行规划、制定政策以及监督和控制数据的过程。
数据治理的目标是确保数据的质量、安全和合规性，并促进数据的可信度和一致性。
数据治理包括数据管理、数据安全、数据质量和数据合规等方面，可以帮助企业建立健全的数据管理制度，提高数据的可信度和有效利用率。
在实践中，建立一个科学且可行的数据指标体系和数据治理模式，需要企业全面的理解和有效的执行。
首先，企业需要清楚自身的数据需求和目标，明确数据的收集、存储和使用方式。
其次，企业需要加强对数据管理的重视，建立专门的数据管理团队，并制定相应的数据管理政策和流程。
此外，企业还应加强对数据安全和合规性的管理，确保数据的隐私和安全。
总的来说，数据指标体系和数据治理是互联网时代企业进行数据管理的重要手段。
通过建立完善的数据指标体系和数据治理模式，企业可以更好地理解和利用自身的数据资源，提高数据的质量和可信度，为企业的发展和决策提供有力支持。
同时，数据指标体系和数据治理也是企业提升竞争力和创新能力的关键因素。
只有将数据管理工作落到实处，企业才能真正实现数据驱动的发展。
数据指标体系要素
数据指标体系要素
数据指标体系是用于评估和监测组织或业务绩效的关键工具，通常包括以下要素：
1.关键业务目标：这是数据指标体系的基础，明确了组织或业务战略的目标和意图。
2.关键业务流程：识别实现这些目标所需的关键流程和环节，这是构建数据指标体系
的基础。
3.关键绩效指标：在每个关键业务流程中，选择和定义能够反映流程绩效的指标。
这
些指标通常与业务目标直接相关，能够量化业务绩效和结果。
4.数据收集和分析：确定数据来源、方法和频率，确保数据的可靠性和准确性。
通过
数据分析来生成关于指标的报告和可视化图表。
5.监测和报告：定期监测和报告指标的变化和趋势，为组织提供关于业务绩效的实时
视图。
这有助于组织及时发现问题、评估进展和做出决策。
6.主指标（一级指标）：这是评价业务绩效的最核心的指标，例如销售金额、销售件
数、销售毛利等。
7.子指标（二级/三级指标）：主指标可能由几个子部分构成，例如销售金额可以细分
为用户数、付费率、客单价等。
8.过程指标：反映业务流程执行状态的指标，例如响应时间、处理速度、完成率等。
以上要素是构建一个完整的数据指标体系所必需的，它们共同作用，帮助组织更好地理解和评估其业务绩效，从而做出更有效的决策。
数据指标体系建设方法
数据指标体系建设方法一、引言数据指标体系是指为了全面、准确地反映某一领域或某一对象的特征、表现和变化趋势，而选取的、有代表性的指标的集合。
在企业管理、市场调研、金融分析等领域中，数据指标体系的建设是非常重要的。
本文将介绍数据指标体系建设的方法和步骤。
二、确定建设目标在进行数据指标体系建设之前，首先需要明确建设的目标。
建设目标应该与所研究的领域或对象的特征和目的相一致，并且要符合实际可行性和可操作性。
三、收集数据收集数据是数据指标体系建设的基础。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、行业统计数据、市场调研数据等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性和可靠性，尽量避免数据的缺失和错误。
四、筛选指标筛选指标是指从收集到的数据中，根据建设目标和研究对象的特征，选择合适的指标。
在筛选指标时，需要考虑指标的代表性、可操作性、重要性和可比性。
同时，还需要避免指标之间的冗余和重复。
五、制定权重在数据指标体系中，不同指标的重要性是不同的。
为了反映指标的重要程度，需要制定权重。
制定权重的方法有多种，可以根据专家意见进行主观赋值，也可以利用数据分析方法进行客观计算。
六、建立指标体系根据筛选的指标和制定的权重，可以开始建立数据指标体系。
建立指标体系时，可以采用层次分析法、主成分分析法等方法进行指标的综合评价和排序。
同时，还可以根据指标的性质和关系，将指标进行分组和分类，形成清晰的层次结构。
七、确定数据采集方法数据指标体系的建立需要依赖数据的采集和更新。
根据建立的指标体系，确定数据的采集方法和频率，确保数据的及时性和准确性。
可以采用问卷调查、实地观察、统计报表等方式进行数据采集。
八、建立数据分析模型建立数据指标体系后，需要进行数据的分析和研究。
可以利用统计分析、回归分析、数据挖掘等方法，对指标进行深入的研究和分析，探索指标之间的关系和规律。
九、数据可视化为了更好地理解和传达数据指标的信息，可以利用数据可视化的方法将数据进行图表展示。
市场数据的指标体系
市场数据的指标体系市场数据的指标体系包括以下几个方面：1.市场规模：用来衡量市场的总体规模和容量，通常可以通过销售总额、用户数量、产品数量等指标来衡量。
2.市场增长率：用来衡量市场的增长速度，可以通过比较不同时间段的市场数据来计算增长率。
3.市场渗透率：用来衡量市场中的用户或产品渗透率，可以通过比较目标用户数量和实际用户数量来计算渗透率。
4.市场竞争格局：用来衡量市场竞争的激烈程度，可以通过比较不同竞争对手的市场份额、品牌知名度等指标来评估市场竞争格局。
5.消费者需求：用来了解消费者对市场中的产品或服务的需求和偏好，可以通过调查问卷、用户反馈等方式来收集消费者需求数据。
6.价格水平：用来衡量市场中的产品或服务的价格水平，可以通过比较不同时间段、不同产品的价格来评估价格水平。
7.行业发展趋势：用来了解行业未来的发展趋势和方向，可以通过分析行业政策、技术进步、社会经济发展等因素来预测行业发展趋势。
以上是市场数据指标体系的一些主要方面，通过这些指标可以对市场进行全面的分析和评估，帮助企业制定更加科学、合理的市场策略。
市场规模相关的指标有很多，除了上述提到的销售额、销售量、市场份额、消费者群体、市场增长率、总销售额、总产值等，还包括以下一些指标：1.人口数量和增值速度：这可以反映市场的潜在需求量。
2.人口分布状况：这可以反映不同地区的需求差异。
3.人均国民收入水平：这可以反映消费者的购买能力。
4.市场消费水平：这可以反映市场的消费能力。
5.消费性质和消费结构：这可以反映消费者的消费习惯和偏好。
6.市场竞争态势：这可以反映市场的竞争状况。
这些指标可以帮助企业更全面地了解市场规模，从而制定更有效的市场策略。
数据分析-指标体系
数据分析-指标体系如果你不能衡量，那么你就不能有效增长 ————彼得德鲁克⼀、如何搭建指标体系1.1 数据指标a 指标意义b 统计时间c 计算规则，可量化例如：⽉度销售额指标意义：反应⼀段时间销售情况的好坏时间窗⼝：⼀个⽉计算规则：每⽇销售额相加数据指标体系：⼀个问题的产⽣往往不只⼀个原因，⽆法⽤⼀个指标表述清楚，需要⼀系列有逻辑的数据指标组合才能清晰的描述，这⼀系列指标就组成指标体系。
1.2 数据指标的组成主指标核⼼KPI 往往不⽌⼀个⼦指标由主指标拆分⽽来拆分原则：a 按照主指标组成成分进⾏维度划分（区域、渠道、业务线等） b 按照业务流程划分（曝光率、转化率）过程指标1.3 指标加强1.3.1 增加分类维度渠道、设备、业务线、时间等等1.3.2增加判断标准⽬标达成历史同期⽔平竞争对⼿，⾏业⽔平1.3.3 如何使⽤指标体系先查看主指标，定位问题点查看各⼦指标以及分类维度进⾏问题下钻再看⼦指标以及过程指标进⾏问题定位再进⾏相应优化⼆、常⽤的指标2.1 ⽤户指标存量指标DAU ⽇活MAU⽉活增量指标新增⽤户数健康程度指标留存率渠道指标渠道来源2.2 ⾏为指标次数频率情况PVUV⾏为路径转化率访问深度做了多久时长⾏为质量弹出率2.3 业务数据指标总体GMV访问时长⼈均数据ARPU/ARPPU⼈均访问时长⼈数数据付费⼈数播放⼈数健康程度付费率付费频次观看率商品情况SKU数热门评论好评率三、业务模式拆解3.1 ⼯具模块使⽤量（⽤户粘性）⽬标达成率（⼯具实⽤性）频次（养成习惯）3.2交易模块详情页转化率⾦额客单价复购率3.3内容模块浏览数浏览⼴度（库存利⽤率）浏览时长（减少竞品时间）内容互动（增加⽤户粘性）3.4 社区模块发布量社区互动量关系密度3.5 业务拆解选取指标过程1、拆解业务包含内容（从最终业务⽬的出发）2、根据拆解内容判断业务所处类型（四⼤类型）3、根据类型选取指标四、多维度拆解4.1 多维度拆解——单⼀事件按照指标构成进⾏拆解（结构法）按照业务流程进⾏拆解（例如app的分析）4.2 对⽐法⽐什么绝对数（销售额等有实际意义的数据）⽐例（转化率等数据）怎么⽐同⽐和环⽐和谁⽐⽬标值竞争对⼿⾃⾝以及不同业务线五、⽤户分析增长分析既⽤户⽣命周期分析：AARRR模型⽤户路径：掌握⽤户使⽤习惯⽤户画像：全⾯掌握⽤户5.1 ⽤户增长分析-AARRR核⼼：以⽤户为中⼼，以⽤户⽣命周期为线索把控产品整体的收⼊/成本的关系，⽤户⽣命周期价值远⼤于获客成本则意味着产品成功5.11 ⽤户获取浏览量点击量 CTR 点击率下载量新增数获客成本 CPM-千次点击成本 CPC-单次点击成本 CPA - 单次获客成本留存率次⽇留存七⽇留存指标：渠道贡献度渠道质量注册转化分析5.12 ⽤户活跃活跃⽤户数 DAU（⽇活）WAU MAU⽤户构成（忠诚，较活跃⽤户等）时长在线时长使⽤产品频率启动次数页⾯浏览量（PV,UV)指标：⽤户留存和流失产品⽣命周期正对客户使⽤习惯进⾏分群5.13 ⽤户留存留存率（次⽇/3/7)流失率⽤户⽣命周期指标：APP质量评估⽤户质量评估版本更迭流失情况5.14 盈利付费率（PR/PUR)活跃付费⽤户数（APA)平均每⽤户收⼊（ARPU)平均没付费⽤户收⼊（ARPPU)⽤户⽣命周期价值（LTV)指标：⽤户付费关键点和转化周期ROI⽣命周期付费群体价值APA构成情况付费转化效果评估5.15 传播K因⼦ = 每个客户平均邀请⼈数 x 转化率K>1 实现⾃增长K<1 ⽆法实现⾃增长传播周期指标：传播效果5.2 ⽤户路径⼀⽬标为起点可视化⽤户流向（桑基图）定位转化的因素，推动优化5.3 ⽤户画像精准营销六、流量/渠道分析衡量好坏：渠道流量量级流量质量降低获客成本6.1 流量价值分析：ROI = 投资收⼊/花费ROI平衡点 = 利润的倒数6.2 站外流量曝光影响维度：⽤户匹配度⼴告出价衡量指标：曝光量⼴告创意影响维度：⽤户匹配创意吸引指标：CTR 点击率投放URL:UTM参数：为了追踪⼴告投放各阶段效果，为页⾯链接增加的⼀些列参数落地页：CTA跳转的第⼀页就是落地页（黄⾦⼀页）影响落地页效果的因素：落地页质量客户匹配度指标：进站⽤户量跳出率激活⽤户⽐产品转化运营关注点：激活⽤户数和激活转化⽐产品关注点：产品每步的转化率6.3 流量渠道质量评估指标渠道转化：曝光/点击/激活⽤户数跳出率激活成功率点击⼴告转化率平均访问时长⽤户质量DAU/MAU留存率⾼价值⽤户数渠道收益ROICPALTV付费⽤户数分析思路：结构分析：对渠道进⾏结构拆分，根据⽤户旅程看转化率变化趋势分析：不同时间序列分析，看趋势变化对⽐分析：查看不同渠道收益，进⾏精细化掌握七、留存分析7.1 留存率次⽇留存率3⽇留存率7⽇留存率⽣命周期意义：降低获客成本留存率曲线：重点关注：次⽇和七⽇留存率客户留存越久客户带来的利润越⾼留存与新增需要互为参考留存分析的思路：精细化运营观察各部分客户特征观察那部分⽤户创造价值⼤提升服务质量产品流程优化路径是否符合预期，进⾏调整各阶段转化率每个步骤优化活动激励通过激烈让客户产⽣关键⾏为。
数据指标体系建设方法
数据指标体系建设方法数据指标体系是指为了全面、准确地反映企业、组织或个体的运营情况和决策需求，从相关数据中提取、构建一套完整的、科学的、可操作的指标和指标体系。
建设一个适用于特定实体的数据指标体系，需要有明确的目标、全面的考虑和有效的方法。
以下是建设数据指标体系的一些方法：1.确定目标和需求：在建设数据指标体系之前，首先需要明确建设的目标和需求。
不同的实体对于数据指标的要求不同，例如，企业可能关注经营收入和利润，政府可能关注公共服务覆盖率和满意度，个人可能关注财务状况和健康指标。
明确目标和需求是建设数据指标体系的前提和基础。
3.过滤和筛选数据：收集到的数据可能非常庞杂，建设数据指标体系需要将其进行过滤和筛选。
首先需要根据目标和需求，确定相关的数据类别和指标。
然后，根据数据的质量和可用性等标准，对数据进行筛选和排除。
过滤和筛选数据可以帮助提高数据质量和有效性，提升指标体系的可操作性和准确性。
4.构建指标体系：在过滤和筛选数据后，需要进行指标的构建和组织。
指标体系应该包括一组相互关联、互相补充的指标，能够全面反映实体的运营情况和决策需求。
指标的构建需要考虑实体的特点和目标，可以借鉴行业标准和最佳实践。
指标的组织可以采用层级结构、分类结构和关联结构等方式，使得指标之间具有清晰的关系和逻辑。
5.设定指标权重和计算方法：在构建指标体系的过程中，需要设定指标的权重和计算方法。
指标的权重反映了指标在整体体系中的重要性和影响力，可以根据实体的目标和需求进行设定。
指标的计算方法需要能够准确、可操作地反映指标的数值变化和趋势。
可以使用统计分析、数学模型和计算工具等方法进行指标的计算和评估。
6.测试和调整：建设数据指标体系是一个动态过程，需要进行测试和调整。
在实际应用中，可以通过对实体的数据进行检验和验证，评估指标的准确性和有效性。
同时，可以根据实体的变化和需求调整指标的权重、计算方法和组织结构。
测试和调整是建设数据指标体系的必要步骤，可以不断提升指标体系的质量和适应性。
如何构建数据指标体系
如何构建数据指标体系1数据指标体系1.1什么是数据指标体系？通常我们讲述的指标是对当前业务有参考价值的统计数据，换句话说，不是所有的数据都叫指标。
指标的核心意义是它使得业务目标可描述、可度量、可拆解。
常用的指标有PV、UV等。
指标可分为原子指标和派生指标，按照笔者的理解，原子指标就是不加任何修饰词的指标，又叫度量，例如订单量、用户量、支付金额等；衍生/派生指标就是在原子指标上进行加减乘除或者修饰词的限定等等。
派生/衍生指标= 原子指标+ 时间周期+ 其他修饰词派生指标是对原子指标业务统计范围的圈定，例如：昨日境外输入病例、网站近一周的访问量等。
衍生指标是基于原子指标组合构建的，例如：客单价= 支付金额/ 买家数。
指标体系是从不同维度梳理业务，并将零散单点的具有相互联系的指标，系统化地组织起来。
其中，维度分为定性维度和定量维度，定性维度主要是文字描述类，例如姓名、地名等；定量维度主要是数值描述类，如工资、年龄等。
举个某电商限时秒杀的例子（如下图）：上方红框代表市场活跃度，中间红框代表当前价格波动幅度，下方红框代表价格趋势。
三个红框中的指标，可以构成一个最简单的指标体系，用来描述伊利纯牛奶秒杀的现状，属于描述指标体系。
总的来说，指标体系是对业务指标体系化的汇总，主要用来明确指标的维度、口径、指标取数逻辑等信息，并能够迅速获得指标的相关信息。
1.2为什么需要指标体系？对于数据产品经理来说，搭建指标体系可以更好地梳理业务，提高问题分析效率。
因此，笔者认为指标体系的主要目的为：1）给业务发展提供指引；2）建立共同愿景，凝聚团队，激励团队。
2如何设计指标体系下面分五部分（如下图），讲一讲如何设计指标体系。
2.1定目标这是第一步，也是最重要的一步，同时也是很多产品上线运营后进行评估的标准，并以此形成闭环。
好的目标具有以下三个特征：1）特征一：与高层目标一致；2）特征二：目标应当符合SMART 原则；3）特征三：具有挑战性。
数据指标体系的构建流程
数据指标体系的构建流程
构建数据指标体系是确保企业能够全面了解业务状况、追踪目标并做出决策的重要步骤。
以下是构建数据指标体系的一般流程：
1．明确业务目标：
确定组织或项目的主要业务目标和战略方向。
2．理解业务流程：
分析业务流程，识别关键的业务环节和决策节点。
3．确定关键业务指标（KPIs）：
选择与业务目标直接相关的关键业务指标，这些指标应该是可以衡量和跟踪的。
4．制定指标定义和计算方法：
为每个选择的关键业务指标明确定义和计算方法，确保理解如何收集和计算这些数据。
5．建立数据收集系统：
设计和建立数据收集系统，确保能够按照定义和计算方法采集所需的数据。
6．数据质量控制：
实施数据质量控制措施，确保收集到的数据准确、完整和一致。
7．设定目标和阈值：
为每个关键业务指标设定目标值和阈值，以便进行实际表现的评估。
8．制定报告和可视化方式：
设计报告和可视化方式，以清晰地展示关键业务指标的趋势和表现。
9．定期评估和调整：
定期评估数据指标的有效性，检查业务目标的达成情况，并根据需要调整指标体系。
10．持续改进：
不断优化和改进数据指标体系，确保它与业务的发展和变化保持一致。
11．培训和沟通：
为相关人员提供培训，确保他们了解如何正确解读和使用数据指标。
同时，保持沟通，确保整个组织对指标体系的理解和认同。
这个流程是一个循环的过程，随着业务环境的变化，数据指标体系需要不断地调整和改进以保持有效性。
国家信息中心 数据指标体系
国家信息中心数据指标体系
一、经济指标
经济指标是衡量一个国家或地区经济发展状况的重要依据。
主要包括国内生产总值、工业增加值、固定资产投资、消费品零售总额、进出口总额等。
这些指标反映了国家或地区的经济规模、发展速度和经济效益等方面的情况，对于制定经济发展战略和政策具有重要的指导意义。
二、社会指标
社会指标是衡量一个国家或地区社会发展状况的重要依据。
主要包括人口数量、人口结构、教育水平、卫生状况、就业情况等。
这些指标反映了国家或地区的人口素质、民生福祉和社会稳定等方面的情况，对于制定社会政策和社会发展规划具有重要的指导意义。
三、科技指标
科技指标是衡量一个国家或地区科技发展状况的重要依据。
主要包括科研投入、科研成果、科技创新、技术转化等方面。
这些指标反映了国家或地区的科技实力和创新能力，对于制定科技政策和科技发展规划具有重要的指导意义。
四、生态环境指标
生态环境指标是衡量一个国家或地区生态环境状况的重要依据。
主要包括环境质量、生态保护、资源利用等方面。
这些指标反映了国家或地区的生态环境状况和可持续发展能力，对于制定生态环境保护政策和规划具有重要的指导意义。
五、政府管理指标
政府管理指标是衡量一个国家或地区政府管理水平的重要依据。
主要包括政府效率、行政透明度、法治建设等方面。
这些指标反映了政府的管理能力和服务水平，对于提高政府治理能力和推动国家治理体系现代化具有重要的指导意义。
如何建立数据指标体系
如何建立数据指标体系
建立一个有效的数据指标体系对于任何企业或组织来说都是至
关重要的。
这个体系可以帮助组织收集、监控和分析数据，以便更好地了解业务和客户，做出更明智的决策。
下面是一些建立数据指标体系的步骤和建议：
1. 确定组织的目标和战略
首先，确定组织的目标和战略是关键的。
这将帮助您确定需要测量的关键绩效指标(KPIs)。
例如，如果您的目标是提高销售额，那么您需要关注的KPIs可能包括销售额、客户转化率、客户忠诚度等。
2. 确定关键数据来源
了解您的数据来源是非常重要的。
这将帮助您确定何时需要收集数据以及如何收集数据。
例如，您可以从CRM系统、市场调查、社交媒体、销售报告等渠道收集数据。
3. 选择合适的数据指标
选择正确的数据指标是至关重要的。
这将帮助您确保收集的数据与您的业务目标相对应。
例如，如果您的目标是提高客户满意度，那么您需要关注的指标可能包括客户反馈、投诉率等。
4. 设置测量计划和目标
一旦确定了关键指标，您需要设置测量计划和目标。
这将帮助您确定何时需要收集数据，并且您的组织是否达到了预期的业务目标。
5. 分析和解释数据
一旦收集了数据，您需要进行分析和解释。
这将帮助您了解业务
的趋势和变化，并且使您可以做出更明智的决策。
例如，如果您发现某个指标正在下降，您可以采取行动来纠正这种趋势。
总之，建立一个有效的数据指标体系需要时间和努力。
但是，这是任何组织实现业务目标和提高绩效的关键步骤。
建立数据指标体系基本思路和方法
建立数据指标体系基本思路和方法2021年，就业和经济形势明显向好，最近很多人都找到了满意的工作，进入大厂。
为了提升大家的职场竞争力，给大家讲讲数据指标体系。
1为啥需要数据指标以下话是不是经常听到：●“大概有1万多人吧”●“有很多顾客都不满意”●“感觉我们门店都没人了”不确定、不具体、不准确。
我们平时过日子都是这么说话的。
没毛病，因为具体的消息是有很大成本的，大部分时候我们就是随口说说而已。
但是企业经营要是都靠这个那就死翘翘了，花多少钱赚多少钱都不清楚，老板非气得翘辫子。
数据指标就是对抗这种不确定的。
如果我们把上边的表述改成：●4月1日新注册用户9800人，超目标1000人●4月1日当日A产品退货100件，累计30天退货率2.5%●4月1日全国到店用户30万人，到店率30%，低于32%的期望值是不是爽快多了。
这就是数据指标的直观用途。
2为啥需要数据指标体系实际工作中，想要准确说清楚一件事是挺麻烦的，比如我们想说：“2月份A产品卖得非常棒！”如果对方想较真的话，可以挑一堆刺出来（如下图）一个问题，往往有很多方面，只用一个指标不能充分说明问题。
这就需要一组有逻辑的数据指标来描述，这就是数据指标体系。
3数据指标体系五大件▌第一要素：主指标（一级指标）。
用来评价这个事到底咋样的最核心的指标。
比如说：“产品卖得好”。
直观地想到是“销售金额”这个指标，因为这是我们卖货直接收到手里的钱，钱多了当然好。
每个指标得有以下要素：●业务含义：在业务上它的意义是……●数据来源：哪个系统采集原始数据●统计时间：在XX时间内产生的该数据●计算公式：如果有比例、比率，得说清楚谁除谁；如果是汇总，得说清楚谁加谁。
注意：有可能需要多个主指标，来做综合评价。
比如产品卖得好，光看金额还不够，可能还要关注毛利，这才是真正赚到的钱。
可能还得看销售数量，因为销售数量和库存直接挂钩，得防止积压太多。
这样就至少有了三个主指标：销售金额、销售件数、销售毛利。
建立数据指标体系基本思路和方法
建立数据指标体系基本思路和方法建立数据指标体系是一个组织或企业为了更好地了解和监测自身业务状况和发展趋势，从而采取相应措施以优化业务运营的一种重要手段。
一个好的数据指标体系可以帮助企业及时发现问题和机会，提高业务决策的准确性和效果。
下面将从基本思路和方法两个方面进行阐述。
一、基本思路：1.确定企业的整体目标：在建立数据指标体系之前，需要明确企业的整体发展目标和战略定位，以确定数据指标的具体分类和指标选择方向。
2.分析业务流程：深入了解企业的业务流程，对整个流程进行细致的分析，确定关键环节以及对业务结果影响最大的因素，将这些因素作为衡量业务绩效的重要指标进行考虑。
3.确定指标的可说明性和可操作性：确定指标时需要考虑指标的可说明性和可操作性，即指标是否能够准确地反映业务状况，并且能够在一定程度上指导业务操作。
4.综合考虑定量和定性指标：在确定数据指标时，需要综合考虑定量指标和定性指标。
定量指标可以提供具体的数字数据，而定性指标可以提供业务质量和用户满意度等方面的反馈信息。
5.尽量避免指标之间的重复和冲突：建立数据指标体系时需要避免指标之间的重复和冲突。
指标之间的关联性需要考虑，尽量选择能够反映业务全貌的指标，避免因指标冗余造成数据冲突和混乱。
二、方法：1.确定核心指标：根据企业的发展目标和战略定位，确定一些核心指标，这些指标能够准确反映企业的整体业务状况和核心竞争力。
核心指标的确定需要充分考虑到企业的具体情况和行业特点。
2.制定分类指标体系：根据业务流程和关键环节，将指标进行分类，构建清晰的指标体系。
指标体系可以根据不同的层级进行划分，例如：战略层面、运营层面、绩效评估层面等。
3.进行指标筛选和衡量：针对每个分类指标体系，进行指标筛选和衡量。
对于指标的筛选需要充分考虑数据的可获得性、可操作性和业务的有效性等因素。
4.建立数据采集和分析系统：为了支持数据指标的收集和分析，需要建立相应的数据采集和分析系统。
电商数据分析基础指标体系 36大数据
电商数据分析基础指标体系36大数据文|傅志华进入傅志华先生36大数据专栏，查看全部文章>>>信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。
而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。
无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。
越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。
构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。
电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。
不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。
1.电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。
电商总体运营整体指标包括四方面的指标：（1）流量类指标独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。
对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。
在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。
而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。
页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。
（2）订单产生效率指标总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。
数据分析中的指标体系建立方法
数据分析中的指标体系建立方法随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一部分。
在进行数据分析时，一个完善的指标体系是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而做出准确的决策。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，帮助我们建立一个有效的指标体系。
首先，建立指标体系的第一步是明确分析目标。
在开始数据分析之前，我们需要明确自己的目标是什么，想要通过数据分析得到什么样的结论。
例如，如果我们想要了解一个电商平台的销售情况，我们可以将销售额、订单量、用户转化率等作为我们的分析目标。
接下来，我们需要确定关键指标。
关键指标是指对于我们的分析目标来说最为重要的指标。
在确定关键指标时，我们可以考虑以下几个方面：指标的可衡量性、指标的相关性、指标的可操作性等。
通过综合考虑这些因素，我们可以确定出一组关键指标来帮助我们实现分析目标。
在确定了关键指标之后，我们需要对这些指标进行数据收集和整理。
数据收集是指通过各种方式收集相关的数据，例如通过调查问卷、数据抓取等方式。
数据整理是指对收集到的数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。
在进行数据整理时，我们可以使用一些数据处理工具，例如Excel、Python等。
接下来，我们需要对收集到的数据进行分析和计算。
在进行数据分析时，我们可以使用一些常用的统计方法和模型，例如平均值、标准差、回归分析等。
通过对数据的分析和计算，我们可以得到一些有意义的结论和洞察，帮助我们更好地理解数据。
最后，我们需要将得到的结论进行可视化呈现。
可视化是指通过图表、图像等方式将数据的分析结果直观地展示出来。
通过可视化，我们可以更加清晰地看到数据的规律和趋势，从而更好地理解数据。
在进行可视化时，我们可以使用一些数据可视化工具，例如Tableau、Power BI等。
总结起来，建立一个有效的指标体系是进行数据分析的关键步骤之一。
通过明确分析目标、确定关键指标、进行数据收集和整理、进行数据分析和计算以及进行可视化呈现，我们可以更好地理解和解释数据，从而做出准确的决策。
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如何构建数据指标体系如果一个事情，你不能衡量它的话，那么你就不能增长它。
在围绕着用户紧紧做精细化的运营时代。
数据驱动运营是未来运营的趋势，精细化运营已经变得尤为重要，数据驱动决策是运营人必须要面对的挑战也是要下意识学的一门技能。
一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并高效提升用户体验。
1、什么是数据分析？不要对数据分析有太多的畏难情绪，所谓的数据分析就是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。
比如说结合数据优化产品的用户体验，通过数据来进行用户画像，通过数据发现产品改进的关键点，以及产品改版、迭代是否在一个正确的方向上。
而这些事情，在经过实践之后，都会变的简单且容易上手。
2、数据分析的目的？但是在做数据分析前，一定要先确定好目标，这样后面的每一步才能不偏离大方向，我们才能清楚地知道究竟该采集什么样的数据，要分析哪些指标。
那么，你做数据分析的目的是什么：是检测用户对新功能的喜爱程度？是优化用户在使用过程中的槽点？还是提升某个产品页面的转化率？…3、如何获取数据？说到收集数据，首先要做好数据埋点。
所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。
（1）自有数据分析系统：企业内部使用的数据产品，如自建 BI 和推荐系统。
公司自有的数据是最原始的数据，也是最可靠、最全面的。
一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准（自己开发，开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统）。
（2）第三方数据分析工具：这个是借助外部工具获得数据，常见的第三方统计工具有：网站分析工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计；移动应用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics 不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。
获取数据的方式其实多种多样，关键在于，作要了解什么样的数据是重要的，对于这些数据的前后关联，是怎样的，这是一个联动的过程，不是一个单一的行为。
有了这些数据之后，我们该怎么去分析这些数据呢？哪些是可以为我们所用的，又有哪些是可以剔除掉的。
4、关注哪些数据维度？一款产品的数据指标体系一般都可以分为五个维度：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。
（1）用户规模和质量分析：主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；包括总用户数、新用户数、留存用户、转化率。
用户规模和质量是数据分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多。
（2）参与度分析：主要是分析用户的活跃度，分析的维度主要是包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。
（3）渠道分析：主要分析渠道推广效果，以科学评估渠道质量，优化渠道推广策略。
渠道分析尤其要重视，因为现在移动应用市场刷量作弊是以及业内公开的秘密。
渠道分析可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。
（4）产品功能分析：主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；功能活跃指标：某个功能的活跃用户，使用量情况；功能验证；对产品功能的数据分析，确保功能的取舍的合理性。
页面访问路径：用户从打开到离开应用整个过程中每一步骤的页面访问、跳转情况。
页面访问路径是全量统计。
通过路径分析得出用户类型的多样、用户使用产品目的的多样性，还原用户目的；通过路径分析，做用户细分；再通过用户细分，返回到产品的迭代漏斗模型：是用于分析产品中关键路径的转化率，以确定产品流程的设计是否合理，分析用户体验问题。
用户转化率的分析，核心考察漏斗每一层的流失原因的分析。
通过设置自定义事件以及漏斗来关注应用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。
通过分析事件和漏斗数据，可以针对性的优化转化率低的步骤，切实提高整体转化水平。
（5）用户属性分析：主要分析用户特征，用户属性一般包括性别、年龄、职业、所在地、手机型号、使用网络情况。
如果对用户的其他属性感兴趣的，可以到自的微信呢公众号后台或者其他诸如头条、uc等后台看用户属性都包含哪些维度。
不管在我们的产品启动初期，还是战略的调整，分析用户画像都有着重要的意义。
比如我们在产品设计前需要构建用户画像，指导设计、开发、运营；产品迭代过程需要收集用户数据，便于进行用户行为分析，与商业模式挂钩等等。
5、如何分析数据？从第三方数据分析工具或者自家的分析后台拿到这些数据后，该怎么去分析呢？要真的做到基于数据的分析，你必须要有以下条件：●理解业务：如果你不明白业务之间的关联，你就不会考虑跨端的数据印证。
●了解各个数据之间的上下游关系和关联关系●用多个辅助数据作为支撑同步验证：析结果大多数时候是推测，这时候需要其他数据作为辅助验证的方法和证明。
理顺分析思路，确保数据分析结构体系化。
把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系。
为后续数据分析的开展指引方向。
确保分析结果的有效性及正确性。
6、基本的产品分析概念产品经理在做数据分析的时候，一些基本的产品分析概念还是需要理清的，比如最基本的AARRR模型，也就是说产品经理要了解什么是新增、活跃、留存、流失等，这些基本的概念都是需要去了解和掌握的，不然真碰到数据分析的问题，也只能两眼一抹黑了，更别谈分析出一个什么所以然来了。
比较简单的一些概念，在这里普及下：●新增：新用户增加的数量和速度。
如：日新增、月新增等。
●活跃：有多少人正在使用产品。
如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。
用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。
●留存率：用户会在多长时间内使用产品。
如：次日留存率、周留存率等。
●流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。
网页指标：（1）PV（page view）：即页面浏览量，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。
用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
在一定统计周期内用户每次刷新网页一次也被计算一次。
一般来说PV与来访者数量成正比，但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量，例如，同一个来访者通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。
（2）UV（unique visitor）：即独立访客，访问网站的一台电脑客户端为一个访客。
（3）PR（pagerank）：即网页的级别，一个PR值为1的网站表明这个网站不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个网站非常受欢迎(或者说极其重要)。
（4）跳出率：指用户到达你的网站上并在你的网站上仅浏览了一个页面就离开的访问次数与所有访问次数的百分比。
这里的访问次数其实就是指PV。
是评价一个网站性能的重要指标，跳出率高，说明网站用户体验做得不好，用户进去就跳出去了，网站没有满足用户的期望与需求或是人群定位不精准，反之如果跳出率较低，说明网站用户体验做得不错。
（5）转化率：指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。
转化率=（转化次数/点击量）×100%。
以用户登录为例，如果每100次访问中，就有10个登录网站，那么此网站的登录转化率就为10%，而最后有2个用户订阅，则订阅转化率为2%，有一个用户下订单购买，则购买转化率为1%。
转化率反映了网站的盈利能力，重视和研究网站转化率，可以针对性的分析网站在哪些方面做的不足，哪些广告投放效果比较好，可以迅速的提升用户体验、节约广告成本，提升网络转化过程。
（6）重复购买率：指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数。
重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。
活跃度指标：主要衡量产品的粘性、用户的稳定性以及核心用户的规模，观察产品在线的周期性变化。
AU（Active Users）活跃用户：用户登录产品记为一次登录；DAU（Daily Active Users）日活跃用户：每日登录过的用户数；WAU（Weekly Active Users）周活跃用户：七天内登录过的用户数；MAU（Monthly Active Users）月活跃用户：30天内登录过的用户数；AT（Daily Avg. Online Time）日均使用时长：活跃用户平均每日在线时长；PCU（Peak Concurrent Users）最高同时在线用户人数：统计周期内，同一时点（通常精确至分）的最高在线人数；ACU（Average Concurrent Users）平均同时在线用户人数：统计周期内，每个时点（通常精确到分）的平均在线人数；流失、留存指标：观察流失用户的状态、流失前行为来判断产品可能存在的问题。
ULR（Users Leave Rate）用户流失率：统计当日登录过产品的用户，但在随后N日内未登录的用户数/统计日DAU日流失率：统计当日登录过产品的用户，次日未登录的用户数/统计日DAU周流失率：统计当周登录过产品，之后下一周未登录的用户数/WAU月流失率：统计当月登录过产品，下一月未登录的用户数/MAU日留存率：统计当日登录过产品的用户，在之后N日内至少登录一次的用户数/统计日DAU 周留存率：统计当周登录过产品的用户，且下一周至少登录一次的用户数/WAU月留存率：统计当月登录过产品的用户，且下一月至少登录一次的用户数/MAU次日留存率：统计当日登录过产品的用户，次日依旧登录的用户数/统计日DAU回归率：曾经流失，重新登录产品的用户数占流失用户的比例回归用户：曾经流失，重新登录产品的用户数流失用户池：过去一段时间内流失的用户数利用数据的前提是有数据可以利用，这就需要在用户引入期之前就要做好数据埋点，同时在分析数据时要能透过原始用户行为数据来观察数据背后所反映的问题，采取运营手段来提升留存率之后要观察运营结果，总结得失，为下阶段运营提供数据依据，这个过程对运营人员的要求比较高，要求运营人员在用户进入前就要进行数据埋点，把握用户转化的关键点和关键路径。
用户行为数据和用户留存的关系？用户行为数据可以理解为用户在产品内进行操作时被服务器记录下来的使用行为数据。
通过对用户行为数据进行分析，可以帮助运营人员更加详细、清楚地了解用户的行为特征，从而找出造成用户流失的原因，为运营人员进行针对性运营提供依据。
关注渠道留存数据渠道留存数据是指推广渠道带来的用户留存量，产品越来越细分也使得推广渠道不断增长，在进行渠道选择时，除了关注流量大小之外，更应该关注流量质量，不同渠道带来的流量质量是不同的，留存下来的用户量也会有很大差别。
由于不同平台对用户的定义不同，衡量用户留存的指标也会有所差别，这就需要在计算用户活跃率、留存率时，先明确产品对用户活跃、留存的指标。