【通用】数据分析常用指标介绍.docx
经济数据分析指标
消费信心指数
是反映消费者信心强弱的指标，是综合反映并量化消费者对当前经济 形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感 受，是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标，是监测经济周期变化不 可缺少的依据。
• 所谓再贴现政策，就是中央银行通过制定或调整再贴现利率来干预和影响 市场利率及货币市场的供应和需求，从而调节市场货币供应量的一种金融 政策。
货币政策
利率政策 • 根据货币政策实施的需要，适时的运用利率工具，
对利率水平和利率结构进行调整，进而影响社会 资金供求状况，实现货币政策的既定目标。
汇率政策 • 通过汇率变动影响国际贸易，平衡国际收支。
一般：消费者信心指数主要 是为了解消费者对经济环境的信 心强弱程度，反映消费者对经济 的看法以及购买意向。 消费者对 经济现状和就业市场的评价，还 包括对未来经济和就业市场的预 期，以及有关家庭收入情况和是 否计划购买房子、汽车等消费品 的问题。
社会消费品零售总额
指批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社 会集团的消费品零售额。
货币政策
指政府或中央银行为影响经济活动所采取的措施，尤指控制 货币供给以及调控利率的各项措施。
货币政策分为两类：Байду номын сангаас张性货币政策（积极货币政策）和紧 缩性货币政策（稳健货币政策）。
中国的货币政策工具主要有公开市场操作、存款准备金、再 贷款与再贴现、利率政策、汇率政策和窗口指导等。
货币政策
公开业务
• 运用国债、政策性金融债券等作为交易品种，主要包 括回购交易、现券交易和发行中央银行票据，调剂金 融机构的信贷资金需求。
大数据分析常用指标
大数据分析常用指标一、基础指标1.数据量：用以表示数据集的大小，通常以数据条目或文件大小来衡量。
2.统计量：包括均值、中位数、众数、标准差、方差等，用以描述数据的分布和集中度。
3.数据质量指标：包括数据完整性、准确性、一致性、唯一性等，用以评估数据的可信度和适用性。
二、关联性指标1.相关系数：用以衡量两个变量之间的关联程度，常用的有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
2.协方差：衡量两个变量之间的总体相关性，能够表示变量之间的变动趋势是否一致。
3.相关分析：通过计算相关系数和协方差，来分析变量之间的相关性，并推断出可能存在的因果关系。
三、趋势性指标1.线性回归：通过拟合一条线来描述变量之间的线性关系，可以用于预测未来趋势。
2.移动平均：通过计算一段时间内的平均值，来平滑数据的波动，以便分析趋势。
3.时间序列分析：用于分析时间相关的数据，包括趋势分析、季节性分析、周期性分析等。
四、分类与预测指标1.分类准确率：通常使用混淆矩阵和准确率来评估分类模型的性能。
2.ROC曲线：用以评估二分类模型的质量，通过绘制真阳性率与假阳性率的曲线来表示模型在不同阈值下的分类效果。
3.回归预测误差：包括均方误差、平均绝对误差、相对平均误差等，用以衡量回归模型的预测精度。
五、群体分析指标1.聚类分析：用以将数据集中的对象划分成互不相交的群体，可以通过欧氏距离、马氏距离、余弦相似度等来度量对象之间的相似性。
2. 分类指标：用以衡量聚类结果的质量，包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数、兰德系数等。
六、异常检测指标1.离群值检测：通过统计方法、聚类方法、基于模型的方法等来检测数据中的异常值。
2.异常度：用以度量数据点与其他数据点之间的差异性或离群程度，常用的方法有标准分数、箱线图等。
以上是大数据分析中的一些常用指标，不同类型的指标可以用来分析不同的问题和场景。
在实际应用中，根据具体需求和数据特征，选择合适的指标进行分析和评估，有助于发现数据中的规律、趋势和异常，提供有效的决策支持。
数据分析常用指标介绍
数据分析常用指标介绍数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以便从中得出实际应用的结论和提供决策支持的过程。
在数据分析的过程中，常常需要使用一些指标来度量和描述数据的特征和趋势。
下面将介绍一些常用的数据分析指标。
1.中心位置指标中心位置指标用于描述数据的集中趋势，常用的指标包括平均数、中位数和众数。
-平均数是一组数据的总和除以数据的个数，用于描述数据的平均水平。
-中位数是将一组数据从小到大排列后，位于中间位置的值，用于描述数据的中间水平。
-众数是一组数据中出现次数最多的值，可以用来描述数据的峰值。
2.变异程度指标变异程度指标用于描述数据的波动程度，常用的指标包括标准差和方差。
-标准差是一组数据的平均值与每个数据的差值的平方和的平均值的平方根，用于描述数据的离散程度。
-方差是一组数据的每个数据与平均值的差值的平方和的平均值，用于描述数据的离散程度。
3.百分位数百分位数是将一组数据从小到大排列后，按百分比的位置将其分割成若干等份，用于描述数据的分布情况。
常用的百分位数包括中位数（50%分位数）、四分位数（25%和75%分位数）和百分之一位数（1%和99%分位数）等。
4.相关系数相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系程度，常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
-皮尔逊相关系数在样本数据服从正态分布时使用，取值范围为-1到1，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关。
-斯皮尔曼相关系数不要求样本数据服从正态分布，而是转化为等级数据来计算，取值范围同样为-1到15.回归分析指标回归分析是用于研究变量之间关系的一种统计方法，常用的回归分析指标包括回归系数、拟合优度和回归方程。
-回归系数用于衡量自变量对因变量的影响程度，正系数表示正相关，负系数表示负相关。
-拟合优度用于衡量回归模型对实际数据的拟合程度，常用的拟合优度指标包括决定系数（R^2）和调整决定系数。
-回归方程用于描述自变量和因变量之间的关系。
数据分析指标范文
数据分析指标范文1.平均值：平均值是一组数据的总和除以观测数量，用于衡量数据的集中趋势。
平均值可以帮助分析师了解数据的典型值。
2.中位数：中位数是将一组数据按大小排序，确定中间值的数值。
中位数可以帮助分析师了解数据的中间值，同时可以避免离群值对结果的影响。
3.方差和标准差：方差和标准差用来衡量数据的离散程度。
方差是每个数据点和平均值之间差异的平方的均值，而标准差是方差的平方根。
方差和标准差越大，数据的离散程度越高。
4.相关系数：相关系数用于衡量两个变量之间的关联程度。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示强负相关，0表示无关，1表示强正相关。
相关系数可以帮助分析师了解变量之间的关联性。
5.回归分析：回归分析用于建立一个模型来预测一个变量与其他变量之间的关系。
回归模型可以帮助分析师预测目标变量的值，并了解其他变量对目标变量的影响程度。
6.百分比和比例：百分比和比例可以用来衡量一些特定的数值相对于总体的大小。
它们可以帮助分析师了解不同类别的数据的相对大小。
7. 标准化：标准化是一种处理数据的方法，使得不同尺度的数据可以进行比较和分析。
常见的标准化方法有Z-score和最小-最大标准化。
8.事件发生率：事件发生率是指一些事件在一定时间内发生的频率。
事件发生率可以帮助分析师了解事件的发生趋势和概率。
9.假设检验：假设检验可以用来验证其中一种观察结果是否具有统计学上的显著性。
假设检验可以帮助分析师进行推断和决策，例如判断项数据的变化是否显著。
10.分布：分布用来描述数据的分布情况。
常见的分布包括正态分布、均匀分布和偏态分布。
分布可以帮助分析师理解数据的形状和性质。
通过使用上述数据分析指标，分析师可以更好地理解数据，形成直观的结果，并基于这些结果做出有效的决策。
这些指标是数据分析过程中不可或缺的工具，可以帮助分析师提高工作效率并提升决策的准确性。
数据分析的最全常用指标和术语！赶紧收了吧！
数据分析的最全常⽤指标和术语！赶紧收了吧！⼀个优秀的数据分析师，要有扎实的数据解读功底，因为在进⾏数据分析时，经常会遇到⼀些分析指标或术语，对这些指标或术语的理解不够充分，就没法开展⼯作，现在，给⼤家介绍⼀些基础的分析指标和术语。
平均数我们在⽇常⽣活中提到的平均数，⼀般是指算术平均数，就是⼀组数据的算术平均值，即全部数据累加后除以数据个数。
算术平均数是⾮常重要的基础性指标，它的特点是将总体内各单位的数量差异抽象化，代表总体的⼀般⽔平，掩盖了总体内各单位的差异。
例如，现有某学期学⽣的数学考试成绩，通过计算成绩平均数，可得到如图所⽰的结果，将每位同学的数学成绩与平均数相⽐，就能发现哪些同学的数学成绩⾼于平均数，需要保持；哪些同学的成绩低于平均数，需要继续努⼒。
当然在平均数这个指标中，除了算术平均数以外，还有其他平均数，如调和平均数和⼏何平均数等。
数学平均成绩绝对数和相对数绝对数是反映客观现象总体在⼀定时间、地点条件下的总规模、总⽔平的综合性指数，也是数据分析中常⽤的指标，如GDP、总⼈⼝等。
此外，绝对数也可以表现为在⼀定时间、地点条件下的数量增减变化的绝对数，⽐如A国⼈⼝⽐B国⼈⼝多1000万⼈。
相对数是指由两个有联系的指标对⽐计算⽽得到的数值，⽤以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标。
计算相对数的公式是：相对数分母是⽤作对⽐标准的指标数值，简称基数；分⼦是⽤作与基数对⽐的指标数值，简称⽐数。
相对数⼀般以倍数、乘数、百分数等表⽰，它反映了客观现象之间数量联系的程度。
使⽤相对数时需要注意指标的可⽐性，同时要与总量指标（绝对数）结合使⽤。
关于绝对数与相对数，我举⼏个例⼦，你⼀看就明⽩了。
绝对数与相对数从业务⾓度来看，绝对数就是数量（Quantity），相对数就是质量（Quality），进⾏数据分析时，都可以从这两个⾓度进⾏分析，简称为QQ模型。
例如先分析业务是否达到⼀定的规模，如果业务规模够⼤，再分析质量⾼不⾼？质量不⾼，就可以从提升质量⾓度⼊⼿。
数据分析常用指标介绍
数据分析常用指标介绍在今天的信息时代，数据已经成为企业运营和决策中至关重要的资源之一。
通过对数据的收集、整理和分析，企业可以发现问题、洞察市场趋势、预测未来走势，从而做出更明智的决策。
在数据分析的过程中，常用的指标可以帮助企业管理层和数据分析师更好地理解和利用数据。
本文将介绍一些常用的数据分析指标，帮助读者更好地进行数据分析。
1. 平均值（Mean）平均值是最常用的统计量之一，它可以用来衡量一组数据的集中趋势。
平均值计算方法是将一组数据的总和除以数据的个数。
例如，如果某个企业想要知道过去一年的月度销售额的平均值，它可以将所有月度销售额相加，然后除以12。
平均值可以快速地给出总体数据的一个大致估计。
2. 中位数（Median）中位数是将一组数据按照从小到大排序后，位于中间位置的数值。
中位数不受极端值的影响，更能反映出数据的一般情况。
例如，如果某个企业想要了解员工的年龄分布情况，它可以将所有员工的年龄按照从小到大的顺序排序，然后找到中间的数字作为中位数。
3. 标准差（Standard Deviation）标准差是用来衡量数据的离散程度的指标。
标准差越大，说明数据的离散程度越大，反之亦然。
标准差的计算方法是先计算每个数据与平均值之差的平方，然后将这些平方和的平均值开方。
标准差可以帮助企业了解数据的分布情况，判断数据的波动情况。
4. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数用来衡量两个变量之间的关联程度。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示无关，1表示完全正相关。
例如，如果某个企业想要了解广告费用与销售额之间的关联程度，它可以计算广告费用和销售额的相关系数，从而判断它们之间的关系是否密切。
5. 成本效益比（Cost-Benefit Ratio）成本效益比用于衡量某项活动或投资的成本与收益之间的比率。
成本效益比可以帮助企业判断某项决策是否值得执行。
例如，如果某个企业考虑投资一项新的营销活动，它可以计算新活动的成本与预期收益之间的比率，从而评估投资的价值。
数据分析常见指标
数据分析常见指标数据分析是指利用各种方法和技术，对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
在数据分析过程中，常常使用一些特定的指标来描述和衡量数据的特征和趋势。
本文将介绍一些常见的数据分析指标。
一、中心趋势指标1. 平均数：平均数是将所有观测值相加后除以观测值的总个数得到的结果。
它可以反映数据的总体趋势。
2. 中位数：中位数是将数据从小到大排列后，位于中间位置的数值。
它可以避免极端值对数据的影响，更好地表示数据的中心趋势。
3. 众数：众数是指数据中出现次数最多的数值。
它可以反映数据的频数分布情况。
二、离散程度指标1. 方差：方差是各观测值与平均数之差的平方和的平均数。
它可以衡量数据的离散程度，方差越大，数据的波动性越强。
2. 标准差：标准差是方差的平方根。
它直观地反映了数据的离散程度，并且与原始数据的单位相同。
3. 偏度：偏度是描述数据分布对称性的指标。
正偏表示数据分布呈现右偏，负偏表示数据分布呈现左偏。
三、相关性指标1. 相关系数：相关系数用来衡量两个变量之间相关关系的强度和方向。
常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
2. 回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。
通过建立回归模型，可以预测因变量在不同自变量取值下的数值。
四、可视化指标1. 柱状图：柱状图用长方形的柱子来表示数据的大小，可以直观地比较不同类别或不同时间点的数据差异。
2. 折线图：折线图通过连接数据点，展示数据随着时间或其他因素的变化趋势。
可以观察到数据的波动和趋势。
3. 散点图：散点图展示两个变量之间的关系，每个数据点代表一个观测值，可以通过观察数据点的分布来判断两个变量之间的相关性。
以上只是部分常见的数据分析指标，不同的数据分析场景和需求可能还会使用其他指标。
数据分析的目的是通过对数据的深入分析，为决策提供有力的支持，因此选择合适的指标就显得尤为重要。
总结起来，通过中心趋势指标可以了解数据的整体情况；离散程度指标可以帮助分析数据的变异情况；相关性指标可以揭示不同变量之间的关系；可视化指标可以直观地展示数据的特征和趋势。
数据分析常用指标介绍
数据分析常用指标介绍数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以确定其中的模式、趋势和关联性，并从中提取有用的信息和见解。
在数据分析过程中，常常会使用一些常用的指标来衡量和描述数据的特征和性质。
下面是一些常用的数据分析指标的介绍。
1. 平均值（Mean）：平均值是将一组数值相加，再除以其总个数得到的结果。
平均值是衡量一组数据的中心位置的指标，能够描述数据的集中趋势。
2. 中位数（Median）：中位数是将一组数值按照大小排序，取中间的数值作为结果。
中位数能够更好地反映数据的分布情况，对于有离群点的数据集来说，中位数更具有代表性。
3. 众数（Mode）：众数是在一组数据中出现次数最多的值。
众数可以用来描述数据的离散程度，通常用于描述分类数据。
4. 方差（Variance）：方差是衡量一组数据的离散程度的指标。
方差是每个数据点与平均值的差的平方的平均值。
方差的数值越大，表示数据的波动性越大。
5. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根。
标准差和方差一样，用于衡量数据的离散程度，但标准差的数值较为直观，易于理解和比较。
6. 百分位数（Percentile）：百分位数是将一组数据按照大小排序，从中选取一些百分比位置处的数值。
百分位数可以衡量数据的相对位置，例如第25百分位数表示有25%的数据小于它。
7. 相关系数（Correlation Coefficient）：相关系数是衡量两个变量之间关联性强弱的指标。
相关系数的取值范围在-1和1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关性。
8. 回归斜率（Regression Slope）：回归斜率是用于描述回归关系的指标。
回归斜率表示因变量在自变量变化一个单位时的变化量。
9. P值（P-value）：P值是用于判断统计假设的显著性的指标。
P值表示在假设成立的条件下，观察到当前结果或更极端结果的概率。
通常，如果P值小于预先设定的显著性水平（如0.05），则可以拒绝原假设。
数据分析指标(最全的)
根据客户网站的流量统计分析数据，包括IP、PV等参数值以及主要进入链接、主要浏览页、用户主要浏览页面、用户停留页面数等，结合网站自身的核心盈利模式、关键栏目设计等元素综合分析，并在报告中反馈如：网站当前问题、用户使用习惯、导向规则、经营性建议等各项经营指导性内容。
(电子商务)网站数据分析指标网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。
常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。
一、网站分析的内容指标转换率Take Rates (Conversions Rates)计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。
回访者比率Repeat Visitor Share计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。
指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。
绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。
需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。
积极访问者比率Heavy User Share计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。
运营大数据分析报告指标文档
运营数据分析指标文档一.流量分析概览①时间X围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间X围框为当前日期前30天，第二个时间X 围框为当前日期前一日。
点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。
有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进展数据筛选。
选择X围最长为365天。
选择X围最长为365天。
②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时如此可显示每天12:00到13:00〔或其他时间段内〕浏览量〔或访客数〕的数据统计。
③数据统计区域(表格)：首行显示全昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全从统计之日起至昨日的上述平均数值。
④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单项选择。
横坐标为时间轴，与和中的时间X畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。
鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以与选中指标的具体数值,默认选中uv。
⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。
〞概览信息详情页①时间X围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间X围框为当前日期前30天，第二个时间X 围框为当前日期前一日。
点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。
有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进展数据筛选。
选择X围最长为365天。
②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时如此可显示每天12:00到13:00〔或其他时间段内〕浏览量〔或访客数〕的数据统计。
数据分析中的几个指标
数据分析中的几个指标1.平均值：平均值是一组数据中所有数值的总和除以数据的个数。
它通常用于度量数据的集中趋势。
平均值的计算可以消除个别值对结果的影响，但对于包含异常值或极端值的数据集可能不太准确。
2.中位数：中位数是一组数据中的中间值，它将数据分为两个相等的部分。
中位数通常用于用于描述数据的集中趋势，特别是对于包含异常值或者偏斜分布的数据集。
3.方差：方差衡量数据分布的离散程度，它是每个观测值与平均值之差的平方和的平均值。
方差越大，数据分布的离散程度就越大，反之亦然。
方差经常与标准差一同使用，因为它们可以用于计算数据分布的稳定性。
4.标准差：标准差指的是一组数据的总体分布的离散程度。
它是方差的正平方根，具有与原始数据相同的单位。
标准差通常用于描述数据的分散情况，较大的标准差表示数据分布在平均值周围较广，较小的标准差表示数据分布较为集中。
5.相关系数：相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关程度。
它的取值范围从-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。
相关系数可以帮助找出数据中的关联性，在解决多变量问题中尤为重要。
6.百分位数：百分位数是统计中使用的一种度量，它表示一些数值在一组数据中的位置。
例如，75%的百分位数是指有25%的观测值小于或等于该值。
这个指标常用于了解数据的分布和比较数据集之间的相对性。
7.离散系数：离散系数度量数据的相对离散程度，它是标准差与均值之比的绝对值。
离散系数通常用于比较不同数据集之间的离散程度，尤其在变量单位不同的情况下。
8.偏度：偏度度量数据分布的不对称程度。
正偏表示数据分布尾部向右偏，负偏表示数据分布尾部向左偏。
偏度可以帮助判断数据的分布形状，以及是否存在异常值或非常值。
9.峰度：峰度度量数据分布的尖锐程度。
正常度表示数据分布的峰值较尖，负峰度表示数据分布的峰值较平缓。
峰度可以帮助判断数据的分布形状，以及是否存在异常值或非常值。
以上是一些常用的数据分析指标，它们在不同的分析场景中有不同的用途。
数据分析常见指标
数据分析常见指标数据分析在当前的信息时代中扮演着至关重要的角色。
无论是商业决策、市场研究还是运营优化，数据分析都是必不可少的工具之一。
在数据分析过程中，常见的指标被广泛应用于量化和评估数据，从而提供对现象、趋势和关联性的深入理解。
本文将介绍几种常见的数据分析指标，并探讨其在实际应用中的意义和价值。
一、平均数平均数是最基础、最常用的数据分析指标之一。
它简单地表示数据的中心倾向，通过将所有数据求和，然后除以数据的数量得到。
平均数在统计学中有着广泛的应用，特别是在对样本数据进行总体估计时。
例如，若我们想了解某产品的平均销售额，可以将每个销售数据相加，再除以销售记录的数量，得到平均销售额。
二、中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排序后，位于中间位置的数值。
中位数的计算方式相对简单，它可以有效地消除极端值对整体结果的影响。
在某些情况下，平均数可能会受到异常值的干扰，而中位数则能更好地反映数据的集中趋势。
例如，假设我们对一支股票的收益率进行分析，中位数可以帮助我们了解市场的整体表现，而不会受到个别股票巨大涨跌的影响。
三、标准差标准差是用来衡量数据的离散程度的指标。
它计算方式是对每个数据点与平均值的差异进行平方，然后将得到的平方差相加，并开方得到标准差。
标准差越大，表示数据的离散程度越高；标准差越小，表示数据的离散程度越低。
在投资管理和风险评估中，标准差被广泛用于衡量资产或投资组合的波动性。
四、相关系数相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
它的取值范围在-1到1之间，0表示两个变量之间没有线性关系，而1表示完全正相关，-1表示完全负相关。
相关系数对于了解变量之间的关联性非常有用。
例如，在销售领域中，我们可以计算产品价格和销售量之间的相关系数，从而判断价格对销售量的影响程度。
五、增长率增长率是用来衡量数据变化幅度的指标。
它计算了相邻时期（如年度、季度或月度）的数据变化百分比。
增长率能够体现数据的增长趋势和速度，对于分析市场增长、销售增长以及用户增长等具有重要意义。
常用指标详解范文
常用指标详解范文
常用指标是统计分析中经常使用的一些量度和测量指标，是理解现象
的重要组成部分。
常用指标包括抽样率、活跃率、转化率、覆盖率、参与度、满意度等。
以下是常用指标的详细介绍：
一、抽样率（Sampling Rate）
抽样率是指从总体中抽取样本的概率。
抽样率高意味着从总体中抽取
的样本数量多，而抽样率低则样本数量少。
根据一般的样本采集规则，抽
样率一般设置在0.05-0.2之间，也就是说，从总体中抽取20%左右的样
本数量可以满足统计分析的要求。
二、活跃率（Active Rate）
活跃率又称活跃度，是指用户或消费者在一定时间内使用项产品或服
务的频率，计算方法为：活跃率=活跃用户数/抽样总体数。
活跃率是用来
描述用户使用项产品或服务的情况的一个重要指标。
三、转化率（Conversion Rate）
转化率是指项活动的参与者中完成目标任务的比例，计算方法为：转
化率=完成目标任务的参与者数/抽样总体数。
一般情况下，转化率越高说
明项活动的效果越好，也是衡量和评估活动效果的重要指标。
四、覆盖率（Coverage Rate）
覆盖率是指项活动或服务所面对的总用户中接受该活动或服务的比例，计算方法为：覆盖率=接受活动或服务的用户数/总用户数。
最全数据指标分析
最全数据指标分析一、常见指标先来看一看常见的一些数据指标们1、DAU：Daily Active User 日活跃用户量。
统计一日（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）2、WAU：Weekly Active Users 周活跃用户量。
统计一周（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）3、MAU：Monthly Active User 月活跃用户量。
统计一月（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）4、DNU：Day New User 日新增用户，表示当天的新增用户5、DOU：Day Old User 日老用户。
当天登陆的老用户，非新增用户6、ACU：Average Concurrent Users 平均同时在线人数7、PCU：Peak Concurrent Users 最高同时在线人数8、UV：Unique Visitor 唯一访问量，即页面被多少人访问过9、PV：Page View 页面浏览量，即页面被多少人看过10、ARPU：Average Revenue Per User 平均每个活跃用户收益。
11、ARPPU：Average Revenue Per Paying User 平均每个付费用户平均收益。
统计周期内，付费用户对产品产生的平均收入。
12、LTV：Life Time Value 生命周期价值。
产品从用户所有互动中获取的全部经济收益的总和13、CAC：Customer Acquisition Cost 用户获取成本14、ROI：Return On Investment 投资回报率。
ROI=利润总额/投入成本总额*100%15、GMV：Gross Merchandise Volume 成交总额。
是指下单产生的总金额CMV=销售额+取消订单金额+退款金额16、支付UV：下单并成功支付的用户数二、如何获取指标对于上述这些指标，如果你很陌生，那么首先可能就会问“这些指标来的呢”，“有些指标直接获取不到呀”。
讲解几个数据分析的常用指标
讲解几个数据分析的常用指标评价指标是评判数据表现的衡量标准，它是数据分析中非常重要的部分，也是产品经理必须掌握的重点内容。
不同的数分任务采用不同的评价指标，对于同一种任务在不同场景下也会采用不同的评价指标。
例如在检测垃圾邮件这个场景中，这是一个典型的二分类问题，所以可以用精确率和AUC曲线这两个指标判断模型的效果；在人脸识别场景中，使用误识率、拒识率和ROC曲线这三个指标评判模型的效果。
不同指标的着重点不一样，一个指标在不同场景下适用性可能不一样，产品经理需要学习不同指标的特性，在项目中根据实际需要选择不同的评价指标。
下文中我们重点讲解一些产品经理常用的评价指标。
01 混淆矩阵混淆矩阵（Confusion Matrix）是评价模型精度的一种标准格式，用一个N行N列的矩阵形式来表示。
矩阵每一列代表预测值，每一行代表实际值。
从混淆矩阵的名字不难看出来，它的作用是表明多个类别之间是否有混淆，也就是模型到底判断对了多少个结果，有多少个结果判断错了。
同时混淆矩阵能够帮助我们理解准确率、精确率和召回率的区别。
面对一个二分类问题时，通常我们会将结果表示为正类与负类，两者可以随意指定。
在上述区分猫狗图片的例子中，我们假定猫为正类、狗为负类。
那么在实际进行预测的时候就会出现四种情况，如下图所示：混淆矩阵如果这张图片是猫，机器预测出来的结果也是猫，这种情况称为真正类（True Positive，以下简称TP）；如果这张图片是狗，机器预测出来的结果也是狗，这种情况称为真负类（True Negative，以下简称TN）；如果这张图片是猫，机器预测出来的结果是狗，这种情况称为假负类（False Negative，以下简称FN）；如果这张图片是狗，机器预测的结果是猫，则为假正类（False Positive，以下简称FP）。
02 准确率准确率（Accuracy）是指预测正确的样本占总样本的比例，即模型找到的真正类与真负类与整体预测样本的比例。
数据指标分析法
六、分类货品销售占比
• 分类货品销售占比是指：在一定时间内分类货品营业 额占当期营业额的比例 • 分类货品销售占比公式： 分类货品销售占比=某一分类商品的销售额/当期 营业额*100% 例一：某店1月份营业额为40万，其中连衣裙月销售额为 12万，则1月份连衣裙的销售占比=12万/40万 *100%=30% 备注：分类货品销售占比反映出门店各类货品的组合与 销售情况，从这里可以对要货、组货或者促销上做出 判断；可以了解该地区消费者的消费取向；相比较本 店与别的店的分类货品销售占比情况，可以得出本店 的销售特性，对货品调拨也有好处
VIP的规律
• 一般情况下，VIP占比在45%-55%之间比 较好；这时公司的利益是最大化的，市 场拓展与顾客忠诚度都相对正常，且业 绩也会相对稳定。若是低于这个数值区 间，就表示有顾客流失，或者是市场认 可度差，店铺的服务能力不佳；若是VIP 占比高与数值区间，则表示开发新客户 的能力太弱。假若是先高后低，就表示 顾客流失严重。
数据指标分析法
店铺管理数据化 ——伟
数据指标有那些？
数据指标
业绩指标
管理指标
业绩指标
一、完成率 二、同期业绩增长率 三、环期业绩增长率 四、坪效 五、人效
一、完成率
• 完成率是指：在规定时间内对一定计划的完成情况 • 完成率公式： 完成率=一定时期内营业额÷一定时期内业绩指 标*100% 例一：一月份的业绩指标为40万元，实际完成额为38万 元，则一月份的达标率=38万/40万*100%=95% 例二：若一月份的指标为40万，实际完成额为42万，则 一月份的完成率=105% 备注：完成率反映的是店铺业绩达成的能力
五、人效
• 人效是指：一定时间内导购个人产生的营业额 • 人效公式： 日人效=日营业额÷当日总人数 周人效=周营业额÷当店总人数 月人效=月营业额÷当店总人数 例一：某店某天的营业额为9000元，当天上班的总人数 为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注：此指标反映出店铺员工的个人销售能力以及店铺 排班的合理性
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数据分析指标体系
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。
无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，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。
因此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。
电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、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。
能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。
1.1.1.1总体运营指标
总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。
销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。
客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。
销售毛利：销售收入与成本的差值。
销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。
1.1.1.2网站流量指标
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添加一个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者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（UV），该指标反映的是网站访问粘性。
单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。
单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。
若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。
跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。
如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。
页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。
并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。
对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。
人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。
人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
1.1.1.3销售转化指标
（1）购物车类指标
基础类指标：包括一定统计周期内加入购物车次数、加入购物车买家数、加入购物车买家数以及加入购物车商品数。
转化类指标：主要是购物车支付转化率，即一定周期内加入购物车商品支付买家数与加入购物车购买家数的比值。
（2）下单类指标
基础类指标：包括一定统计周期内的下单笔数、下单金额以及下单买家数。
转化类指标：主要是浏览下单转化率，即下单买家数与网站访客数（UV）的比值。
（3）支付类指标
基础统计类指标：包括一定统计周期内支付金额、支付买家数和支付商品数。
转化类指标：包括浏览-支付买家转化率（支付买家数/网站访客数）、下单-支付金额转化率（支付金额/下单金额）、下单-支付买家数转化率（支付买家数/下单买家数）和下单-支付时长（下单时间到支付时间的差值）。
1.1.1.4客户价值指标
注册会员数：指一定统计周期内的注册会员数量。
活跃会员数：指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。
活跃会员率：即活跃会员占注册会员总数的比重。
会员复购率：指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。
会员平均购买次数：指在统计周期内每个会员平均购买的次数，即订单总数/购买用户总数。
会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。
会员留存率：会员在某段时间内开始访问你的网站，经过一段时间后，仍然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是按照活跃来计算，另外一种计算留存的方法是按消费来计算，即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期（时间周期可
以是日、周、月、季度和半年度）还继续消费的会员比率。
留存率一般看新会员留存率，当然也可以看活跃会员留存。
留存率反应的是电商留住会员的能力。
1.1.1.5商品类目指标
产品总数指标：包括SKU、SPU（标准化产品单元）。
SKU是物理上不可分割的最小存货单位。
如iphone5S是一个SPU，而iPhone 5S配置为16G版、4G手机、颜色为金色、网络类型为TD-LTE/TD-SCDMA/WCDMA/GSM则是一个SKU。
产品优势性指标：即优势产品的销售收入占总销售收入的比例。
品牌指标：包括品牌数和在线品牌数指标。
品牌数指商品的品牌总数量、在线品牌数则指在线商品的品牌总数量。
1.1.1.6营销活动指标
市场营销活动指标：包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、下单转化率以及ROI。
其中，下单转化率是指活动期间，某活动所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。
投资回报率（ROI）是指，某一活动期间，产生的交易金额与活动投放成本金额的比值。
广告投放指标：包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。
其中，下单转化率是指某广告所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。
投资回报率（ROI）是指，某广告产生的交易金额与广告投放成本金额的比值。
1.1.1.7风险控制指标
买家评价指标：包括买家评价数，买家评价卖家数、买家评价上传图片数、买家评价率、买家好评率以及卖家差评率。
其中，买家评价率是指某段时间参与评价的卖家与该时间段买家数量的比值，是反映用户对评价的参与度，电商网站目前都在积极引导用户评价，以作为其他买家购物时候的参考。
买家好评率指某段时间内好评的买家数量与该时间段买家数量的比值。
同样，买家差评率指某段时间内差评的买家数量与该时间段买家数量的比值。
尤其是买家差评率，是非常值得关注的指标，需要监控起来，一旦发现买家差评率在加速上升，一定要提高警惕，分析引起差评率上升的原因，及时改进。
买家投诉类指标：包括发起投诉（或申诉），撤销投诉（或申诉），投诉率（买家投诉人数占买家数量的比例）等。
投诉量和投诉率都需要及时监控，以发现问题，及时优化。
1.1.1.8市场竞争指标
市场份额相关指标：包括市场占有率、市场扩大率和用户份额。
市场占有率指电商网站交易额占同期所有同类型电商网站整体交易额的比重；市场扩大率指购物网站占有率较上一个统计周期增长的百分比；用户份额指购物网站独立访问用户数占同期所有B2C购物网站合计独立访问用户数的比例。
网站排名：包括交易额排名和流量排名。
交易额排名指电商网站交易额在所有同类电商网站中的排名；流量排名指电商网站独立访客数量在所有同类电商网站中的排名。