数据分析——指标理论

如何建立数据分析思维

建立你的指标体系

如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。

 

人对世界上所有的事情的认知都是千人千面的。很容易陷入各自的“认知陷阱”中，抱着对自己紧紧看到的冰山一角草率的得出结论，最后做出的决策也必然存在一些局限性。

那么数据分析的思维，就是建立一套完善的指标体系，可以完整的描述业务的每个环节中需要关注的痛点，当然这里也是需要结合业务特点因地制宜的建立指标体系。

然而，在建立指标体系之前需要充分的理解业务，包括从头到尾的流程，包括业务的商业模式，业务的赢利点和风险点。只有在制定了完善的指标之后，才能有迹可循的让业务增长。

 

制定指标的时候思路可以参考下面例子，先列举业务流程，再在不同的节点设置指标：

 

 

好指标应该是核心驱动指标。虽然指标很重要，但是有些指标需要更重要。就像销量和利润，用户数和活跃用户数，后者都比前者重要。

接下来是一道开放型分析题：

你是淘宝的数据分析师，现在需要你预估双十一的销量，你不能获得双十一当天和之前的所有数据。只能获得11月12日开始的数据，你应该如何预估？

因为是开放题，所以没有固定答案。

对应的业务流程如下图：

 

 

若只能使用12日以后的数据，根据流程图可以发现，我们可以通过物流的数据、售后的客服咨询率，换货率，退货率，甚至花呗分期的比率，结合历年双十一的情况去预估，这道数据题也不是那么无从下手了呢？

那若是开放题，是不是也可以参考同等类型平台的销量呢？拼多多，京东，等。