选取数据指标的方法论

最新推荐文章于 2025-02-13 14:50:13 发布
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step1 拆解业务模块

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数据分析实战（闲鱼、土巴兔数据分析，如何拉新转化，优化功能，输出埋点文档）

step2 判断模块类型

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数据分析实战（闲鱼、土巴兔数据分析，如何拉新转化，优化功能，输出埋点文档）

step3 根据模块类型，选取数据指标

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小结

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指标体系—指标拆解和选取
09-12 8634
建设指标体系，需要回答以下几个问题为什么建设数据指标体系如何评价数据指标体系，一个好的数据指标体系是要需要回答两个问题，它是不是有助于业务发展，以及说这个指标体系拆解是不是可具备、可落地、可实操的可能性。如何建设数据指标体系，这就需要我们的建设方法论了如何维护和管理指标，指标的维护和管理是有套路的，最简单的指标管理方法——指标字典，我们在此基础上可以做指标管理系统指标分类我们可以将其理解为纵向分类，指标分级我们可以理解为横向分类。指标拆解的目的在于整体上进行把握，细节上进行探索。
数仓建模—指标体系指标拆解和选取
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建设指标体系，需要回答以下几个问题为什么建设数据指标体系如何评价数据指标体系，一个好的数据指标体系是要需要回答两个问题，它是不是有助于业务发展，以及说这个指标体系拆解是不是可具备、可落地、可实操的可能性。如何建设数据指标体系，这就需要我们的建设方法论了如何维护和管理指标，指标的维护和管理是有套路的，最简单的指标管理方法——指标字典，我们在此基础上可以做指标管理系统指标分类我们可以将其理解为纵向分类，指标分级我们可以理解为横向分类。
数据分析——如何选取通用指标
Txixi的博客
11-02 2129
文章目录前言 前言 对于不同的产品和业务，应该选择不同的指标，选好数据指标，为后续的分析打好基础。选好数据指标的通用方法是： # 一、从业务的最终目的出发梳理业务模块 常见的拆解角度： 如何搞大/搞频繁（手段） 往往有什么困难。我们通过什么特色方式解决的（工具） ...
数据分析方法论
pilongjiao的博客
06-14 919
数据分析方法论主要有两大块：1）统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等；2）营销管理分析方法论：SWOT、4P、PEST、SMART、5W2H、User behavior等。一、统计分析方法论：1.描述统计（Descriptive statistics）：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，...
数据分析方法论3：综合指标分析法
data_cola的博客
12-17 6958
之前提到的对比、平均、分组和交叉的分析思路，都是在单一指标下分析的方法。而综合指标评价法是建立在复杂数据情况下，将多个指标的转化为一个综合指标对某一特征进行总体评价，如人民的幸福程度、人才评价、用户活跃程度等，这种方法经常出现在行业报告中。 极光数据在2019年8月19日发布的APP流量价值评估报告中，就用到了综合指标分析方法。首先构造了流量价值这个综合指标，然后从四个维度：用户规模、流量质量、用户特征和产品特性分别选取相应指标。 权重是如何确定的、具体值是多少，我们就不得而知了，只能看到它的.
九大数据分析方法：指标拆解法
weixin_38754337的博客
10-13 916
来源：码工小熊 作者：小熊妹今天继续跟大家分享：九大数据分析方法系列。之前已经分享过：周期性分析法结构分析法矩阵分析法这三种方法，都是只对一、两个指标进行分析。小伙伴们肯定会问：那如果...
数模专题----数据收集与指标选取
endlessroaddd的博客
12-12 1485
1. 明确建模目标：首要原则是明确建模的目标和问题。理解问题的本质，确定模型的主要任务是选择指标的关键。2. 关键指标优先：首先选择那些最能捕捉问题本质的核心指标。这些指标通常与问题的关键因素紧密相关，对问题的解决具有重要影响。3. 模型性能和可解释性：考虑所选指标与模型性能和可解释性之间的关系。选择那些既有助于提高模型性能又易于解释的指标。4. 问题复杂性：根据问题的复杂性，考虑是否需要选择更多的指标以解决复杂问题。但仍然要保持重点关注核心指标。
数据分析思路方法论.pptx
09-28
本篇文章将详细阐述数据分析思路与方法论，以及数据分析的五个核心思维方式。 首先，数据分析强调“三分技术，七分管理，十二分数据”，这意味着在进行数据分析时，不仅要有扎实的技术基础，更重要的是建立数据驱动...
数据分析方法论有什么用，主要的数据分析模型有哪些？
数智集的博客
04-02 7399
在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。 提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。 一:数据分析模型 要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架...
指标体系：指标的设计方法
SeizeeveryDay的博客
04-13 1040
作者：好好的分析师转自：数据分析不是个事儿大家好，我是小z，也是阿粥之前跟大家介绍了很多行业数据分析的内容。今天跟大家分享一波指标体系建设相关的东西。前排提示，文末送书~01为什么要设计指标？因为我们知道的太少。不仅是Jon Snow，“我们真的知道的，比我们认为自己知道的，知道的少。”是一个对于大多数人而言都普遍存在的现象。图1：牵强附会加张图而设计指标的目的就在于：让我们了解更多。具体而言，通...
年度指标的制定方法，现学现用！
weixin_45534843的博客
01-25 704
1月份，很多公司在制定年度任务目标。在制定目标的过程中，数据分析师们会或多或少地参与。 这又是一个让人头疼的差事，常常辛辛苦苦做完一版，领导一句：“你再想想”或者“我看得这样“，就给推翻了。还经常被要求，用科学合理的方法，论证领导拍脑袋的决定是正确的……搞得新人们苦不堪言。今天，我们系统讲解下，年度任务目标到底得咋做。 一、做年度目标的难点 年度目标之所以难做，核心在于上下级利益冲突。常常是： 1、领导们想定高指标，下边觉得完不成，就各种找理由推脱。 2、下边部门想立功，可劲树牌坊，领导们不同意，就各种打压
指标体系建设方法论
u011011025的专栏
08-07 1736
object 目标，明确目标后，制定相关策略，策略的制定可以根据AARRR以及UJM进行拆解，也就是说把业务的核心KPI拆解到用户的生命周期以及行为路径上，最后，制定较细的评估指标，也就是OSM中的M，核心指标的制定是根据用户声明周期以及用户行为路径进行拆解细分，这里用到的方法是麦肯锡著名的MECE，需要保证每个指标是相互独立且相互穷尽的。注册-》登陆-》曝光-》点击-》加购-》成交-》达成GMV。M：注册UV-》登陆UV-》点击UV-》用户成交数。点击UV=曝光UV*转化率。S：提升用户路径的转化率。..
一文讲解数据指标拆解方法
明月说数据
12-29 1303
1.为什么要做指标拆解？在日常产品的迭代和运营过程中，我们会接触不同的数据、不同的指标，很多数据指标独立存在的，每个指标都能表示出一些问题，但是最终显示出来的数据比较零散，没有办法串联起来，也没有办法发现全局问题，因为只看一个指标，能发现问题，不能解释问题。拆解指标，能从细节发现问题，进而引发新的思路。无论是汇报还是制定计划，每个公司都需要对未来的趋势进行预测，为了提高预测的准确性，需要把大的指标分解，使计划更加有据可依。举例：以企业利润举例，我们将数据填充到指标模型中，得到如下公式：利润=收入-成本收入=
数据产品设计的3个方法论
weixin_33940102的博客
08-01 1012
写这篇小文主要是因为这几年总是阴错阳差地与数据打着不大不小的交道，也是想总结一下自己对数据产品的一些思考和认识，看看自己是否真的适合在这条路上一直走下去。 何谓数据产品 按照惯例，第一次听说数据产品这个词，毫不犹豫的百度之，搜索出现了三个比较有意思的结果。其一是虎嗅网的老读悟发表的《数据产品经理的前世今生》，其二是 “最新招聘信息6136条_数据产品经...
超全的企业级指标体系梳理方法论请查收！
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Aloudata的博客
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企业指标体系建设是一项复杂但至关重要的工作。通过遵循合理性、全局性、唯一性和动态性的核心原则，并结合“自上而下拆解”与“自下而上梳理”的方法，企业能够构建一套完整、规范的指标体系。
数据指标体系建设方法
大数据星球-浪尖
05-28 1137
01数据数据是指未经过处理的原始记录。数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程。大家都喜欢看数据，而不是通过一堆的文字、现象进行决策判断...
如何选择分析场景？2种指标梳理方式
lovenankai的专栏
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当一个决策分析类项目（如商务智能、数据仓库、大数据分析等）开始筹划的时候，往往面临着如何选择分析场景的问题。我们需要的就是“指标”！指标的工作主要采用“自上而下”和“自下...
数据指标通用方法论学习笔记
m0_61922623的博客
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