互联网数据分析--指标和维度

本文详细介绍了数据分析中的核心概念——指标和维度。指标衡量事物发展程度,分为绝对数和相对数,如用户数、利润率等。维度是事物特征,如时间、性别,通过横比、纵比进行对比分析。文章以电商为例,阐述了运营、销售、商品和用户四大模块的分析指标,包括流量质量、转化率、留存与流失分析、销售活动和商品管理等,旨在提供全面的数据分析视角。

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关于指标和维度:

指标和维度是数据分析的两个基础术语。

指标用来衡量事物发展程度,通过几个关键指标可衡量公司业务运营情况的好坏。指标需通过加和、平均等汇总计算得到,提前是要通过在一定的统计口径和范围内计算(如时间、地点、范围)。指标分为绝对数指标和相对数指标,绝对数指标反映规模大小,如人口数、GDP、收入、用户数等;相对数指标主要反映质量好坏,如利润率、留存率、覆盖率等 。

一个事物发展程度可以从数量跟质量两个角度入手分析,以全面衡量事物发展程度。指标用于衡量事物发展程度,那这个程度是好是坏,就需要通过不同维度来对比,才能知道是好还是坏。

维度:是事物或现象的某种特征,如性别、地区、时间等都是维度。其中时间是一种常用、特殊的维度,通过时间前后的对比,就可以知道事物的发展是好还是坏,如用户数环比上月增长10%、同比去年同期增长20%,这就是时间上的对比,也称为纵比;另一个比较就是横比,如不同国家人口数、GDP的比较,不同省份收入、用户数的比较、不同公司、不同部门之间的比较,这些都是同级单位之间的比较,简称横比。

维度可以分为定性维度跟定量维度,可根据数据类型来划分,数据类型为字符型(文本型)数据,就是定性维度,如地区、性别都是定性维度;数据类型为数值型数据的,就为定量维度,如收入、年龄、消费等,一般我们对定量维度需要做数值分组处理,也就是数值型数据离散化,这样做的目的是为了使规律更加明显,因为分组越细,规律就越不明显,最后细到成最原始的流水数据,那就无规律可循。最后强调一点,只有通过事物发展的数量、质量两大方面,从横比、纵比角度进行全方位的比较,我们才能够全面的了解事物发展的好坏。

分析主要有以下内容:

  • 整体情况的分析和汇总:全局数据的概况、变化趋势、占比等
  • 多个维度的分析:如果是日志数据,已经存在多个数据项,以某一个数据项作为主关键词汇总分析,同比、环比变化,占总数的变化。如果没有日志数据,则需要想清楚解决这个问题原因是什么?需要采集哪些数据项?
  • 重要场景问题的分析:根
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