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大数据培训 | 大数据分析工程师入门21-指标体系

发布百知教育 来源:学习课程 2019-10-18

理解了上篇文章讲的数据方法后,那么接下来就是把分析方法应用到实际工作中。上篇文章中,我们提到数据分析师工作中很重要的一部分,就是构建一个相对完整的指标体系,因为这样才能直接反应出公司业务的发展现状,才能对业务发展做出一个相对客观的评估。因此,本文我们将来探讨下,如何构建指标体系。


1.为什么要讲指标体系?

有可能在每个公司的叫法不同,有些公司可能就叫做报表系统,或者BI系统。不过,我这里想表达的是它们背后的,所有指标汇聚而成的系统,并不是指数据的可视化组织。正如前面所说,指标系统是对一个公司业务发展现状的客观评估,因此其重要性不言而喻。


2.本文的目标是什么?

本文作为入门课程的一篇,更重要的是带你理解指标体系的全貌,让你了解工作中打交道比较多的一个系统,也会告诉大家如何快速理解公司已有的指标体系,对你快速理解并掌握公司的业务有一定的帮助。



3.本文的讲解思路是?

第一部分,讲解下什么是指标体系?它的价值是什么?

第二部分,讲解下如何构建指标体系及其注意事项。

第三部分,讲解如何理解已有指标体系。



指标体系的概念与价值



1.1什么是指标体系?

指标体系是指由若干个反映社会经济现象总体数量特征的相对独立又相互联系的统计量所组成的有机整体。这是来自百度百科的专业定义。用大白话说,就是把一系列有关联的单个统计量,系统性地组织起来,组成的一个指标系统(每个统计量就是一个指标)。


其实也非常好理解,描述一个复杂事物时,你是不可能用一个指标就描述得清楚的,因为一个指标只能提供某一个视角观察的结果,并不能描述全貌。因此,我们需要从不同的视角去观察目标,把关键性视角的观察结果汇总在一起,就形成了对这个事物的全面认知,而汇总的结果就是指标体系。


1.2指标体系的价值

指标体系中包含了非常多的指标,从宏观上看,它是一个相对全面的有机整体,从微观上看,每个指标都有其特定的含义,反映某一方面的特定事实。通常可以把指标分为结果型指标和过程型指标,结果型指标反映的是某个行为或事件的最终结果数据,例如订单量、订单金额;而过程型指标反映的是这个行为或事件的过程中数据,例如购买过程中产生的,套餐页浏览人数次数、支付页浏览人数次数等,当然两者的界线有时并不是很清晰。不同的指标含义不同,价值也不一样,不过他们总体构成了指标体系的价值。指标体系的价值主要体现在以下四个方面:


1.2.1 提供一个相对全面的分析结果来支撑决策

搭建指标体系的首要目的就是为了了解公司业务现状,为后续的业务决策提供数据支持。一个相对全面的指标体系,可以让使用者对公司业务从数据角度有一个比较客观的认知,这样在进行业务决策时,可以保持相对理性。并且对于新业务的评估,也都可以不断融入已有的指标体系,丰富整体数据,为以后的决策提供借鉴。


1.2.2 指导业务日常运营

指标体系中会有很多拆解的细分指标,他们反映的是用户对于运营情况的最新反馈,相关的运营人员就可以根据这些数据,了解用户的喜好,从而决定下一步的运营策略。例如,对于视频行业来说,内容小编会基于自己对内容的认知,将一组有共性的节目组成一个专题推送给用户,那么指标体系中也会有相应的指标反映用户对这个专题的喜好程度。内容小编就可以通过这些指标,了解用户的偏好,决定下一步是否要继续尝试这种类型的专题。


1.2.3 发现新的盈利点

指标体系中过程型指标,可以让你对用户的行为模式和决策过程有一个比较深入的理解。在分析和挖掘用户行为的过程中,也许会发现新的业务增长点。很多公司在进行深入地分析后,都会在原有业务中发现某个子业务的巨大价值,从而单独把这块子业务独立出来,实现公司业务的二次腾飞。


1.2.4  统一统计口径,避免数据冗余和重复分析

从技术角度来看,指标体系还有一个比较大的好处,那就是可以实现指标的统一管理,这样就可以方便实现统一的统计口径,避免大家拿到的数据不一致,影响决策质量。另外,有一个完备的指标体系后,也可以避免指标重复的问题,从而避免了数据冗余和重复分析情况的发生。


1.3 没有指标体系会怎样?


1.3.1 指标混乱,找不到想要的数据

指标没有组织性,存放混乱,导致经常想要查看某个指标数据,发现不是这个指标统计不了,就是统计过了,但是不知道怎么才能找到。


1.3.2  指标重复,不知道该用哪个

由于没有系统性地规整过,同一个指标可能被多次统计,而且可能统计口径还有差异,导致同一数据在不同的地方都能查到,数据还不一致,不知道该用哪个做决策。


1.3.3  指标很散,不知道该从哪里看起

指标散乱,想从指标数据去理解公司业务现状,发现找不到重点,也摸不清头绪,不知道该从何处下手。

 

那么如何解决上述问题呢?答案不言而喻,接下来我们就讲下,如何构建指标体系。




如何构建指标体系


2.1 构建指标体系的原则


2.1.1 以用户为中心,以价值为导向

“以用户为中心,以价值为导向”,通常是公司的发展战略,同时也应该作为指导指标体系构建的核心原则。指标体系的构建,并不是指标越多越好,要选择比较核心的关键性指标。那怎么进行选取呢?这时,就需要依据这个原则判断我们的指标,是否是围绕为用户创造价值这个核心理念设计的,如果相差较远,则不予考虑。要尽可能选取,和用户强相关,与价值输出关系密切的指标。


2.1.2 典型性原则

在指标选择的过程中,要尽量选取比较具备典型代表性的指标,要选择更能反映业务真实情况的指标。例如,针对视频行业来说,在评估视频的观看情况时,长视频(如电影、电视剧、综艺等)应该更关注播放时长,而短视频(如奇趣、体育、音乐等)则应该更关注播放量。因为短视频的总时长很短,播放时长不会太长,因此这个指标意义不大。而长视频,我们更关注内容的质量,因此应该更关注播放时长。

2.1.3 系统性原则

在构建过程中,要多关注指标间的逻辑联系,最终要把所有指标组织成一个有机整体。常见的一种做法是,以树的形式来组织指标,即先确定几个核心指标作为树根,然后不断拆解,加入各种维度,最后形成一个指标树。


2.1.4 动态性原则

随着业务的发展,指标体系也是在不断完善中的,在不同的发展阶段,关注的指标可能也会有变化。例如,发展初期可能更关注新增和活跃用户数,但是到了发展中后期,可能更关注活跃用户数和用户留存率。因此,指标体系的建设,需要不断地去适应和支持业务的新变化,这样才不至于落后于业务的发展。另外,指标体系本身也是需要不断迭代的,在使用过程中,不断收集反馈,去除使用频率低的指标,加入一些新的价值更大的指标。



2.2 构建指标体系的步骤


2.2.1 确立核心指标

核心指标,是指那些与公司业务目标、战略愿景直接相关的结果型指标。这些指标通常反映了公司的核心业务情况。例如,对于一家ToC的视频公司来说,核心指标可能是活跃用户数、有效会员数、播放量、播放时长等指标。首先确立了核心指标以后,接下来就可以对这些核心指标做进一步的细分拆解。


2.2.2 确定关键业务流程和关键行为

确立和核心指标后,我们还需要关心关键的业务流程和关键行为,因为这些流程和行为是支撑整个业务的关键节点,业务发展的情况,与这些关键节点密不可分。例如,还拿ToC的视频公司为例,关键流程为会员购买流程、用户播放流程、用户跳转流程等,关键行为有搜索、筛选、浏览、收藏、点赞等。有了关键流程和行为,我们就可以去寻找他们和核心指标的关联关系,探索他们对核心指标的贡献程度,从而将这些贡献量化成为相应的指标。


2.2.3 多维度拆解

前两步的指标数据,有时还不足以支撑日常运营的需求,我们需要对一些关键运营点进行量化,并进行多维度的分析,将指标拆得更细,以满足运营人员对用户和运营内容更加细致的评估,从而指导下一步的运营策略。对于核心指标的多维度拆解,也可以帮助我们在核心指标发生异变的情况下,快速定位问题,找出原因,提出对应的解决方案。


2.2.4 系统性整合

前面三个过程都是在不断拆细的过程,是一个发散的阶段,最后一步就是收敛。将所有指标进行一个系统地整合,去除相似指标,避免重复分析的指标,保留具有典型性的指标,并将他们有机地整合起来,形成一个指标树,方便今后查找数据时,可以比较方便快速地找到想要的数据。


2.3 构建指标体系的注意事项


2.3.1 不奢求一步到位,要由内到外延展,逐步迭代

如果是从0开始构建指标体系,不要奢望设计一个大而全的指标体系,这无疑会大大增加复杂性和工作量,导致项目迟迟不能交付。最好的做法是,先根据当前的业务阶段,围绕核心指标,关注关键流程和行为,由内到外去延展,快速上线。之后,再根据使用方的反馈,不断修正完善,逐步迭代,最终形成一个相对全面完备的指标体系。


2.3.2 指标间应尽可能相互独立,不要有重叠

在选择指标时,要尽可能保证指标间的独立性,避免产生重叠,不然容易引起误会。当使用方看到两个近似指标时,难免会产生困惑,不知道该用哪个来决策,有些指标甚至很难解释他们之间的区别,所以好是只保留其中一个,这样既逻辑清晰,同时也能避免犯错。


2.3.3 整合过程中,要多考虑指标的关联性

在最后阶段,进行指标整合的时候,要多关注指标间的关联关系。这是因为,实际分析时,通常我们会在某个指标上先发现业务的问题,然后会找相关的其他指标确认该问题或求证这个问题的原因,因此有关联关系的指标是在实际应用中,使用频率很高的,也正是这些关联关系才使得这些指标能组成一个有机整体。




如何理解已有指标体系



文章前面几个部分,都是在将如何构建一个新的指标体系。那么,如果你进入一家已经有指标体系的公司,该如何去通过指标体系,理解公司的业务呢?接下里,我们来探讨下如何去理解已有指标体系。


首先,你要去找到核心指标有哪些。正如前面所说,核心指标是和公司的业务目标、战略愿景直接相关的,反映的也是公司最关心的点。例如A公司的核心指标是活跃用户数、用户留存率、会员收益、播放量等。那么,说明公司可能已经进入了发展中后期,新增用户红利已经逐步消失,公司更加关注维稳活跃用户和增加收入。


接下来,你需要去看下,现有指标体系中对哪些行为和流程的分析是最多的,这些流程和行为就是公司的重点关注目标。针对这些流程和行为的各种分析,说明了它们的关键程度,重点关注和理解这些流程和行为,以及它们对应的指标,可以帮助你快速理解公司的业务主线。


最后,再从关系的视角去理解下上述的流程和行为与核心指标之间的关联关系。它们是如何影响核心指标的,它们各自的贡献程度如何,是否存在某种依赖关系等。弄清楚了这些,你基本就已经理解了公司业务的核心内容了。




总结


本文给大家讲解了指标体系的相关内容,从什么是指标体系讲起,带领大家理解指标体系的价值,以及如何构建指标体系,如何理解已有指标体系,希望大家能对指标体系有个简单了解。由于指标体系是和业务强相关的,因此还是需要在实际工作中,加深对它的理解。希望本文能对大家有所帮助。


注释:本文内容来自微信公众号 大数据与人工智能,作者原创: 凯凯连


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