数据分析实战分享：构建指标体系最关键的四步！

作为数据分析师，企业更看重他们的什么能力？

作为数据分析师，经常被问到：

XXX数据最近上升/下降了，是什么原因造成的？

新上线的功能给业务带来的是正面影响还是负面影响？

对于XXX,我们需要制定什么样的策略，完成KPI/OKR?

……

随着大数据的发展，公司的数据库中存储着大量的数据，如何充分利用这些数据，创造价值，推动公司的发展，是数据分析师所应该思考的。

而在很多数据分析岗位招聘的要求里会写“具备构建指标体系”这项能力。可见，建立指标体系是数据分析人员的一项基本技能。

所以，在面试中也经常会遇到指标体系这类问题......

怎么去判断哪些是最重要的指标？

比如，淘宝最重要的一个指标是什么？淘宝这么大的一个平台，有巨多重要的指标，比如日活、月活、留存、GMV等，如何去选“最”？

这个时候，数据分析师首先要做的就是构建合理的指标体系，多维度的分析、解决业务方的问题，并提出建设性意见，才能体现出数据分析师的价值。

什么是指标体系？

你在电商公司工作，工作中可能会听到这样的对话：“大概卖了1万多单吧”、“有很多人都申请了退款”、“感觉咱们的活动流程需要优化”。

同事之间闲聊没什么问题，但如果是向领导汇报或者是在回答业务部门问题的时候，一定要用准确的数据和指标来描述清楚。例如上边的对话可以变成：

11月11日成交10450单，超目标达成1450单；

11月11日当日成交10450单，申请退款2468单；

截至11月12日成交的10450单中有3690单申请退款，退款率35.31%。

上面通过一个指标“退款率”说清楚了产品的购买情况。但是实际工作中，往往一个指标没办法解决复杂的业务问题，这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务，而不是单个指标，也就是使用指标体系。

指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标，系统化的组织起来，通过单点看全局，通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两部分组成。

指标使得业务目标可描述、可度量、可拆解，它是业务和数据的结合，是统计的基础，也是量化效果的重要依据。

体系是由不同的维度组成，而维度是指用户观察、思考与表述某事物的“思维角度”，维度是指标体系的核心，没有维度，单纯说指标是没有任何意义的。

指标体系的重要性

指标体系之所以这么重要是因为指标体系能获得——更全面的业务视角。在日常工作中，针对某个App或某个功能模块，最近的用户量或者其他相关指标下降了，你会如何进行分析等问题，最直接的解决方法就是建立完整的指标体系。

通过指标体系，能够很直观地发现问题所在，清晰的知道哪个环节出了问题，并且可以针对问题采取相应的措施。