一、数据的分类

在介绍指标之前，我们再次了解一下数据的分类，不区分数据来源渠道，我们可以按存储形式将数据分为：基础信息和埋点数据。

1、基础信息

• 指的是用户、员工、客户、产品、系统等等的基础信息，我们可以用人货场来概况所有的基础信息

• 基础信息，我们也可以理解为常规的不会经常变动的信息。基础信息中每一个内容都可以成为我们分析的维度

2、埋点数据

• 指的是通过在前端（客户端）和后端（服务器）进行数据埋点而获取到的数据

• 埋点数据，通常都是行为数据，是指定的动作发送后而触发的数据记录

二、什么是指标

为什么要理解指标呢？那是因为指标是我们日常工作必定会接触到的，而各种各样的指标会让我们很迷茫无措，不知道应该怎样梳理才能通透的理解指标。

正如现代管理学之父彼得.德鲁克说过：”如果你无法衡量它，就无法管理它”，对于指标也是同理。如果我们采集的埋点数据都无法用明确的方式去衡量，那采集数据又有什么意义和价值呢！所以，指标就是用来衡量数据的。

数据指标，是通过对数据进行汇总统计而得到的数据结果，是用来衡量业务的度量值。

三、指标的组成

日常工作中，我们常见的都是综合指标，比如：春节期间产品A的销售额、电话接起率、新用户1月份的付费率等。

通过举例的这些综合指标，我们可以知道，所谓的综合指标就是有各种维度的形容词。因此，综合指标，我们可以拆解出它的构成：

1、维度

指标中的各种形容词，其实就是统计维度，也可以称为分析维度。

比如：

• 春节期间产品A的销售额：有2个维度，分别是“春节期间“和“产品A“。对应分别是时间维度和产品类型维度

• 电话接起率：有1个维度，是”电话”，对应的是接起的渠道类型

• 新用户1月份的付费率：有2个维度，分别是”新用户”和”1月份”，对应的是用户类型和时间维度

2、原子指标

原子指标，就是去掉指标中各种形容词和统计方式后剩余的内容。

比如：

• 春节期间产品A的销售额：原子指标是”销售额”

• 电话接起率：原子指标是”接起率”

• 新用户1月份的付费率：原子指标是”付费率”

3、统计方式

统计方式，是指数据汇总的方式，比如：均值、中位值、计数、去重计数、求和等等。

比如：

• 春节期间产品A的销售额：虽然未具体说明，但金额一般只能求和

• 电话接起率：接起率是一个比率，没有统计方式

• 产品页浏览次数：浏览次数是指每浏览一次，即统计一次，就可能会出现同一个人反复浏览，会记录多次

• 产品页浏览人数：浏览人数是指对浏览的人进行去重统计，即不管A用户浏览了多少次，也只记录1次

四、应用场景

在指标的使用中，我们主要有2个比较大的应用场景：企业数据字典和专项分析。

1、数据字典

指标体系是为了让企业的指标之间形成关系网，形成标准化、规范化的数据管理。为了让企业所有人对同一指标都有相同的认知，则必须要有一套统一的指标规范，也就是形成企业的数据指标字典。

因此，数据字典的作用主要有：

• 统一企业的数据指标口径

• 提高数据获取的准确性

• 清晰准确的支持企业运营

2、专项分析

在企业数据指标字段搭建完成后，日常经常需要开展的就是专项分析，而每次专项分析因为分析目的的不同，我们也是也需要单独再梳理一下相关指标的，针对这个专项再梳理一份指标体系，以此来做好监控分析。

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