要回答这个问题，就需要分析一下报表中输入的数据本质上是什么。事实上，数据报告中列出的每一项数据，在数据分析中都有一个专业术语，叫做数据指标。在本文中，我们将查看指标的完整定义。什么是指标对于一些专注于功能设计的产品人员来说，第一次听到“指标”这个词可能会很陌生，但是指标的概念其实已经深入到我们的日常生活中，如图1.图1 生活中常用的指标从图1可以看出，大到一个国家，任何一个组织层级都有指标（比如用GDP、CPI等来判断国家的运行状况)，小到个人（比如你每次过年回家，亲戚朋友都会用你的个人收入来评判你工作的好坏）。对于日常的产品相关工作，相信有一定经验的读者可以脱口而出几个指标，比如日活、月活、注册率、转化率、交易量等，可见指标离我们不远了产品工作。遥远。从指标中可以看出，指标其实是一种用来量化事物的工具，用数字来帮助我们描述一些抽象的事件。指标具体是指一组能够反映单位时间内某项业务的规模、程度和比例的数字。比如我们可以通过每天的活动来判断整个产品的用户数量，这个用户数量可以反映产品的健康度——是否处于持续增长的过程中。在日常的数据分析工作中，我们通常将指标分为以下三类。产品概要指标：用于评价产品现阶段的整体情况。产品流量指标：用于评价产品的用户数量和质量。客户价值指标：用于评价产品的盈利能力和可持续性。上面说的DAU其实是一个数据流量评价的指标。那么该指标的重要作用是什么？这里引用字节跳动创始人张一鸣在微博上的一句话来更形象地介绍指标的作用：“为什么我不能认真刷牙，但为什么我可以在跑步机上坚持？”跑步。很多事情之所以不容易做好，不被重视，就是因为没有指标体系。比如，如果有准确方便的健康测量指标，那么大家的身体素质肯定会有所提高。但指标不一定容易细化。细化指标过程本身就是一个分解事物特征的过程，指标要经常去衡量。举个例子：今天发现自己眼镜的度数增加了100度，才意识到自己用眼过度，才意识到用手机看书是非常不合适的行为。》——字节跳动创始人张一鸣第二个指数的基本构成知道了指数的定义，我们来看看如何描述指数的产物，也就是如何设计一个新的指数。我们可以根据根据业务的需要来自定义指标，比如我曾经在订单模块中定义了一个非常独特的指标——订单取消率，即单位时间内用户取消订单的次数与用户下单次数的比值，用于判断用户是否属于恶意刷单用户，但是在工作中，很多新手在对指标没有完全理解的情况下，如果需要为自己的业务选择指标，往往会在网上搜索各种指标库找到自己业务对应的指标，然后照抄。其实这种做法是不对的。我们应该先学会定义指标，然后再根据自己的业务来定义具体业务的衡量指标自己的业务需求，使定义的指标能够准确反映我们业务的特殊性。指标的组成公式如果要自己定义指标，首先需要了解指标是由哪些部分组成的。这是指标的统一公式。指标=业务维度描述+技术维度描述下面我们分别对公式中的两部分进行解读。1.业务维度业务维度描述就是明确这个指标的业务需求是什么，这个指标要指的是什么业务，反映什么问题。业务端讨论最多的数据需求，比如运营同事A说：我想看商城的复购率。运营同事B说：我想看看产品的日活。其中，指标最重要的是能够明确具体定义以下两个方面：维度（Latitude）：衡量业务的具体维度，如用户参与数、业务发生时间、交易频次、ordersize,usersize,newusergrowthscale等Particlesize：指标的粒子大小取值范围和单位，例如用户参与数为“200”，交易频率为“每周3笔交易”，用户规模为“20万注册用户”，新增用户规模为“每天新增注册用户1万”等。注：在设计度量时，可以参考统计中常用的度量方法，将事物分为三个不同的角度根据具体的内容和表现形式分为总量度（总数）和相对量度（比例）。和平均值（日均值）等。下图展示了维度和措施形成的指标之间的关系，如图2所示。图2 指标构成除了以上两个描述项外，下表还总结了业务维度中必填的描述字段。表1指标业务维度描述属性2.技术维度技术维度描述了一个指标。除了明确定义具体要求外，还需要为技术人员准确定义指标的实现逻辑。所以，这个维度是技术人员为了实现这个。需要知道的内容。表2总结了必须从技术维度描述的字段。表2指标技术维度说明属性掌握了指标的这两个维度后，我们可以根据自己的需要定制一些指标。我们来看看刘宇在实战中是如何定义指标的。三指标体系了解了指标之后，我们来了解一个高级的指标概念——指标体系。众所周知，我们数据分析的核心目标是帮助业务人员发现当前业务存在的问题及其背后的原因，从而做出下一步的决策。试想一下，如果你只看到一两个孤立的数据指标，比如日均订单量下降20%，虽然你可以确定当前的业务有问题，但背后的原因是无法从中得知的。这个单一的指标。所以这时候就需要更多的数据指标来定位问题，比如单个用户数的变化等。在上面的描述中，已经通过三类指标对指标库进行了梳理。但是在指标库的基础上，我们还需要将指标按照一定的逻辑层次进行组合。在指标体系中，可分为以下两个层次。问题指标：检测和定义问题的指标，例如用户数量下降的用户数。原因定位指标：其他描述整体现状的指标，如各渠道新增用户数、流失用户数等。至此，我们可以得到指标体系的定义：指标体系由多个具有一定逻辑的指标组成，能够反映当前业务问题，能够定位到业务问题背后的指标集合。那么如何定义指标体系，才能准确找到原因和定位指标，让数据后台发挥应有的作用呢？欢迎阅读?。作者简介：刘田，东华大学项目管理硕士，日本京都大学访问学者，曾任国家级科研项目带头人，TMT领域投资研究顾问/MBA特约讲师/特邀演讲嘉宾互联网峰会博士，曾任职于万达、丁东买菜等公司，负责多个集团级中台及电商平台业务的整体产品规划，具有极为丰富的商业模式拆解和集团搭建经验。级产品系统。《中台产品经理宝典》书的作者。本文节选自《高阶产品经理必修课：企业战略驱动下的数据体系搭建》，经发布者授权发布。（书号：978-7-7-111-69450-2）
