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本文轉(zhuǎn)自《博文視點(diǎn)》，深度剖析數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系的搭建。從 0 到 1 地構(gòu)建完整數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目所需要掌握的技巧與原理都在這里。本文所采用的教程是徐麟老師的新書，徐麟老師也在我們《有關(guān)SQL》的微信群做客，想認(rèn)識(shí)徐老師的朋友，可以加我微信 dbLenis, 我來引薦你們與徐老師認(rèn)識(shí)。

掌握理論知識(shí)和編程知識(shí)可以被看作入職數(shù)據(jù)分析師的“敲門磚”。掌握了這些知識(shí)，表示候選人對(duì)于成為數(shù)據(jù)分析師有了良好的準(zhǔn)備，可以說“萬事俱備，欠東風(fēng)”，而“東風(fēng)”就是一些實(shí)際工作內(nèi)容和相應(yīng)的技巧。

數(shù)據(jù)人員如何創(chuàng)造價(jià)值

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，公司的數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)著大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大多是公司內(nèi)部技術(shù)人員通過埋點(diǎn)獲取的，也有些是通過第三方機(jī)構(gòu)獲取的。如何充分利用這些數(shù)據(jù)，創(chuàng)造價(jià)值，推動(dòng)公司的發(fā)展，是數(shù)據(jù)分析師所應(yīng)該思考的。

作為數(shù)據(jù)分析師，經(jīng)常被問到：

XXX數(shù)據(jù)最近上升/下降了，是什么原因造成的？

新上線的功能給業(yè)務(wù)帶來的是正面影響還是負(fù)面影響

對(duì)于XXX,我們需要制定什么樣的策略，完成KPI/OKR??

……

解決業(yè)務(wù)方的問題，并提出建設(shè)性意見，就體現(xiàn)出了數(shù)據(jù)分析師的價(jià)值。

面對(duì)數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師首先要做的就是構(gòu)建合理的指標(biāo)體系或者模型，合理地“整理”這些數(shù)據(jù)。

指標(biāo)體系可以分成兩個(gè)部分——通用的規(guī)則和針對(duì)具體業(yè)務(wù)的特定規(guī)則；模型則包含了比較多的類型，如業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)挖掘模型等。

在構(gòu)建好合理的指標(biāo)體系或者模型后，接下來就可以通過報(bào)表或者數(shù)據(jù)看板的方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，并且制定相應(yīng)的監(jiān)控規(guī)則，根據(jù)監(jiān)控結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整策略。有了合理的監(jiān)控規(guī)則和監(jiān)控結(jié)果，下一步要做的就是將獲取到的內(nèi)容進(jìn)行整合，輸出完整的分析報(bào)告，或者調(diào)整相應(yīng)的策略，繼續(xù)追蹤調(diào)整后的效果，真正指導(dǎo)業(yè)務(wù)的發(fā)展。

總結(jié)起來，就是:

基于歷史數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)背景構(gòu)建指標(biāo)體系或者模型。
基于指標(biāo)體系，監(jiān)控線上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并制定相應(yīng)的監(jiān)控規(guī)則。
輸出數(shù)據(jù)分析報(bào)告或者提供可執(zhí)行策略，推動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展。

下面我們來詳細(xì)介紹如何構(gòu)建完整的指標(biāo)體系。

完整的指標(biāo)體系構(gòu)建

在數(shù)據(jù)分析師的工作中，針對(duì) ?某某App 或某某功能模塊最近的用戶量或者其他相關(guān)指標(biāo)下降了，你會(huì)如何進(jìn)行分析??等問題，最直接的解決方法就是建立完整的指標(biāo)體系。

通過指標(biāo)體系，能夠很直觀地發(fā)現(xiàn)問題所在，并且可以針對(duì)問題采取相應(yīng)的措施。

Q1 ：要構(gòu)建一套指標(biāo)體系，整體思路是什么？

構(gòu)建指標(biāo)體系應(yīng)該“縱向”和“橫向”相結(jié)合，縱向指的是梳理出分析問題的整個(gè)流程，比如對(duì)于電商產(chǎn)品，需要分析出用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到最終下單的整個(gè)流程；對(duì)于工具類產(chǎn)品，則需要關(guān)注用戶使用過程中的體驗(yàn)以及用戶流失情況。

有了縱向分析的過程,還需要橫向拓展不同的維度，如基于用戶畫像的人群分類、根據(jù)不同業(yè)務(wù)背景的時(shí)間拓展以及業(yè)務(wù)線的劃分。

最后將縱向和橫向的結(jié)果相結(jié)合，就得到了一套完整的指標(biāo)體系。

Q2：用戶行為的核心節(jié)點(diǎn)有哪些？如何有針對(duì)性地設(shè)計(jì)指標(biāo)？

了解用戶行為的核心節(jié)點(diǎn)，實(shí)際上就是縱向分析的過程。互聯(lián)網(wǎng)公司大多針對(duì)C端用戶進(jìn)行分析，這里就以C端用戶為例進(jìn)行介紹。對(duì)于C端用戶，核心的三個(gè)節(jié)點(diǎn)是新增、活躍、留存/流失，大多數(shù)分析都是圍繞這三個(gè)節(jié)點(diǎn)逬行的，整個(gè)流程如下。

可以看到，針對(duì)新增、活躍、留存/流失這些節(jié)點(diǎn)，可以縱向設(shè)計(jì)出很多指標(biāo)，但主要是絕對(duì)數(shù)量和百分比。

對(duì)于新增用戶，指標(biāo)有新增用戶數(shù)量、新增用戶留存率、新增用戶活躍率等。
對(duì)于活躍用戶，指標(biāo)有活躍用戶數(shù)量、活躍用戶中的新增用戶數(shù)量、活躍用戶中的老用戶數(shù)量等。
對(duì)于老用戶，指標(biāo)有老用戶螭、老用戶老用戶喚醒率等。
對(duì)于流失用戶，指標(biāo)有流失用戶數(shù)量、流失用戶與新增用戶比率等。

這樣就可以針對(duì)用戶的整體行為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較完整的指標(biāo)設(shè)計(jì)，其中活躍用戶部分是需要重點(diǎn)關(guān)注的，通過對(duì)從新增到流失整個(gè)流程指標(biāo)的構(gòu)建，可以清晰地看出在哪個(gè)環(huán)節(jié)最終活躍用戶數(shù)增加了或者減少了。

Q3：對(duì)于活躍用戶，應(yīng)該如何進(jìn)行相應(yīng)的指標(biāo)設(shè)計(jì)及路徑分析？

對(duì)于活躍用戶，要研究其活躍行為，從而提高用戶的體驗(yàn)。針對(duì)不同類型的產(chǎn)品，需要進(jìn)行相應(yīng)的細(xì)分設(shè)計(jì)。比如對(duì)于電商產(chǎn)品，需要關(guān)注的是從來訪用戶到用戶最終成功支付的整個(gè)流程。

可以看到，針對(duì)這個(gè)流程的每一步都可以統(tǒng)計(jì)出相應(yīng)的用戶數(shù)量以及上一步的轉(zhuǎn)化率，比如來訪用戶數(shù)量、點(diǎn)擊用戶數(shù)量、加入購(gòu)物車用戶數(shù)量、下單用戶數(shù)量、支付用戶數(shù)量、最終成功支付用戶數(shù)量，以及各種轉(zhuǎn)化率，如點(diǎn)擊/曝光轉(zhuǎn)化率、下單/點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率、下單/加購(gòu)轉(zhuǎn)化率、支付/下單轉(zhuǎn)化率、成功支付/支付轉(zhuǎn)化率。這些指標(biāo)就構(gòu)成了一個(gè)完整的縱向指標(biāo)體系，通過這些指標(biāo)可以清晰地看出哪個(gè)環(huán)節(jié)存在問題。

對(duì)于電商產(chǎn)品，除了要關(guān)心用戶數(shù)量，金額也是要關(guān)心的指標(biāo)。從加購(gòu)開始，每個(gè)環(huán)節(jié)在用戶數(shù)量的基礎(chǔ)上都需要增加金額指標(biāo)以及相應(yīng)的客單價(jià)指標(biāo)。

以上是對(duì)電商產(chǎn)品活躍用戶的縱向分析。下面再舉一個(gè)短視頻的例子。

對(duì)于短視頻，需要分為視頻的觀看者和視頻的發(fā)布者兩個(gè)獨(dú)立的用戶群體進(jìn)行分析。對(duì)于視頻的觀看者，需要考慮的是各種行為數(shù)據(jù)，相對(duì)路徑比較短。

針對(duì)用戶的這些行為設(shè)計(jì)相關(guān)的指標(biāo)，比如觀看視頻的數(shù)量、整體時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊視頻占比、評(píng)論視頻占比等，這些指標(biāo)刻畫了用戶觀看視頻的體驗(yàn)情況。

對(duì)于視頻的發(fā)布者，則需要關(guān)注整個(gè)流程，看在某個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化上是否存在問題，造成發(fā)布的視頻數(shù)量減少。

以上就是構(gòu)建指標(biāo)體系的縱向部分，其中包括了用戶從新增到流失/留存的整個(gè)流程，這是比較通用的指標(biāo)體系建立方法。同時(shí)針對(duì)一些產(chǎn)品的活躍用戶逬行了分析。大家在面試前需要對(duì)所要應(yīng)聘部門的業(yè)務(wù)有所了解，梳理出產(chǎn)品中用戶的生命周期以及活躍用戶的行為情況。

Q4：有了明確的用戶行為路徑及相關(guān)指標(biāo)后，如何進(jìn)一步分析？

除了縱向分析，還需要橫向分析，橫向分析是指對(duì)于同一個(gè)指標(biāo)，基于不同的維度進(jìn)行相應(yīng)的拓展，常用的維度包括時(shí)間維度和用戶維度。

Q5：針對(duì)時(shí)間維度的分析，需要注意的點(diǎn)有哪些？

對(duì)于時(shí)間維度，常用的分析方法是關(guān)注最近一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，時(shí)間的長(zhǎng)短要根據(jù)業(yè)務(wù)的具體特性來確定。對(duì)于一些高頻的App或者功能，通常關(guān)注最近1~ 7天的整體數(shù)據(jù)情況即可，也可以是自然周。對(duì)于一些相對(duì)低頻的App或者功能，則需要將時(shí)間拉長(zhǎng)，關(guān)注最近15天、30天、90天甚至更長(zhǎng)時(shí)間的整體數(shù)據(jù)，也可以是自然月、季度甚至自然年。

另外，與時(shí)間維度相關(guān)的有同比和環(huán)比的概念。

因?yàn)閱渭兊仃P(guān)注一段時(shí)間的數(shù)據(jù)并不能很好地看出趨勢(shì)情況，需要與之前的數(shù)據(jù)逬行對(duì)比。對(duì)于同比和環(huán)比的概念，在實(shí)際應(yīng)用中不需要逬行很明確的劃分。常用的對(duì)比方法是對(duì)比當(dāng)日與上日、本周與上周、本月與上月的數(shù)據(jù)。對(duì)于一些周期性比較強(qiáng)的產(chǎn)品，則需要先確定產(chǎn)品的周期，比如有些產(chǎn)品會(huì)受到周末的影響，此時(shí)比較合理的對(duì)比方法是用本日的數(shù)據(jù)與上周同一日的數(shù) 據(jù)進(jìn)行對(duì)比;有些產(chǎn)品會(huì)受到大型節(jié)假日的影響，此時(shí)針對(duì)節(jié)假日數(shù)據(jù)，就需要與上一個(gè)大型節(jié)假日的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。

對(duì)于一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的產(chǎn)品，需要將數(shù)據(jù)指標(biāo)細(xì)化到小時(shí)級(jí)別。處理后的時(shí)間維度分析方法如下。

除了時(shí)間維度，還有一種常用的拓展方法，就是基于用戶畫像的用戶維度進(jìn)行拓展。用戶畫像是互聯(lián)網(wǎng)公司中常用到的分析工具，通過用戶畫像可以有效了解各個(gè)群體的行為情況，也可以基于用戶畫像拓展出相應(yīng)的指標(biāo)。

Q6：列舉常用的用戶維度拓展方法。

有很多通用的用戶維度拓展方法，比如對(duì)于用戶所在地，可以分為城市、省份，甚至華東、華南等大區(qū)；對(duì)于用戶的基本屬性，可以分為年齡、性別、職業(yè)等；對(duì)于用戶使用的設(shè)備情況，可以分為終端類型、客戶端版本、廠商、機(jī)型等；對(duì)于新老用戶，也可以拓展出一些指標(biāo)。對(duì)于新用戶，需要關(guān)注的是用戶來源渠道，通常分為自然新增用戶、活動(dòng)新增用戶、廣告新增用戶等渠道，通過對(duì)渠道的劃分，可以在一定程度上避免一些大型活動(dòng)對(duì)新增用戶分析帶來的影響；對(duì)于老用戶，根據(jù)用戶的生命周期逬行劃分, 通常分為有效用戶、活躍用戶、忠誠(chéng)用戶、沉睡用戶和流失用戶，可以對(duì)產(chǎn)品整體趨勢(shì) 有一個(gè)清晰的了解。

梳理后的用戶維度拓展方法如下。

以上縱向和橫向兩個(gè)方向講解了如何構(gòu)建一套完整的指標(biāo)體系。在數(shù)據(jù)分析師崗位面試前，候選人需要對(duì)所要面試公司的產(chǎn)品有一定的了解，這樣一方面可以進(jìn)行有針對(duì)性的準(zhǔn)備；另一方面也可提前構(gòu)建起一套指標(biāo)體系。下面通過問題對(duì)前面的內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)。

Q7： XXX最近有所下降，如何進(jìn)行分析？

針對(duì)這個(gè)問題，需要充分利用前面所講的指標(biāo)體系，按照如下步驟逬行分析。

(1) 梳理與該問題相關(guān)的流程，確定縱向指標(biāo)體系。比如是支付金額有所下降，就需要梳理：曝光-點(diǎn)擊-下單-支付這樣完整的用戶路徑，以各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率和用戶量為核心指標(biāo)。

(2) 針對(duì)核心指標(biāo)，確定所要對(duì)比的時(shí)間維度，比如基于所要分析的產(chǎn)品確定與前一天或者前一周的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)問題所在。

(3) 確定問題所在的環(huán)節(jié)后，針對(duì)該環(huán)節(jié)以用戶維度進(jìn)行拓展，如基本屬性、所在地、設(shè)備情況、新老用戶等，確定引起該問題的用戶群體，并針對(duì)這部分用戶逬行相應(yīng)的策略調(diào)整。

除了上述問題，對(duì)于“新版產(chǎn)品或者某個(gè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)上線后，如何評(píng)估效果”等問題, 也可以采用相同的方法進(jìn)行分析，只做微調(diào)即可。總結(jié)起來，整個(gè)思路就是:梳理路徑一確定對(duì)比的指標(biāo)一選取對(duì)比的時(shí)間維度-針對(duì)問題環(huán)節(jié)拓展用戶維度。

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最后我們對(duì)于本篇內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)。