數(shù)據(jù)分析師必學第一課：構建完整的指標體系
來源：博文視點
作者：博文視點
掌握理論知識和編程知識可以被看作入職數(shù)據(jù)分析師的“敲門磚”。掌握了這些知識，表示候選人對于成為數(shù)據(jù)分析師有了良好的準備，可以說“萬事俱備，欠東風”，而“東風”就是一些實際工作內(nèi)容和相應的技巧。
隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，公司的數(shù)據(jù)庫中存儲著大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大多是公司內(nèi)部技術人員通過埋點獲取的，也有些是通過第三方機構獲取的。如何充分利用這些數(shù)據(jù)，創(chuàng)造價值，推動公司的發(fā)展，是數(shù)據(jù)分析師所應該思考的。
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)務帶來的是正面影響還是負面影響
對于XXX,我們需要制定什么樣的策略，完成KPI/OKR?
……
解決業(yè)務方的問題，并提出建設性意見，就體現(xiàn)出了數(shù)據(jù)分析師的價值。
面對數(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建合理的指標體系或者模型，合理地“整理”這些數(shù)據(jù)。
指標體系可以分成兩個部分——通用的規(guī)則和針對具體業(yè)務的特定規(guī)則；模型則包含了比較多的類型，如業(yè)務模型、數(shù)據(jù)挖掘模型等。
在構建好合理的指標體系或者模型后，接下來就可以通過報表或者數(shù)據(jù)看板的方式，對數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，并且制定相應的監(jiān)控規(guī)則，根據(jù)監(jiān)控結果實時調整策略。有了合理的監(jiān)控規(guī)則和監(jiān)控結果，下一步要做的就是將獲取到的內(nèi)容進行整合，輸出完整的分析報告，或者調整相應的策略，繼續(xù)追蹤調整后的效果，真正指導業(yè)務的發(fā)展。
總結起來，就是:
基于歷史數(shù)據(jù)和業(yè)務背景構建指標體系或者模型。
基于指標體系，監(jiān)控線上業(yè)務數(shù)據(jù)并制定相應的監(jiān)控規(guī)則。
輸出數(shù)據(jù)分析報告或者提供可執(zhí)行策略，推動業(yè)務的發(fā)展。
下面我們來詳細介紹如何構建完整的指標體系。
在數(shù)據(jù)分析師的工作中，針對 某某App 或 某某功能模塊 最近的用戶量或者其他相關指標下降了，你會如何進行分析 等問題，最直接的解決方法就是建立完整的指標體系。
通過指標體系，能夠很直觀地發(fā)現(xiàn)問題所在，并且可以針對問題采取相應的措施。
Q1 ：要構建一套指標體系，整體思路是什么？
構建指標體系應該“縱向”和“橫向”相結合，縱向指的是梳理出分析問題的整個流程，比如對于電商產(chǎn)品，需要分析出用戶從進入網(wǎng)站到最終下單的整個流程；對于工具類產(chǎn)品，則需要關注用戶使用過程中的體驗以及用戶流失情況。
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)務背景的時間拓展以及業(yè)務線的劃分。
最后將縱向和橫向的結果相結合，就得到了一套完整的指標體系。
Q2：用戶行為的核心節(jié)點有哪些？如何有針對性地設計指標？
了解用戶行為的核心節(jié)點，實際上就是縱向分析的過程。互聯(lián)網(wǎng)公司大多針對C端用戶進行分析，這里就以C端用戶為例進行介紹。對于C端用戶，核心的三個節(jié)點是新增、活躍、留存/流失，大多數(shù)分析都是圍繞這三個節(jié)點逬行的，整個流程如下。
可以看到，針對新增、活躍、留存/流失這些節(jié)點，可以縱向設計出很多指標，但主要是絕對數(shù)量和百分比。
對于新增用戶，指標有新增用戶數(shù)量、新增用戶留存率、新增用戶活躍率等。
對于活躍用戶，指標有活躍用戶數(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。
對于老用戶，指標有老用戶螭、老用戶老用戶喚醒率等。
對于流失用戶，指標有流失用戶數(shù)量、流失用戶與新增用戶比率等。
這樣就可以針對用戶的整體行為節(jié)點進行比較完整的指標設計，其中活躍用戶部分是需要重點關注的，通過對從新增到流失整個流程指標的構建，可以清晰地看出在哪個環(huán)節(jié)最終活躍用戶數(shù)增加了或者減少了。
Q3：對于活躍用戶，應該如何進行相應的指標設計及路徑分析？
對于活躍用戶，要研究其活躍行為，從而提高用戶的體驗。針對不同類型的產(chǎn)品，需要進行相應的細分設計。比如對于電商產(chǎn)品，需要關注的是從來訪用戶到用戶最終成功支付的整個流程。
可以看到，針對這個流程的每一步都可以統(tǒng)計出相應的用戶數(shù)量以及上一步的轉化率，比如來訪用戶數(shù)量、點擊用戶數(shù)量、加入購物車用戶數(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，以及各種轉化率，如點擊/曝光轉化率、下單/點擊轉化率、下單/加購轉化率、支付/下單轉化率、成功支付/支付轉化率。這些指標就構成了一個完整的縱向指標體系，通過這些指標可以清晰地看出哪個環(huán)節(jié)存在問題。
對于電商產(chǎn)品，除了要關心用戶數(shù)量，金額也是要關心的指標。從加購開始，每個環(huán)節(jié)在用戶數(shù)量的基礎上都需要增加金額指標以及相應的客單價指標。
以上是對電商產(chǎn)品活躍用戶的縱向分析。下面再舉一個短視頻的例子。
對于短視頻，需要分為視頻的觀看者和視頻的發(fā)布者兩個獨立的用戶群體進行分析。對于視頻的觀看者，需要考慮的是各種行為數(shù)據(jù)，相對路徑比較短。
針對用戶的這些行為設計相關的指標，比如觀看視頻的數(shù)量、整體時長、點贊視頻占比、評論視頻占比等，這些指標刻畫了用戶觀看視頻的體驗情況。
對于視頻的發(fā)布者，則需要關注整個流程，看在某個環(huán)節(jié)的轉化上是否存在問題，造成發(fā)布的視頻數(shù)量減少。
以上就是構建指標體系的縱向部分，其中包括了用戶從新增到流失/留存的整個流程，這是比較通用的指標體系建立方法。同時針對一些產(chǎn)品的活躍用戶逬行了分析。大家在面試前需要對所要應聘部門的業(yè)務有所了解，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指標后，如何進一步分析？
除了縱向分析，還需要橫向分析，橫向分析是指對于同一個指標，基于不同的維度進行相應的拓展，常用的維度包括時間維度和用戶維度。
Q5：針對時間維度的分析，需要注意的點有哪些？
對于時間維度，常用的分析方法是關注最近一段時間的數(shù)據(jù)，時間的長短要根據(jù)業(yè)務的具體特性來確定。對于一些高頻的App或者功能，通常關注最近1~ 7天的整體數(shù)據(jù)情況即可，也可以是自然周。對于一些相對低頻的App或者功能，則需要將時間拉長，關注最近15天、30天、90天甚至更長時間的整體數(shù)據(jù)，也可以是自然月、季度甚至自然年。
另外，與時間維度相關的有同比和環(huán)比的概念。
因為單純地關注一段時間的數(shù)據(jù)并 不能很好地看出趨勢情況，需要與之前的數(shù)據(jù)逬行對比。對于同比和環(huán)比的概念，在實際應用中不需要逬行很明確的劃分。常用的對比方法是對比當日與上日、本周與上周、本月與上月的數(shù)據(jù)。對于一些周期性比較強的產(chǎn)品，則需要先確定產(chǎn)品的周期，比如有些產(chǎn)品會受到周末的影響，此時比較合理的對比方法是用本日的數(shù)據(jù)與上周同一日的數(shù) 據(jù)進行對比;有些產(chǎn)品會受到大型節(jié)假日的影響，此時針對節(jié)假日數(shù)據(jù)，就需要與上一個大型節(jié)假日的數(shù)據(jù)進行對比。
對于一些對實時性要求高的產(chǎn)品，需要將數(shù)據(jù)指標細化到小時級別。處理后的時間維度分析方法如下。
除了時間維度，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群體的行為情況，也可以基于用戶畫像拓展出相應的指標。
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)；對于用戶的基本屬性，可以分為年齡、性別、職業(yè)等；對于用戶使用的設備情況，可以分為終端類型、客戶端版本、廠商、機型等；對于新老用戶，也可以拓展出一些指標。對于新用戶，需要關注的是用戶來源渠道，通常分為自然新增用戶、活動新增用戶、廣告新增用戶等渠道，通過對渠道的劃分，可以在一定程度上避免 一些大型活動對新增用戶分析帶來的影響；對于老用戶，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、忠誠用戶、沉睡用戶和流失用戶，可以對產(chǎn)品整體趨勢 有一個清晰的了解。
梳理后的用戶維度拓展方法如下。
以上縱向和橫向兩個方向講解了如何構建一套完整的指標體系。在數(shù)據(jù)分析師崗位面試前，候選人需要對所要面試公司的產(chǎn)品有一定的了解，這樣一方面可以進行有針對性的準備；另一方面也可提前構建起一套指標體系。下面通過問題對前面的內(nèi)容進行總結。
Q7： XXX最近有所下降，如何進行分析？
針對這個問題，需要充分利用前面所講的指標體系，按照如下步驟逬行分析。
(1) 梳理與該問題相關的流程，確定縱向指標體系。比如是支付金額有所下降，就需要梳理：曝光-點擊-下單-支付這樣完整的用戶路徑，以各個環(huán)節(jié)的轉化率和用戶量為核心指標。
(2) 針對核心指標，確定所要對比的時間維度，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)進行對比，發(fā)現(xiàn)問題所在。
(3) 確定問題所在的環(huán)節(jié)后，針對該環(huán)節(jié)以用戶維度進行拓展，如基本屬性、所在地、設備情況、新老用戶等，確定引起該問題的用戶群體，并針對這部分用戶逬行相應的策略調整。
除了上述問題，對于“新版產(chǎn)品或者某個運營活動上線后，如何評估效果”等問題, 也可以采用相同的方法進行分析，只做微調即可?？偨Y起來，整個思路就是:梳理路徑一 確定對比的指標一選取對比的時間維度-針對問題環(huán)節(jié)拓展用戶維度。
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最后我們對于本篇內(nèi)容進行總結。
本文節(jié)選自《拿下Offer：數(shù)據(jù)分析師求職面試指南》一書，作者徐麟。
徐老師在數(shù)據(jù)分析領域工作多年，有著豐富的從業(yè)經(jīng)驗，也多次擔任面試官，這本書從面試的角度為大家講解了如何成為數(shù)據(jù)分析師，強烈安利想要從事這個領域的朋友閱讀此書。
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