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          花了一周，我總結了120個數(shù)據指標與術語
          共
                5047字，需瀏覽
                    11分鐘
                
           ·
          2022-05-19 18:44
          
            
          導讀：數(shù)據分析總是離不開各種指標和術語，最近我花了一周整理了共120個數(shù)據分析指標與術語：用戶數(shù)據指標、行為數(shù)據指標、業(yè)務數(shù)據指標、數(shù)據分析術語、統(tǒng)計學常用語、數(shù)據報告常用術語。

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          作者：朱小五
          來源：凹凸數(shù)據（ID：alltodata）


          01 用戶數(shù)據指標

          • IP、UV、PV、VV

          • IP（Internet Protocol）：獨立IP數(shù)。
          • UV（Unique Visitor）：獨立訪問客數(shù)。
          • PV（Page View）：頁面瀏覽量/閱讀量。
          • VV（Visit View）：訪問次數(shù)。

          • 注：在對視頻產品的數(shù)據分析中，VV(Video View)是播放類指標，是指在一個統(tǒng)計周期內，視頻被打開的次數(shù)之和。

          • DAU(Daily Active User)：日活躍用戶數(shù)
          • MAU(Monthly Active users)：月活躍用戶數(shù)


          • DNU(Day New User)：日新增用戶。
          • 活躍留存率：指某日新增用戶在其后N日仍啟動該APP的用戶數(shù)，占所選日期新增用戶數(shù)的比例。


          • TGI（Target Group Index)：目標群體指數(shù)。


          TGI指數(shù)高于100，代表該類用戶該特征比例高于整體水平，即具有更高的相關傾向或偏好；小于100，則說明該類用戶相關傾向較弱；等于100表示在平均水平。

          TGI指數(shù)常用于用戶畫像的評判中，它可以清晰地反映不同群體某一特征的關聯(lián)程度，并進行直觀的比較，挖掘更多潛在的用戶價值。



          02 行為數(shù)據指標

          用戶訪問類的指標有13個：PV、UV、DV、日新增用戶數(shù)、獲客成本、用戶訪問時長、人均頁面訪問量、人均瀏覽頁數(shù)、平均訪問頁面、訪問來源、平均停留時間、跳出率、搜索訪問次數(shù)占比。（其中PV、UV、日新增用戶數(shù)前文已介紹，其余指標具體含義如下圖所示。）

          △點擊查看大圖

          用戶轉化類指標共有15個：最近購買間隔、購買頻率、購買商品種類、平均每次消費額、單次最高消費額、日應用下載量、一次會話用戶數(shù)、用戶會話次數(shù)、漏斗轉化—第一步進入次數(shù)、漏斗轉化—中間步進入次數(shù)（漏斗中）、進漏斗轉化—進入率（漏斗中）、漏斗轉化—進入次數(shù)（漏斗中）、漏斗轉化—進入率（漏斗中）、漏斗轉化—退出次數(shù)、漏斗轉化—退出率，這些指標具體含義如下圖所示。

          △點擊查看大圖

          用戶留存類指標共有15個：用戶留存率、渠道留存率、次日留存率、退出率、活躍度、活動參與率、活躍交易用戶數(shù)、DAU、MAU、用戶回訪率、用戶流失率、功能使用率、GMV、復購率、退貨率，這些指標具體含義如下圖所示。

          △點擊查看大圖

          用戶社交類指標共有8個：好友數(shù)量、帖子數(shù)量、看帖數(shù)量、回復數(shù)量、分享數(shù)量、點贊數(shù)量、轉發(fā)數(shù)量、評論數(shù)量，這些指標具體含義如下圖所示。

          △點擊查看大圖


          03 業(yè)務數(shù)據指標

          互聯(lián)網線上推廣渠道總體上可以分為5種類型：原生廣告類社交媒體、普通社交媒體、搜索引擎、軟件商店和換量聯(lián)盟。

          渠道投放相關的數(shù)據指標有：曝光量、CPM、CPC、CPA和ROI，這5個指標的具體含義如下圖所示。

          △點擊查看大圖

          此外，還有指標ARPU與ARRPU，這二者分別的含義為：

          • ARPU（Average Revenue Per User）：每用戶平均收入。
          • ARRPU（Average Revenue Per Paying User）：每付費用戶平均收益。

          最后，關于廣告渠道投放的常見CPM、CPC、CPA等指標，還包括以下6個指標。

          • CTR（click through rate）：點擊率，是衡量廣告效果非常重要的一個指標：內容被點擊的次數(shù)/內容展現(xiàn)的次數(shù)。


          • CVR(Click Value Rate)：轉化率【衡量CPA廣告效果的指標】
          • CAC(Customer Acquisition Cost)：獲客成本【獲取一個客戶所花費的成本】
          • CPR(Cost Per Response)：每回應成本【以瀏覽者的每一個回應計費】
          • ADPV(Advertisement Page View)：載有廣告的pa-geview流量
          • ADimp(ADimpression)：單個廣告的展示次數(shù)


          04 數(shù)據分析術語

          • 用戶畫像

          簡單來說，用戶畫像是根據用戶的社會屬性、生活習慣、消費行為等信息而抽象得出的一個標簽化用戶模型。勾畫用戶畫像的核心在于給用戶貼“標簽”。（涉及的元素比如用戶的姓名、年齡、收入、喜好、購物習慣等等）


          • 海盜模型（AARRR）

          獲取用戶（Acquisition）、提高活躍度（Activation）、提高留存率（Retention）、獲取收入（Reve-nue)、自傳播（Refer)，這個五個單詞的縮寫，分別對應用戶生命周期中的5個重要環(huán)節(jié)。

          • RARRA模型

          AARRR模型的核心在于獲客，而在RARRA的模型下，專注用戶的留存。


          • OSM模型

          OSM模型（Object-Strategy-Measure）就是把宏大的目標拆解，對應到部門內各個小組具體的、可落地、可度量的行為上，從保證執(zhí)行計劃沒有偏離大方向。
          《OSM模型，最接地氣的業(yè)務分析框架》
          http://www.woshipm.com/pd/4356866.html

          • UJM模型

          UJM模型（User Journey Map，用戶旅程地圖）就是我們在設計一款產品的過程中，必須要去梳理的用戶生命旅程。


          • RFM

          根據客戶的交易頻次和交易額衡量客戶的價值，對客戶進行細分。RFM是衡量客戶價值的三個維度，分別為R（Recency）交易間隔、F（Frequency）交易頻度、M（Monetary）交易金額組成。

          • ABTest

          AB測試是為APP或Web的界面/流程制作兩個（A/B）或多個（A/B/n）版本，在同一時間維度中，分別讓組成成分相同/相似的訪客群組（目標人群）隨機的訪問這些版本，收集各群組的用戶體驗數(shù)據和業(yè)務數(shù)據，最后分析、評估出最優(yōu)版本，正式采用。


          • 數(shù)據埋點

          數(shù)據埋點是一種常用的數(shù)據采集方法，是數(shù)據產品經理、數(shù)據運營以及數(shù)據分析師，基于業(yè)務需求或產品需求對用戶在應用內產生行為的每一個事件對應的頁面和位置植入相關代碼，并通過采集工具上報統(tǒng)計數(shù)據，以便相關人員追蹤用戶行為和應用使用情況，推動產品優(yōu)化或指導運營的一項工程[2]。

          • 用戶生命周期價值

          LTV（life time value）也就是用戶生命周期價值，是產品從用戶獲取到流失所得到的全部收益的總和。LTV用于衡量用戶對產品所產生的價值，是所有用戶運營手段為了改善的終極指標，同時LTV也應該是所有運營手段的最終衡量指標。

          • 歸因分析

          在數(shù)據時代，廣告的投放效果評估往往會產生很多的問題。而歸因分析（Attribution Analysis）要解決的問題就是廣告效果的產生，其功勞應該如何合理的分配給哪些渠道[3]。


          05 統(tǒng)計學常用語

          • 絕對數(shù)和相對數(shù)

          • 絕對數(shù)：是反應客觀現(xiàn)象總體在一定時間、一定地點下的總規(guī)模、總水平的綜合性指標，也是數(shù)據分析中常用的指標。比如年GDP，總人口等等[4]。
          • 相對數(shù)：是指兩個有聯(lián)系的指標計算而得出的數(shù)值，它是反應客觀現(xiàn)象之間的數(shù)量聯(lián)系緊密程度的綜合指標。相對數(shù)一般以倍數(shù)、百分數(shù)等表示。相對數(shù)的計算公式：
            相對數(shù)=比較值（比數(shù)）/基礎值（基數(shù)）

          • 百分比和百分點

          • 百分比：是相對數(shù)中的一種，它表示一個數(shù)是另一個數(shù)的百分之幾，也稱為百分率或百分數(shù)。百分比的分母是100，也就是用1%作為度量單位，因此便于比較。
          • 百分點：是指不同時期以百分數(shù)的形式表示的相對指標的變動幅度，1%等于1個百分點。


          • 頻數(shù)和頻率

          • 頻數(shù)：一個數(shù)據在整體中出現(xiàn)的次數(shù)。
          • 頻率：某一事件發(fā)生的次數(shù)與總的事件數(shù)之比。頻率通常用比例或百分數(shù)表示。

          • 比例與比率

          • 比例：是指在總體中各數(shù)據占總體的比重，通常反映總體的構成和比例，即部分與整體之間的關系。
          • 比率：是樣本(或總體)中各不同類別數(shù)據之間的比值，由于比率不是部分與整體之間的對比關系，因而比值可能大于1。

          • 變量

          變量來源于數(shù)學，是計算機語言中能儲存計算結果或能表示值抽象概念。變量可以通過變量名訪問。

          • 連續(xù)變量

          在統(tǒng)計學中，變量按變量值是否連續(xù)可分為連續(xù)變量與離散變量兩種。在一定區(qū)間內可以任意取值的變量叫連續(xù)變量，其數(shù)值是連續(xù)不斷的，相鄰兩個數(shù)值可作無限分割，即可取無限個數(shù)值。如:年齡、體重等變量。

          • 離散變量

          離散變量的各變量值之間都是以整數(shù)斷開的，如人數(shù)、工廠數(shù)、機器臺數(shù)等，都只能按整數(shù)計算。離散變量的數(shù)值只能用計數(shù)的方法取得。

          • 定性變量

          又名分類變量：觀測的個體只能歸屬于幾種互不相容類別中的一種時，一般是用非數(shù)字來表達其類別，這樣的觀測數(shù)據稱為定性變量。可以理解成可以分類別的變量，如學歷、性別、婚否等。

          • 均值

          即平均值，平均數(shù)是表示一組數(shù)據集中趨勢的量數(shù)，是指在一組數(shù)據中所有數(shù)據之和再除以這組數(shù)據的個數(shù)。


          • 中位數(shù)

          對于有限的數(shù)集，可以通過把所有觀察值高低排序后找出正中間的一個作為中位數(shù)。如果觀察值有偶數(shù)個，通常取最中間的兩個數(shù)值的平均數(shù)作為中位數(shù)。

          • 缺失值

          它指的是現(xiàn)有數(shù)據集中某個或某些屬性的值是不完全的。

          • 異常值

          指一組測定值中與平均值的偏差超過兩倍標準差的測定值，與平均值的偏差超過三倍標準差的測定值，稱為高度異常的異常值。

          • 方差

          是衡量隨機變量或一組數(shù)據時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變量和其數(shù)學期望（即均值）之間的偏離程度。統(tǒng)計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數(shù)之差的平方值的平均數(shù)。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。方差是衡量源數(shù)據和期望值相差的度量值。

          • 標準差

          又常稱均方差，是離均差平方的算術平均數(shù)的平方根，用σ表示。標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個數(shù)據集的離散程度。平均數(shù)相同的兩組數(shù)據，標準差未必相同。

          • 皮爾森相關系數(shù)

          皮爾森相關系數(shù)是用來反映兩個變量線性相關程度的統(tǒng)計量。相關系數(shù)用r表示，其中n為樣本量，分別為兩個變量的觀測值和均值。r描述的是兩個變量間線性相關強弱的程度。r的絕對值越大表明相關性越強。


          06 數(shù)據報告常用術語

          • 倍數(shù)和番數(shù)

          • 倍數(shù)：用一個數(shù)據除以另一個數(shù)據獲得，倍數(shù)一般用來表示上升、增長幅度，一般不表示減少幅度。
          • 翻n番：指原來數(shù)量的2的n次方。

          • 同比和環(huán)比

          • 同比：指的是與歷史同時期的數(shù)據相比較而獲得的比值，反應事物發(fā)展的相對性。
          • 環(huán)比：指與上一個統(tǒng)計時期的值進行對比獲得的值，主要反映事物的逐期發(fā)展的情況。


          • 增量：增長的絕對量=現(xiàn)期量-基期量
          • 增速：增長速度=（現(xiàn)期量-基期量）÷基期量
          • 增長率：增量與基期量之比。
          • 增幅：即增長的幅度，也可理解為增量。

          • 基期和現(xiàn)期

          • 基期：被用作參照物的時期稱為基期，描述基期的量即為基期量。
          • 現(xiàn)期：相對于基期的稱為現(xiàn)期，描述現(xiàn)期的量即為現(xiàn)期量。

          • YTD:截止到今天為止今年的
          • LY:last year去年
          • YoY——跟上年相比
          • MAT（moving annual total）：年度動態(tài)變化總值
          • Q4/Q1：4季度/1季度
          • GDP:國內生產總值
          • GNH（gross national happiness）：國民幸福指數(shù)
          • GNP:國民生產總值

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          參考資料
          [1]書籍:?《大數(shù)據用戶行為分析畫像實操指南》
          [2]通俗易懂的理解：什么是數(shù)據埋點？
          https://blog.csdn.net/qq_38128179/article/details/108746513
          [3]4個方面解析：歸因分析模型
          http://www.woshipm.com/marketing/3839887.html
          [4]一次性總結：64個數(shù)據分析常用術語！
          https://mp.weixin.qq.com/s/gVc1rTVYKtECSztau_I7RA


          延伸閱讀??

          延伸閱讀《利用Python進行數(shù)據分析》

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