数据分析中的基本指标
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发布时间：2022-04-25 12:19
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热心网友
时间：2022-04-13 04:41
用户行为类指标
用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。
具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：
拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。
用户活跃类指标：用户活跃类指标是日常关注的重点。活跃用户是一切业务的基础，且活跃行为是可以每日记录的，因此运营/产品部门日常都盯得很紧。
用户留存类指标：留存指标一般和拉新/活跃指标结合起来看。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），因此一般是月度复盘/事后分析的时候看的多。
用户转化类指标：用户转化一般指付费行为，这是互联网商业模式变现的重要渠道。看的指标主要围绕有多少人买，买了多少，是否连续购买等展开。这里和传统企业的会员消费分析很像，能衍生出很多子指标。
用户转介绍类指标：用户转介绍行为类型很多，转发内容/转发商品/介绍新用户加入等，都是转介绍行为。因此转介绍行为的定义常常会结合具体的转介绍形态而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括的话，可以概括为：
有转介绍行为人数：发生转发内容/转发商品/介绍新用户的用户人数
转介绍行为带来的效果：新注册用户/商品购买/内容阅读等等
除了AARRR以外，还有一类特殊的行为：风险类行为，用于识别用户的危险动作。在不同业务场景，风险定义不同。比如电商场景下刷单、薅羊毛，游戏场景下外挂使用，金融场景下欺诈交易等等。
产品类指标
产品类指标是互联网行业特色。用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能，好用的话会一直用，不好用会中途放弃，这些都能记录数据，从而通过产品分析，不断淘汰没人用的功能，优化有人用的功能，提升效率。
产品分析的常见指标如下：
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注意：产品分析是有级别的，最高级的是对整个APP/H5/小程序的页面/功能做盘点。其次是对某一个具体页面（比如首页、商品详情页、购物车页）或者某一个具体路径（比如从首页的banner位点广告进入商品详情，再选择商品进行交易这样一条路径）进行分析。
最细的则是分析某一次改版的，某一个按钮/页面布局调整等等。上边举例的指标更多是对页面/路径分析的指标，其他情况，有空再详细分享。
内容类指标
内容类指标也是互联网行业的特色。互联网上发布的视频/图文，能记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容打交道密切的部门，会很关注这一类指标。
常见的内容指标如下：
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通过这些指标的分析，创作内容的部门，比如：内容运营/新媒体运营，能找到哪些内容阅读高，哪些转发多，从而总结出写文章的套路，提升内容传播范围。利用内容的部门，比如营销推广，能关注哪些内容带来的转化好，从而提高推广效率。
活动类指标
活动类指标，在互联网和传统行业都很常见。相比之传统行业，互联网行业的营销活动密度更高、力度更大，经常是烧钱换增长。因此活动相关指标关注度很高。
常见的活动指标如下：
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通过这些指标的分析，能让负责活动的同事直观看到活动效果，并且在不同类型/不同力度活动进行比较，找到更高效开展活动的方式。
有些活动会包含多个角色，比如拼团活动，会同时有团长/团员两个角色；裂变类活动，有裂变发起人/参与者两个角色。
不同角色的参与条件、达标动作、达标奖励不太一样，因此可以拆分两类群体，分别看活动目标人数/参与人数/达标人数等指标。
商品类指标
商品类指标，在互联网和传统行业都很常见。区别是传统企业大部分是实物商品，互联网则有一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播打赏等等等。
因此互联网行业的商品管理，有可能比传统行业简单一点，不需要那么焦虑的盯着库存周转指标，生怕在仓库里待久了，货都过期了。
常见的商品指标如下：
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通过这些指标的分析，能让负责商品运营的同事直观看到商品畅销/滞销情况，从而调整商品进销存计划，避免商品积压/缺货。
注意，虚拟商品原则上是没有库存的（或者说库存想设多少设多少）。但是滥发虚拟商品，又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。
所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。在达成GMV整体目标情况下，高中低端商品保持一个稳定的库存结构，避免烂大街。
热心网友
时间：2022-04-13 05:59
1.平均数：
是描述一组数据集中趋势的指标，有很多种平均数，如：算数平均数，几何平均数，调和平均数，加权平均数，平方平均数，指数平均数等。
最常用的是算数平均数
平均数非常容易受到极值的影响，因此在数据处理中，要注意对极值的处理
2.绝对数：
很多书中的定义是某现象在特定时间和范围内的总体情况，是求和计算，虽然合计数在数据分析中是非常常用的一个指标，但是我认为绝对数不一定就是总体情况，也不一定是求和计算，任何通过加、减、乘得出的数字均可称为绝对数，可以是总体，也可以是个体。
3.相对数：
两个指标的比值，也就是两个绝对数的比值，根据研究目的和对比基础不同相对数可分为：
1.结构相对数
将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。
2.比例相对数
将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。
3.比较相对数
将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。
4.强度相对数
将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如,人口出生率用‰表示。
3.百分比：
是相对数的一种，用来表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分数或百分率
4.百分点：
百分比的变动幅度
5.频数：
一组数据中，某个数字出现的次数
6.频率：
一组数据中，某个数字出现的次数与总次数的比值
7.比例：
总体中各部分数据占总数据的比重
8.比率：
即比值，两个数字相比所得的值
9.同比：
本期与历史同期数据的比值
10.环比：
本期与上一期数据的比值
