比如把一個(gè)企業(yè)的愿景和方向分成幾個(gè)大的方面，然后再細(xì)分成一些具體的指標(biāo)，然后找到對(duì)業(yè)務(wù)影響比較大的指標(biāo)，也就是關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)。進(jìn)一步，找到唯一的關(guān)鍵指標(biāo)(OneMetricThatMatters indicators)，簡(jiǎn)稱OMTM，也叫北極星指標(biāo)，因?yàn)檫@個(gè)指標(biāo)應(yīng)該像北極星一樣指引企業(yè)的方向。

1、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建，包括數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建、數(shù)據(jù)規(guī)范、數(shù)據(jù)。很多公司數(shù)據(jù)不能有效使用，就是缺乏統(tǒng)一的規(guī)范。產(chǎn)品數(shù)據(jù)是開發(fā)者根據(jù)自己的理解和習(xí)慣報(bào)出來的。沒有標(biāo)準(zhǔn)化的SDK和上報(bào)協(xié)議，數(shù)據(jù)分散在各個(gè)部門產(chǎn)品的服務(wù)器中，無法構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的-。數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)被很多人理解為一個(gè)技術(shù)活。其實(shí)整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)價(jià)值的體現(xiàn)需要公司各個(gè)部門的配合，比如key數(shù)據(jù)indicator體系123459。

大道至簡(jiǎn)-1體系自上而下的構(gòu)建方法論數(shù)據(jù)Index體系1。確定目標(biāo)這是你應(yīng)該問自己的第一個(gè)問題。下大力氣做數(shù)據(jù)分析，最后為了什么？如果這個(gè)不清楚，那么數(shù)據(jù) 體系肯定是無所適從。是想提高用戶活躍度，增加用戶，增加銷量，還是其他什么目標(biāo)？一想起來，好像都想要。每個(gè)人都希望沒有問題，但這會(huì)讓工作的邊界無限擴(kuò)大，會(huì)讓事情無法推進(jìn)。所以要從自己最關(guān)心的目標(biāo)/KPI入手。

對(duì)于不同領(lǐng)域、不同階段、不同角色的用戶的公司，這個(gè)問題的答案是不一樣的:對(duì)于很多公司老板來說，盈利是他們最關(guān)心的目標(biāo)；對(duì)于不銷售產(chǎn)品/服務(wù)的公司或政府來說，也許顧客滿意是最關(guān)心的目標(biāo)；對(duì)于交易平臺(tái)公司或者早期的電子商務(wù)公司來說，盈利不是重點(diǎn)，交易量才是最關(guān)心的目標(biāo)。最關(guān)心的目標(biāo)定了。下面我們想要的問題都能解決嗎？

目錄適用于龐大的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，比如去哪兒的酒店業(yè)務(wù)和機(jī)票業(yè)務(wù)，它們之間的重疊很少。一般中小公司不需要?？偨Y(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，類似桌面文件夾存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以及每個(gè)文件夾的名稱?？梢岳斫鉃椴豢煞指畹男袨槭录?，如點(diǎn)餐、付款、評(píng)價(jià)等。維度:反映業(yè)務(wù)的一組屬性的維度，如性別維度屬性:性別下的男性和女性修飾符:業(yè)務(wù)場(chǎng)景修改除統(tǒng)計(jì)維度以外的指標(biāo)類型:修飾符的抽象劃分。這三個(gè)條件，可以理解為修改原子指標(biāo)，類似于sql之后的where，定義了原子指標(biāo)/度量:不能與一個(gè)業(yè)務(wù)下的行為事件的度量分離的指標(biāo)，比如注冊(cè)數(shù)，比如自然周。在過去30天內(nèi)，原子指標(biāo)行為事件包括原子指標(biāo)和衍生指標(biāo) 度量衍生指標(biāo) 多個(gè)修改量 時(shí)間段，例如，原子指標(biāo)完成訂單量，衍生指標(biāo)完成過去一周iOS乘客的訂單量，包括近一周的時(shí)間段，修改量iOS，維度乘客，原子指標(biāo)完成訂單量。

本題分為兩部分:對(duì)數(shù)據(jù)indicator體系的構(gòu)建和對(duì)數(shù)據(jù)的分析。先說指標(biāo)體系的構(gòu)造。構(gòu)建數(shù)據(jù)indicator體系，有兩種方法:關(guān)鍵指標(biāo)法和AARRR法。根據(jù)產(chǎn)品現(xiàn)階段的核心運(yùn)營指標(biāo)，分解出需要監(jiān)控的數(shù)據(jù)指標(biāo)，比如核心運(yùn)營目標(biāo)是GMV，影響GCV的因素是流量、客單價(jià)、轉(zhuǎn)化率。后建立 out 數(shù)據(jù)監(jiān)控指標(biāo)可能包括各渠道的流量、訂單數(shù)量、訂單金額以及細(xì)分到地區(qū)、年齡等維度數(shù)據(jù)等等。

MVP階段主要是定性分析；成長(zhǎng)階段，重點(diǎn)關(guān)注用戶招募、留存、NPS等相關(guān)指標(biāo)；在實(shí)現(xiàn)階段，要重點(diǎn)關(guān)注收入、成本、利潤(rùn)等相關(guān)指標(biāo)。AARRR法，又稱盜版關(guān)鍵指標(biāo)法，是圍繞獲取、激活、留存、收益、自傳播五個(gè)方面來構(gòu)建監(jiān)控體系的。需要注意的是，這五個(gè)步驟并不是一個(gè)漏斗模型，而是相互獨(dú)立的。

1。數(shù)據(jù)Build建立Own數(shù)據(jù)采集規(guī)范，并形成一定的數(shù)據(jù)采集、篩選、分析等相應(yīng)體系2。.5形成可視化報(bào)告系統(tǒng)III。產(chǎn)品及運(yùn)營分析建立平臺(tái)用戶全方位畫像數(shù)據(jù)行為追蹤數(shù)據(jù)挖掘分析建立漏斗模型、流量模型、用戶細(xì)分等。

數(shù)據(jù)體系1數(shù)據(jù)-0的基本構(gòu)成/2-1的基本構(gòu)成/2.1的基礎(chǔ)構(gòu)成。采集2.2.1內(nèi)部采集2.2.2外部采集的應(yīng)用3 數(shù)據(jù) 3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化3.2 數(shù)據(jù)報(bào)表3.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)3.4特殊項(xiàng)目/12344。數(shù)據(jù)化工操作是趨勢(shì)。分析問題一定不是從數(shù)據(jù)的分析開始，而是從對(duì)人、對(duì)世界、對(duì)產(chǎn)品或?qū)ι虡I(yè)行為的最基本的認(rèn)識(shí)開始。

探索數(shù)據(jù)促進(jìn)產(chǎn)品迭代的方式。1 數(shù)據(jù)和體系收集數(shù)據(jù)清潔和儲(chǔ)存數(shù)據(jù)→ 數(shù)據(jù)應(yīng)用的基本組件(報(bào)告， -1/基礎(chǔ)設(shè)施收集數(shù)據(jù)和儲(chǔ)存92.1數(shù)據(jù)Store 2 . 1 . 1 Store(內(nèi)容實(shí)體)統(tǒng)一數(shù)據(jù)底層(保證數(shù)據(jù)的唯一性)，所有最細(xì)粒度的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在這里。當(dāng)然，當(dāng)數(shù)據(jù)的底層過大時(shí)，我們也可以考慮將數(shù)據(jù)的底層分為公共層和私有層進(jìn)行管理。

建立數(shù)據(jù)Indicator體系第一步:找到商家的主要目的；其實(shí)數(shù)據(jù)分析的目的是借助數(shù)據(jù)來促進(jìn)公司的業(yè)務(wù)發(fā)展。對(duì)于不同的商家，主要目的會(huì)有所不同，快速找到最重要的目的方法，和同事、領(lǐng)導(dǎo)交流，注意高頻詞匯，根據(jù)自己對(duì)業(yè)務(wù)的理解總結(jié)出一個(gè)短句。在我看來，只有明確了主旨，才能不在分析的道路上誤入歧途，更容易給出建議。