数据指标[数据指标有哪些]

面对信息化时代，稍不注意就会脱轨，所以及时的补充知识才能让我们与时俱进，今天给大家带来的是关于数据指标和数据指标有哪些的一篇文章，相信会给你带来较大的帮助！

1、精确性

这个精确有二个层面的意思，一个是数据目标在技能完成过程中，是精确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个计算源数据的源头的数据是对的，如果计算数据目标的根底数据都是错了，那就更666了!一个公司数据搜集与记录的精确、完整也一定是一个持续迭代的工程，当然这属于哪一个话题，有空再论。

2、有用性

数据目标的能真实反映要能衡量相对的事务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个目标，运用UV来衡量是过错的。运用跳出率来衡量，有一定的有用性，但还是不行有用;运用转化率或许才是比较合适的(不同公司所要寻求的商业目标不一样，所以设计的数据目标是不一样的)，用最近期望用户完成的商业动作访问数/进来的访客数。

3、周期性

数据目标需求定时去复盘。像KPI的目标定义，例如：销售额或许依据当前商业的目标不同，核算口径或许会产生很大的变化。一起，对各个数据目标也要定时进行复盘，是否还能够持续衡量，数据目标还是否有意义。随时KPI目标的变化，往往许多目标的口径也要变更，数据开发最怕就是这个，口径改换要重刷历史。

4、可完成性

在实际企业中，或许受限数据的完整性要素，许多目标没有办法核算得到。例如：公司的市场占有率往往是很难计算，由于整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的本钱的核算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据目标的可完成性上往往需求先完成简略的，再依据数据使用深入，数据团队技能强大不断再完善复杂的目标。

关于好的数据指标有哪些特征，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

数据指标是可将某个事件量化，且可形成数字，来衡量目标，在日常工作中大家都会应用到的数字。在一定程度上，“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。我们在工作中会关注一些数据指标，如转化率，留存率，日活，月活等。

例如APP主要数据指标有：

1、活跃用户指标

活跃用户指标有的公司定义启动过APP的用户就算活跃，有的定义必须登录账户才算活跃。活跃用户指标可以按照时间跨度不同分为、周、月来统计，是衡量APP用户规模的指标。

2、新增用户指标

新增用户指标也可以按照时间跨度不同分为、周、月来统计，且主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标。

3、留存指标

留存指标也是验证APP对用户吸引力很重要的指标。通常可以利用用户留存率与竞品进行对比，衡量APP对用户的吸引力。

4、使用时长指标

使用时长相关指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标。目前APP种类繁多，用户精力分散，每天的时间是有限，比如现在很流行的短视频APP，主要指标就要看时长指标了。

扩展资料：

数据分析的类型：

1、探索性数据分析

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

2、定性数据分析

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

3、离线数据分析

离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。

参考资料：百度百科-数据分析

1、售罄率

计算公式：售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数

售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。

2、库存周转率

计算公式：存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本

库存天数=365天÷商品周转率

存货周转率是对流动资产周转率的补充说明,是衡量企业销售能力及存货管理水平的综合性指标。它是销售成本与平均存货的比率。

3、库销比

计算公式：库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存

是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上。

4、存销比

计算公式：存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量

存销比是指在一个周期内，商品库存与周期内日均销量的比值，是用天数来反映商品即时库存状况的相对数。而更为精确的法则是使用日均库存和日均销售的数据来计算，从而反映当前的库存销售比例。

5、销售增长率

计算公式：销售增长率=(一周期内)销售金额或数量/(上一周期)销售金额或数量-1%

类似：环比增长率=(报告期-基期)/基期×100%

销售增长率是企业本年销售收入增长额同上年销售收入总额之比。本年销售增长额为本年销售收入减去上年销售收入的差额，它是分析企业成长状况和发展能力的基本指标。

6、销售毛利率

计算公式：销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%

销售毛利率是毛利占销售净值的百分比，通常称为毛利率。销售毛利是销售净额与销售成本的差额，如果销售毛利率很低，表明企业没有足够多的毛利额，补偿期间费用后的盈利水平就不会高;也可能无法弥补期间费用，出现亏损局面。通过本指标可预测企业盈利能力。

7、老顾客贡献率

以销售额为例，计算公式=老顾客贡献的销售额/总体顾客的销售额 x 100%，分子分母也可以换成企业关心的其他指标，比如订单数、利润等。

8、品类支持率

计算公式：品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100%

反应该品类对整体的贡献程度，越大说明对整体的贡献越大。

9、客单价

计算公式：客单价=总销售金额÷总销售客户数

是指店铺每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额。

10、坪效

计算公式： 平效 = 销售业绩÷店铺面积。

就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。

11、 交叉比率

计算公式： 交叉比率=毛利率×周转率

交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快。

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。

1、准确性

这是最根本的一条原则。这个准确有二个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个统计源数据的源头的数据是对的，如果统计数据指标的基础数据都是错了，那就更666了。一个公司数据收集与记录的准确、完整也一定是一个持续迭代的工程，当然这属于哪一个话题，有空再论。

2、有效性

数据指标的能真实反映要能衡量相对的业务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个指标，使用UV来衡量是错误的。使用跳出率来衡量，有一定的有效性，但还是不够有效;使用转化率也许才是比较合适的(不同公司所要追求的商业目标不一样，所以设计的数据指标是不一样的)，用最近期望用户完成的商业动作访问数/进来的访客数。

3、周期性

数据指标需要定期去复盘。像KPI的指标定义，例如：销售额可能根据当前商业的目标不同，计算口径可能会发生很大的变化。同时，对各个数据指标也要定期进行复盘，是否还可以继续衡量，数据指标还是否有意义。随时KPI指标的变化，往往很多指标的口径也要变更，数据开发最怕就是这个，口径变换要重刷历史。

4、可实现性

在实际企业中，可能受限数据的完整性因素，很多指标没有办法计算得到。例如：公司的市场占有率往往是很难统计，因为整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的成本的计算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据指标的可实现性上往往需要先实现简单的，再根据数据应用深入，数据团队技术强大不断再完善复杂的指标。

关于好的数据指标具备哪些特征，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

相信经过小编对数据指标和数据指标有哪些的介绍，你对数据指标了解更加地透彻了，感谢你对我们地支持与关注！

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