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數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建是數(shù)據(jù)分析師的日常工作之一，常見(jiàn)的指標(biāo)體系方法論包括根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)程選取由合成略旦易于拆解的指標(biāo)作為北極星指標(biāo)。但在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中如何運(yùn)用方法論構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，以監(jiān)控業(yè)務(wù)發(fā)展呢？

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品按照用戶需求進(jìn)行分類，可以分為工具類、內(nèi)容類、社交類、交易類以及游戲類。當(dāng)然，每一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品并不一定屬于單一的某一類別，其類別可能是交叉的。

那各種不同類型的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都有什么特點(diǎn)?它們對(duì)應(yīng)的北極星指標(biāo)又分別是什么呢?各類型互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的特點(diǎn)以及北極星指標(biāo)總結(jié)如表1所示。

$$表1各類型互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的特點(diǎn)以及北極星指標(biāo)$$

內(nèi)容類產(chǎn)品主要是指創(chuàng)作者持續(xù)為粉絲提供有價(jià)值的文章、音頻、視頻等內(nèi)容的平臺(tái)，例如，知乎、微信公眾號(hào)、持音等，其北極星指標(biāo)是瀏覽量、;瀏覽時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊量、轉(zhuǎn)發(fā)量等。

社交類產(chǎn)品主要是為用戶提供建立社交關(guān)系的平臺(tái),例如微信、微博等，其北極星指標(biāo)是活躍用戶數(shù)、好友數(shù)、互動(dòng)次數(shù)等。

圖文內(nèi)容社區(qū)既包括了內(nèi)容類產(chǎn)品的特點(diǎn)，又包括了社區(qū)類產(chǎn)品的特點(diǎn)。下面，我們將以圖文社區(qū)為例，實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建。

01 案例：以圖文內(nèi)容社區(qū)為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體構(gòu)建

某產(chǎn)品是一個(gè)專注于做圖文內(nèi)容社區(qū)的平臺(tái)，該平臺(tái)為用戶提供一個(gè)知識(shí)交流的空間，10年間已經(jīng)積累了海量用戶，在垂直類產(chǎn)品獨(dú)占鰲頭，目前處于成長(zhǎng)期和成熟期的拐點(diǎn)階段，優(yōu)質(zhì)的活躍用戶以及商業(yè)變現(xiàn)是該階段的關(guān)鍵目標(biāo)。

其主要業(yè)務(wù)場(chǎng)景如圖1所示。

$$圖1內(nèi)容社區(qū)業(yè)務(wù)場(chǎng)景$$

當(dāng)用戶遇到或者想要討論某個(gè)問(wèn)題就可以在內(nèi)容社區(qū)進(jìn)行提問(wèn)；平臺(tái)審核問(wèn)題之后就會(huì)將其推送給相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)作者，回答者回答問(wèn)題以建立自己的行業(yè)影響力。
提問(wèn)者和回答者作為內(nèi)容生產(chǎn)者產(chǎn)出內(nèi)容，而大部分用戶是以內(nèi)容消費(fèi)者的身份存在，在內(nèi)容社區(qū)瀏覽內(nèi)容以“殺時(shí)間”。

提問(wèn)者、回答者以及其他瀏覽者在相關(guān)問(wèn)題下產(chǎn)生良性交流、互動(dòng)討論從而形成一個(gè)良好的內(nèi)容社區(qū)氛圍。

根據(jù)上面的分析，我們可以看出內(nèi)容社區(qū)類的產(chǎn)品是內(nèi)容類產(chǎn)品和社交類產(chǎn)品的有機(jī)結(jié)合體，既包含了內(nèi)容類產(chǎn)品通過(guò)內(nèi)容為用戶提供價(jià)值的特點(diǎn)，又包括了社交類產(chǎn)品通過(guò)內(nèi)容、互動(dòng)以沉淀陌生人關(guān)系鏈的特點(diǎn)。

02 4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建

我們將通過(guò)業(yè)務(wù)目標(biāo)梳理北極星指標(biāo)；對(duì)達(dá)成北極星指標(biāo)的用戶行為路徑進(jìn)行拆解，梳理過(guò)程指標(biāo)；然后進(jìn)行指標(biāo)的下鉆分級(jí)，構(gòu)建多層級(jí)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系；最后，添加分析維度，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

1. 明確業(yè)務(wù)目標(biāo)，梳理北極星指標(biāo)

如圖2所示，我們匯總了該產(chǎn)品的業(yè)務(wù)目標(biāo)與用戶價(jià)值的商業(yè)閉環(huán)。

$$圖2業(yè)務(wù)目標(biāo)與用戶價(jià)值的商業(yè)閉環(huán)$$

該產(chǎn)品為了實(shí)現(xiàn)社區(qū)活躍和和營(yíng)收增長(zhǎng)，需要有足夠多的優(yōu)質(zhì)活躍用戶發(fā)布問(wèn)題和回答問(wèn)題，以產(chǎn)生更多的內(nèi)容互動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)廣告、帶貨等多種方式的用戶轉(zhuǎn)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)收入增長(zhǎng)，最終投入更多的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，繼續(xù)提升內(nèi)容社區(qū)的活力。

那如何去定義優(yōu)質(zhì)活躍用戶呢，有哪些指標(biāo)可以表征優(yōu)質(zhì)活躍用戶，且可以作為北極星指標(biāo)呢?

我們找出了5個(gè)備選指標(biāo)：閱讀用戶數(shù)、閱讀時(shí)長(zhǎng)、內(nèi)容閱讀數(shù)、內(nèi)容創(chuàng)作數(shù)、用戶互動(dòng)數(shù)。

我們通過(guò)評(píng)價(jià)北極星指標(biāo)的4個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)依次評(píng)價(jià)篩選出的5個(gè)候選指標(biāo)，其結(jié)果如表2所示。

$$表2評(píng)價(jià)5個(gè)候選指標(biāo)是否滿足北極星指標(biāo)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)$$

這里的閱讀時(shí)長(zhǎng)、內(nèi)容創(chuàng)作數(shù)以及用戶互動(dòng)數(shù)3個(gè)指標(biāo)都滿足北極星指標(biāo)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，到底選擇哪個(gè)作為北極星指標(biāo)呢?

其實(shí)很多情況下，多個(gè)北極星指標(biāo)共同指引業(yè)務(wù)發(fā)展也是較為常見(jiàn)的。如果只需要一個(gè)北極星指標(biāo)，用戶互動(dòng)必然是最優(yōu)選擇；但如果需要多個(gè)北極星指標(biāo)共同指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展，用戶互動(dòng)數(shù)量可以作為主要的北極星指標(biāo)，其他兩個(gè)則可以作為次要的北極星指標(biāo)。

2. 梳理業(yè)務(wù)流程，明確過(guò)程指標(biāo)

確定了該內(nèi)容社區(qū)的北極星指標(biāo)為用戶互動(dòng)數(shù)之后，我們對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行梳理。如圖3所示。

圖片
$$圖3業(yè)務(wù)流程梳理$$

無(wú)論對(duì)于內(nèi)容生產(chǎn)者還是對(duì)于內(nèi)容消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，互動(dòng)轉(zhuǎn)化的機(jī)制都是基本一致的，但是數(shù)據(jù)分析師在內(nèi)容生產(chǎn)層面和內(nèi)容消費(fèi)層面關(guān)注的重點(diǎn)是不太一樣的。

內(nèi)容生產(chǎn)者會(huì)更加關(guān)注他們的創(chuàng)作力、影響力、發(fā)文質(zhì)量以及行為健康度，因?yàn)閮?yōu)質(zhì)上且持續(xù)的創(chuàng)作是帶來(lái)用戶互動(dòng)的基礎(chǔ)。

而內(nèi)容消費(fèi)者則會(huì)更在意其互動(dòng)數(shù)，也稱作行為參與度，要達(dá)成用戶互動(dòng),內(nèi)容消費(fèi)者需要閱讀完相關(guān)的文章上且對(duì)文章有一定的情感偏好。

除此之外，內(nèi)容消費(fèi)者的瀏覽廣度和瀏覽時(shí)長(zhǎng)也是數(shù)據(jù)分析師較為關(guān)心的，因?yàn)橛脩魹g覽內(nèi)容越廣、瀏覽時(shí)間越長(zhǎng)，用戶黏性就越高，用戶發(fā)生互動(dòng)的概率也就越大。

基于以上的過(guò)程分析，我們將該內(nèi)容社區(qū)的過(guò)程指標(biāo)梳理如圖4所示。

$$圖4圖文內(nèi)容社區(qū)的過(guò)程指標(biāo)梳理$$

3. 指標(biāo)下鉆分級(jí)，構(gòu)建多層級(jí)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

明確了過(guò)程指標(biāo)之后，需要對(duì)過(guò)程指標(biāo)進(jìn)一步拆解，從而梳理出二級(jí)指標(biāo)、三級(jí)指標(biāo)，以便數(shù)據(jù)異動(dòng)時(shí)方便排查。圖文內(nèi)容社區(qū)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系下鉆分級(jí)的結(jié)果如圖5所示。

$$圖5內(nèi)容社區(qū)數(shù)據(jù)指標(biāo)下鉆分級(jí)$$

4. 添加分析維度，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

最后，就到了添加分析維度的步驟了。如網(wǎng)圖6所示，該內(nèi)容社區(qū)也有和其他產(chǎn)品同樣的分析維度。

$$圖6內(nèi)容社區(qū)分析維度匯總$$

除了以上各類產(chǎn)品幾乎共用的分析維度之外，內(nèi)容社區(qū)還具有一些較為獨(dú)特的分析維度。

在內(nèi)容層面上，內(nèi)容的垂類、主題以及評(píng)級(jí)都是衡量?jī)?nèi)容質(zhì)量以及內(nèi)容豐富度的相關(guān)維度。

內(nèi)容垂類可以是財(cái)經(jīng)、娛樂(lè)、職場(chǎng)、知識(shí)、影視等較大的分類。

內(nèi)容主題則是某一垂類下的細(xì)分，以知識(shí)垂類為例，可以將其分為數(shù)據(jù)分析、算法、前端開(kāi)發(fā)、后端開(kāi)發(fā)等不同的主題。

內(nèi)容評(píng)級(jí)是衡量?jī)?nèi)容質(zhì)量最重要的標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)營(yíng)人員和數(shù)據(jù)分析師可以根據(jù)一定的規(guī)則，例如，文章長(zhǎng)度、內(nèi)容與主題的關(guān)聯(lián)度、圖片質(zhì)量等多層面的信息，將內(nèi)容劃分為不同的等級(jí)，統(tǒng)計(jì)各評(píng)級(jí)內(nèi)容的占比即可評(píng)估圖文內(nèi)容質(zhì)量。

03 構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過(guò)程總結(jié)

經(jīng)過(guò)上述4個(gè)步驟的分析，我們?yōu)閮?nèi)容社區(qū)梅建了一套完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

首先，先根據(jù)其商業(yè)模式，梳理了業(yè)務(wù)目標(biāo)，明確了北極星指標(biāo)是用戶互動(dòng)數(shù)，這里需要注意的是產(chǎn)品所處的生命周期和業(yè)務(wù)目標(biāo)是具有強(qiáng)相關(guān)性的，明確產(chǎn)品所處的生命周期是梳理北極星指標(biāo)的關(guān)鍵要?jiǎng)?wù)。

其次，我們通過(guò)梳理達(dá)成北極星指標(biāo)的業(yè)務(wù)流程，從而提煉出相關(guān)的過(guò)程指標(biāo)。

為了使數(shù)據(jù)指標(biāo)體系更加完善，我們對(duì)過(guò)程指標(biāo)進(jìn)行下鉆分級(jí)，構(gòu)建多層級(jí)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，以滿足不同用戶群林對(duì)于指標(biāo)監(jiān)控的需求。

最后，我們匯總了分析維度，內(nèi)容社區(qū)的部分分析維度和其他類型產(chǎn)品幾乎大同小異，但是除此之外還有一些特有的分析維度，例如內(nèi)容垂類、內(nèi)容主題、內(nèi)容評(píng)級(jí)等。

本文摘編自《數(shù)據(jù)指標(biāo)體系：構(gòu)建方法與應(yīng)用實(shí)踐》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布，轉(zhuǎn)載請(qǐng)保留文章來(lái)源。

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本文摘編自《數(shù)據(jù)指標(biāo)體系：構(gòu)建方法與應(yīng)用實(shí)踐》（書(shū)號(hào)：9787111764656），經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布，轉(zhuǎn)載請(qǐng)保留文章來(lái)源。

《數(shù)據(jù)指標(biāo)體系：構(gòu)建方法與應(yīng)用實(shí)踐》 是一套數(shù)據(jù)指標(biāo)體系全流程構(gòu)建（從規(guī)劃、框架設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集加工到應(yīng)用）方法論與實(shí)踐指南。它不僅深入淺出地分享了通用的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建策略，還通過(guò)多個(gè)行業(yè)實(shí)例展示了具體操作方法。書(shū)中從數(shù)據(jù)采集入手，借助BI工具Superset實(shí)踐構(gòu)建過(guò)程。

作者簡(jiǎn)介

李渝方（網(wǎng)名：森夏恩），現(xiàn)就職于某互聯(lián)網(wǎng)大廠擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師，曾先后就職于游族網(wǎng)絡(luò)、阿里巴巴等大廠，均從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建相關(guān)工作。復(fù)旦大學(xué)碩士，暢銷書(shū)《數(shù)據(jù)分析之道——用數(shù)據(jù)思維指導(dǎo)業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)》作者，公眾號(hào)“數(shù)據(jù)萬(wàn)花筒”運(yùn)營(yíng)者，累計(jì)發(fā)布數(shù)據(jù)分析相關(guān)原創(chuàng)文章100余篇，全網(wǎng)閱讀量超過(guò)200萬(wàn)。

目　　錄

前　言
第一篇　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系基礎(chǔ)知識(shí)
第1章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系簡(jiǎn)介　2
1.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)概述　2
1.1.1　什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)　2
1.1.2　數(shù)據(jù)指標(biāo)的分類　3
1.1.3　好的數(shù)據(jù)指標(biāo)的4個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)　4
1.1.4　選擇數(shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)需要注意的4個(gè)問(wèn)題　6
1.2　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系概述　8
1.2.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的3個(gè)要素　8
1.2.2　基于數(shù)據(jù)指標(biāo)形成數(shù)據(jù)指標(biāo)體系　9
1.2.3　為什么需要數(shù)據(jù)指標(biāo)體系　10
1.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建及落地流程概括　11
1.3.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建流程　11
1.3.2　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何落地　12
1.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的方法論匯總　13
1.4.1　北極星指標(biāo)　13
1.4.2　OSM/GSM模型　14
1.4.3　AARRR模型　15
1.4.4　UJM模型　15
1.4.5　HEART模型　15
1.4.6　PULSE模型　16
1.4.7　MECE模型　16
第二篇　數(shù)據(jù)指標(biāo)規(guī)劃
第2章　數(shù)據(jù)指標(biāo)梳理　18
2.1　梳理數(shù)據(jù)指標(biāo)的不同視角　18
2.2　用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)概述　19
2.2.1　用戶規(guī)模指標(biāo)　20
2.2.2　用戶行為指標(biāo)　20
2.3　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)概述　21
2.3.1　工具類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　21
2.3.2　內(nèi)容類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　22
2.3.3　社交類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　23
2.3.4　交易類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　23
2.3.5　游戲類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　24
第3章　用戶規(guī)模數(shù)據(jù)指標(biāo)　25
3.1　獲取用戶　25
3.1.1　獲取用戶的渠道　25
3.1.2　獲客階段的關(guān)鍵指標(biāo)　26
3.1.3　買量用戶成本相關(guān)指標(biāo)　26
3.1.4　構(gòu)建渠道成本用戶字典時(shí)需要注意的問(wèn)題　28
3.1.5　用戶成本指標(biāo)在數(shù)據(jù)分析中的作用　29
3.2　新增用戶　30
3.2.1　如何定義用戶　30
3.2.2　如何定義“增”　31
3.2.3　如何定義“新”　31
3.3　活躍用戶　32
3.3.1　什么是活躍用戶　32
3.3.2　評(píng)價(jià)活躍用戶的指標(biāo)　32
3.3.3　活躍用戶的構(gòu)成　33
3.3.4　警惕活躍用戶存在的陷阱　34
3.3.5　活躍用戶數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)與業(yè)務(wù)的關(guān)系　36
3.4　留存用戶　37
3.4.1　用戶留存率的計(jì)算及問(wèn)題本質(zhì)　37
3.4.2　平均留存率與加權(quán)留存率　39
3.4.3　深入解讀用戶留存　42
3.4.4　反映用戶留存的相關(guān)指標(biāo)　43
第4章　用戶行為數(shù)據(jù)指標(biāo)　45
4.1　使用類指標(biāo)　45
4.1.1　使用次數(shù)　45
4.1.2　使用時(shí)長(zhǎng)　46
4.1.3　使用時(shí)間間隔　47
4.2　訪問(wèn)類指標(biāo)　48
4.2.1　訪問(wèn)人數(shù)與訪問(wèn)次數(shù)　48
4.2.2　轉(zhuǎn)化率　49
4.2.3　頁(yè)面訪問(wèn)深度　49
4.3　付費(fèi)類指標(biāo)　50
4.3.1　付費(fèi)行為指標(biāo)概述　50
4.3.2　付費(fèi)規(guī)模及質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)　51
4.3.3　人均付費(fèi)情況相關(guān)指標(biāo)?　53
4.3.4　生命周期價(jià)值　53
4.4　傳播類指標(biāo)　54
第5章　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)　55
5.1　工具類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　55
5.1.1　工具類產(chǎn)品的細(xì)分　55
5.1.2　工具類產(chǎn)品的價(jià)值　56
5.1.3　工具類產(chǎn)品的盈利模式　56
5.1.4　工具類產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)　57
5.2　內(nèi)容類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　58
5.2.1　內(nèi)容類產(chǎn)品的特點(diǎn)　58
5.2.2　內(nèi)容類產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)　59
5.3　社交類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　62
5.3.1　社交的流程　62
5.3.2　社交類產(chǎn)品的三要素　63
5.3.3　社交類產(chǎn)品的分類　64
5.3.4　社交類產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)　64
5.4　交易類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　65
5.4.1　交易類產(chǎn)品的類型　65
5.4.2　交易類產(chǎn)品的核心模塊　66
5.4.3　交易類產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)　66
5.5　游戲類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　69
5.5.1　游戲行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈　69
5.5.2　游戲運(yùn)營(yíng)的核心要素　70
5.5.3　游戲的分類　70
5.5.4　游戲類產(chǎn)品的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)　72
第6章　分析維度　75
6.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)與分析維度　75
6.1.1　什么是維度　75
6.1.2　數(shù)據(jù)指標(biāo)與維度之間的關(guān)系　76
6.1.3　維度在數(shù)據(jù)分析中的作用　77
6.2　數(shù)據(jù)分析中常用的分析維度　77
6.2.1　分析維度匯總　78
6.2.2　各類數(shù)據(jù)分析維度詳解　78
6.3　維度在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用　81
第三篇　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系框架設(shè)計(jì)
第7章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建的方法論　84
7.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的通用方法論　84
7.1.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的通用方法論概述　84
7.1.2　引領(lǐng)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建的OSM模型　85
7.1.3　通用方法論中各步驟實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)要概括　85
7.2　明確業(yè)務(wù)目標(biāo)，梳理北極星指標(biāo)　86
7.2.1　如何找到業(yè)務(wù)的北極星指標(biāo)　87
7.2.2　如何判斷是否為優(yōu)秀的北極星指標(biāo)　88
7.2.3　選擇北極星指標(biāo)還需要關(guān)注產(chǎn)品的生命周期　91
7.2.4　梳理北極星指標(biāo)的方法論　94
7.3　梳理業(yè)務(wù)流程，明確過(guò)程指標(biāo)　95
7.3.1　兩個(gè)模型指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程梳理　95
7.3.2　梳理業(yè)務(wù)流程并明確過(guò)程指標(biāo)的方法論　967.3.3　案例分析：拆解業(yè)務(wù)流程，明確過(guò)程指標(biāo) 977.4　指標(biāo)下鉆分級(jí)，構(gòu)建多層級(jí)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 987.4.1　如何實(shí)現(xiàn)指標(biāo)的下鉆分級(jí) 987.4.2　案例分析：完成指標(biāo)下鉆分級(jí) 1007.4.3　案例分析：數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的北極星指標(biāo)課程收入拆解 1017.5　添加分析維度，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 1027.5.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的維度概述 1027.5.2　案例分析：電商北極星指標(biāo)GMV的分析維度 103第8章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系方法論的案例實(shí)踐 1058.1　案例：以職場(chǎng)在線教育為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1058.1.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 1058.1.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1068.1.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何輔助業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn) 1098.1.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過(guò)程總結(jié) 1108.2　案例：以電子閱讀工具為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1108.2.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 1108.2.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1118.2.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何輔助業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn) 1178.2.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過(guò)程總結(jié) 1188.3　案例：以圖文內(nèi)容社區(qū)為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1188.3.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 1198.3.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1198.3.3　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過(guò)程總結(jié) 1258.4　案例：以網(wǎng)約車為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1258.4.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 1258.4.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1268.4.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何輔助業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn) 1308.4.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過(guò)程總結(jié) 1318.5　案例：以社交電商為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1318.5.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 1318.5.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 1338.5.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何輔助業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn) 1368.5.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過(guò)程總結(jié) 138第四篇　數(shù)據(jù)采集和加工第9章　數(shù)據(jù)采集 1409.1　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)概述 1409.1.1　什么是數(shù)據(jù)埋點(diǎn) 1409.1.2　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)在數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建中的作用 1429.1.3　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)能夠采集哪些數(shù)據(jù) 1429.1.4　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的分類 1439.2　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)步驟 1459.2.1　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)流程介紹 1459.2.2　實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)設(shè)計(jì)的6個(gè)步驟 1469.3　案例：以用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化為例實(shí)踐數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方案設(shè)計(jì) 1479.3.1　實(shí)現(xiàn)用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化埋點(diǎn)方案設(shè)計(jì)的6個(gè)步驟 1489.3.2　用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化埋點(diǎn)方案匯總 150第10章　數(shù)據(jù)指標(biāo)開(kāi)發(fā)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模 15310.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系規(guī)范 15310.1.1　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的理論支撐 15310.1.2　各類數(shù)據(jù)指標(biāo)的命名規(guī)范 15510.1.3　用戶規(guī)模、行為以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的中英文命名規(guī)范 15810.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì) 16010.2.1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)介紹 16010.2.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型層次? 16110.2.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法及實(shí)施流程概述 16410.3　案例：以用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系規(guī)范設(shè)計(jì) 16510.3.1　數(shù)據(jù)調(diào)研，明確需求? 16510.3.2　業(yè)務(wù)過(guò)程及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)梳理 16710.3.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì) 17110.3.4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模流程梳理? 178第五篇　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系應(yīng)用第11章　BI工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 18011.1　Superset概述 18011.1.1　常見(jiàn)的BI工具介紹 18011.1.2　Superset下載安裝 18111.1.3　Superset連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 18711.2　Superset的圖表功能及基本操作 18911.2.1　Superset圖表功能分類 18911.2.2　表格 19011.2.3　KPI圖 19211.2.4　關(guān)系圖 19611.2.5　分布圖 20211.2.6　時(shí)間序列圖 21111.2.7　地理空間圖 21611.3　案例：使用Superset構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)監(jiān)控看板 21611.3.1　用戶獲客漏斗分析 21611.3.2　用戶活躍及留存分析 22011.3.3　用戶付費(fèi)分析 22211.3.4　數(shù)據(jù)指標(biāo)監(jiān)控看板搭建 23011.4　案例：使用Excel代替BI工具搭建數(shù)據(jù)監(jiān)控看板 23211.4.1　使用Excel制作動(dòng)態(tài)看板的6個(gè)關(guān)鍵步驟 23211.4.2　Excel動(dòng)態(tài)看板在實(shí)際工作中的運(yùn)用? 235第12章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何指導(dǎo)數(shù)據(jù)異動(dòng)分析 23712.1　數(shù)據(jù)異動(dòng)分析流程概述 23712.2　數(shù)據(jù)波動(dòng)多少才是異動(dòng) 23912.2.1　透過(guò)業(yè)務(wù)含義理解異常指標(biāo)? 23912.2.2　數(shù)據(jù)異動(dòng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論支撐? 23912.2.3　快速確定數(shù)據(jù)是正常波動(dòng)還是異常波動(dòng)的方法? 24112.2.4　建立數(shù)據(jù)告警，及時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異動(dòng) 24312.3　數(shù)據(jù)異動(dòng)的類型及引起因素 24312.3.1　數(shù)據(jù)異動(dòng)的類型 24312.3.2　數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題引起的數(shù)據(jù)異動(dòng) 24412.3.3　業(yè)務(wù)內(nèi)部因素引起的數(shù)據(jù)異動(dòng) 24412.3.4　外部因素引起的數(shù)據(jù)異動(dòng) 24612.3.5　其他未知因素引起的數(shù)據(jù)異動(dòng) 24612.3.6　不同類型數(shù)據(jù)異動(dòng)排查維度匯總 24712.4　維度拆解快速定位異動(dòng)原因 24812.4.1　維度拆解概述 24812.4.2　維度拆解，分析共性? 24812.4.3　案例研究，分析個(gè)性? 25012.4.4　維度上升，驗(yàn)證共性? 25112.4.5　輸出業(yè)務(wù)化的數(shù)據(jù)結(jié)論 25112.5　多個(gè)維度均有變化如何快速找出異常的維度 25212.5.1　多個(gè)維度均有變化怎么辦 25212.5.2　相對(duì)熵方法介紹 25212.5.3　案例分析 25312.6　指標(biāo)拆解量化異動(dòng)對(duì)于大盤的貢獻(xiàn)度 25412.6.1　加法指標(biāo) 25412.6.2　除法指標(biāo) 25612.6.3　乘法指標(biāo) 26012.6.4　新增維度如何拆解貢獻(xiàn)度 26412.7　案例：留存率下降5%應(yīng)如何分析 26512.7.1　案例簡(jiǎn)介 26512.7.2　案例分析 265