数据指标选择
数据分析业务题
异动分析：DAU下降如何分析？营业额下降如何分析？
效果评估：如何量化某产品功能效果？如何评估一场活动效果？
效果改进：如何提升用户活跃？如何达到营业额目标？
指标体系：如何选出3个指标向CEO汇报？
A）如何搭建指标体系：
一.什么是数据指标？
对当前业务有参考价值（比如可以用来评估一个业务活动）的统计数据
二.常见的数据指标
Part1. 用户数据：（这里我们不关注他的行为细节）
a) Daily/Monthly Active User 日/月 活跃用户：
Daily: 一自然日的用户数
Tips: 当我们有国际服务（跨时区）时，则关心最近24h
Monthly: 当月至少活跃一次的用户总数
Tips: MAU != 当月各日DAU只和
务必去重！才有观察的意义！
比如对于三十天内总共10000个用户（假设无新增），其中每日的日活平均值约7000。此时月活MAU=10000 !=7000*30
Active: 什么叫活跃？
方法一：数据统计系统工具中（第三方） 基于事件上报（如页面加载成功，上报page view事件；按钮被点击,则上报onclick事件）：今天上报过事件 ->次用户活跃
case I：DAU不断上涨，但浏览量下降，交易量持平
Î
有的事件上报，并不能代表用户的主动行为，尤其是使用第三方系统的时候（与假设情况相反）。比如当收到推送时，就上报了事件，可能用户根本没有看推送。
方法二：业务上的定义 关键事件：用户执行了关键事件，则用户活跃
case II: 用户有时会无意中跳过某些关键事件
应对方法：建立日活事件列表
- 存在维护成本
- 存在沟通成本
User: 如何统计一个unit
缺点：只能统计到注册过的用户
b) 认设备：访问时每个设备有一个网页cookie
缺点：无法对应设备后的用户
认人 +用一个单独的变量描述登陆未登录的设备
b) 新增用户
- 选择合适的节点，定义“增”
- 用适当的方法，判别“新”
基于设备 / 基于账号关联
c) 用户留存
算法一：第七天用户数（DAU)/第一天用户数*100% （七日日留存）（大部分业务）（避免中间日的干扰）
算法二：第二天～第七天去重后/第一天用户数*100% （七日内留存）（引入其他日数据，适用于有固定使用周期，且周期较长的业务）
算法三：第七天/第0天*100% ——>首日留存，次日留存= 第二天/第0天*100% （游戏行业常常这样，某种程度上能抵消星期级别的波动）
根据不同业务目标做选择：为什么看留存？
1. 了解某一个渠道的质量——日留存（三日/七日）
算法一：两月同时做对比 （可行：避免中间日的干扰）
算法二：两月同时做对比 （不合适）
例子：
有的产品有明显的周期性使用习惯（工作日，双休日）
则算法二（七日内留存）比较合适
2. 观察整个大盘——周留存/月留存 （去重！）
Part2. 用户行为数据（有些指标需要查一下定义）（行为细节）：
路径走通程度：对于纵向的用户行为(流程转化)，每个环节有不同的转化率,次数/次数（PV/PV), 人数/人数（UV/UV）
当我们对页面做研究时（比如评估首页质量），我们就用页面本身访问次数
当我们研究注册会员时，就用人数
a) 次数/频率：PV/UV
PV: Page Views 页面浏览量 ——>现在衍生为次数
UV: Unique Visitors 独立访问数——>现在衍生为人数
少量场景：人均页面查看数 PV/UV
b) 访问深度
算法一：用户对某些关键行为的访问次数（比如：一个用户观看视频（这个行为）的次数越多，表示这个用户访问越深
算法二：讲网站内容/功能分成几个层级，一用户本次访问过最深的一级计算（比如汽车信息网站：首页->进入网页导航->查询详情，根据访问的层级定义深度）
c) 访问时长（例如页面停留时间，app使用时间）/ 做了多久：对于一些业务产品本身带有时长属性：如视频产品有观看时长
——> 通过统计特殊事件，支持业务需求
如：统计视频被消费程度，评价内容质量
记录暂停/关闭页面后、播放器中视频进度条当前的位置
d) (会话的）弹出率(Bounce Rate): 定义一个用户来了以后立马就离开（没有进行任何的其余操作）的比例（不能说单个页面的弹出率，应该以用户的一次访问，即会话为主体）
弹出率：50% 
每次统计的是一次会话（即一个用户的一次访问）
3. 业务数据（对于公司整体业务比较重要的指标）：
总量：对于电商 总销售额GMV(Gross Merchandise Value)；对于视频 总播放时长
ARPU( Average Revenue收入Per User)
ARPPU(Average Revenue Per Paid User)
健康程度（业务本身是否健康）
其中被消费对象（如一件商品/一本小说）代表了其他的观察角度（人、货/产品、场）：目前有的三大块主要还是从人（即消费者为主体）去进行分析。
三、选择数据指标的通用方法论
1. 梳理业务模块
2. 判断业务模块类型
3.根据业务模块属性选择数据指标
工具模块
交易模块
内容浏览类模块关心的指标
社区社交类模块
总结：
实战：如何选好数据指标
投递字节跳动等公司9个岗位 >
