精益数据分析(一)各种指标
请直面这样一个事实:你其实沉迷在妄想之中
数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。这些指标与你的商业模式(即营收来源,支出成本,客户数量以及客户获取策略的效果)有关,因此往往十分重要。
什么是好的数据指标
好的数据指标是比较性的。如果能够比较某个数据指标在不同的时间段,用户群体,竞争产品之间的表现,你可以更好的洞察产品的实际走向。
好的数据指标是简单易懂的。如果人们不能很容易的记住某个指标,那么通过它来改变会十分困难。
好的数据指标是一个比率。比率之所以是一个重要指标有几个以下原因:
- 比率的可操作性强,是行动的指导。以开车为例:里程透露的是距离信息,而速度才是真正有操作性
- 比率是天生的指标性指标。
- 比率还适用于各种因素间的相生相克(正相关和负相关)
好的数据指标会改变行为。这是最重要的评判标准:随着指标变化。
各种重要的指标
- 定性指标与量化指标。定性指标通常是非结构化的,经验性的,揭示性的,难以归类的。量化指标则涉及很多数值与统计数据,提供可靠的量化结果,但缺乏直接的洞察。
虚荣指标与可付诸行动的指标。虚荣指标看起来很美,但是不能提供实际的作用。可付诸行动指标可以帮你选择出一个好的行动方案,从而指导你的商业行为。
- 探索性指标与报告性指标。探索性指标是推测行的,以预测的方式来帮你(各类预测算法)。报告性指标则让你对公司的时刻日常运营,管理活动保持信息畅通,步调一致(类似于训练时的loss偏差)
- 先见性指标与后减性指标。先见性指标用于预测未来;后见性指标用于解释过去。相比之下,我们更喜欢先见性指标,因为可以未雨绸缪,有备无患。
- 相关性指标与因果性指标。如果两指标是一同变化的,则说明他们是相关的;如果其中一个指标会导致另一个指标的变化则成为因果性指标(类似于函数关系)
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