数据产品--浅析如何搭建维度指标系统
浅析：将数据进行可视化、工具化，根据市场和产品需求进行指标体系设计。计划围绕这个点，描述自己对数据产品设计的一些感受，本文将持续完善。
我们的最终目标：数据驱动增长，个人理解所有繁杂的系统背后目的其实都很简单：增长。
如何驱动增长：提收入，控成本，增用户（拉新，提活，促留，回流）
一. 维度指标系统
- 线索：围绕业务流程而搭建，例如广告系统的是依据核心竞价流程而建。我理解分为两层：基础健康监控和业务计算，基础健康监控可以理解对业务基础指数的监控，例如APP的数据后台监控UV、DAU等。业务计算是基于提升业务架设的数据计算功能，例如漏斗模型、付费用户行为特征统计等。B端的主要从统计业务，C端的多了一个用户方向。
- 维度：围绕业务流程，根据业务对象（例如广告的包括cam等，例如电商交易里的订单、商户、购买用户列表）、关键业务属性（例如广告里的终端）和销售业务属性（例如手机电商的内存规格）、用例角色（例如BD、优化师）来定维度，对大维度还需进行退化处理
- 指标：业务流程指标，全局和局部指标。举例：全局的收益指标，在客户账户报表里都是统计该账号的收益，到了代理角色账号下则变成统计代理本身账号加下属所有直客账号的收益，又例如cookie mapping的指标只有在CM流程里才有效，对局部业务实施特定灵活监控，视情况规定ROI指标映射局部健康指数
- 统计：report统计和manage统计，manage显示所有库存历史数据，report是对实时数据统计，两者的报表内容又包含业务数据和统计数据
- 过滤：根据业务内容来进行过滤，包括计算业务内容和属性业务内容
- 报表操作：维度组合（维度层级和维度内容层级），维度对比，上钻，下挖，回溯，排序
二. 指标可视化：数据上报→数据清洗→中间表建设→指标计算→指标计算→报表展示
- 关于数据清洗，是否清洗也要看实际业务需求，有时候，“脏数据”不一定是脏数据
那么，产品经理，我理解都是要做需求清洗的。需求清洗，简单讲就是如何将模糊的、局部的、不确定的需求进行疏通规范，有组织性地写入PRD，传达给工程师明确的实现内容和目标。以维度指标体系为例：
- 明确用例角色业务属性，就是某某是谁，他/她是干什么的，怎么衡量他/她的业绩。例如优化师是广告优化师，通过分析报表数据和投放经验对账号执行广告优化，以促进达成广告主的投放KPI。广告主的KPI就是业绩衡量指标；
- 明确各类角色业务需求，包括口头模糊需求，以及当前无系统情况下如何解决问题，将这些需求和当前解决方案穷举列出并组织；
- 用数据形式翻译需求，包括从强弱影响角度标注背后业务作用、具象报表和抽象报表；
- 完成最终工作，每个角色，分别要看到哪些报表，包括具象的和推演出来的抽象的，形成初步的维度指标模型
- 推进维度指标模型向系统演化
- 有组织性构建报表系统，明确统计逻辑、收数逻辑、全局维度指标和局部维度指标、维度与指标的组合数据
- 明确权限结构以及其他产品内容，形成具体需求设计
三. 用户统计
1. 用户基本信息分群
2. 用户画像分群
3. 用户行为分群
4. 基于多元画像/行为的聚类和预测分群
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