数据指标

文 | 黄嘉伟 引言 中国的移动金融互联网行业在近两年跨入了蓬勃的多元化道路。目前市场上移动金融领域的app多如牛毛，仅是从功能上划分，就产生了诸如支付、理财、手机银行、证券、消费金融等各大派系。 在当下国内移动互联网的环境下，互联网公司和大型国有机构自身的基因特性又更进一步加快了各垂直领域百花齐放…

DAMA将数据治理放到核心地位，指标的标准化就是个典型的数据治理问题，治标是容易的，治本的代价则太高。

业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限，数据技巧只是逼近它。好的分析师都懂业务，也必须懂业务。

把企业所有的历史报表进行整合，自动化在报表平台中就结束了吗？

数据分析作为运营最基础的一项技能，你是否真正的将其价值发挥出来，合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据！

网站数据分析指标体系

分析活动数据是为了通过对本活动的分析，来发现活动的不足之处，对已经过去的活动进行评价，对未来的活动进行调整，往者不可谏,来者犹可追。

很多习惯是慢慢养成的，若不能对数据进行思考与讨论，那么多漂亮的数据都没有价值。

企业经营数据分析，是根据研究的目的和要求，运用科学的方法和手段，对企业统计数据进行定性和定量分析，揭示现象的本质和规律，为决策和管理提供咨询服务的过程。

大量的数据如何为我们所用呢。大概包含以下几点：明确问题本质；了解产品业务；大量深入的产品实践。

MySpace公司运营的主要指标是注册“用户数”，而Facebook在Mark的指引下，在成立的早期就把“月活跃用户数”作为对外汇报和内部运营的主要指标。

近年来，数据收集的手段上从数量从深度从复杂度都有一种爆炸性地增长。大数据成为炙手可热的口头禅。

每周10万新增用户、每月20亿访问量、300万总用户量等等，这些都是商业时代推崇的指标，但毫无疑问，这些指标严格意义上讲都是废话指标（Bullshit Metrics），因为它们对业务和增长提不出任何的指导意义。事实上，根本不用关心这些指标，我们只需要关注唯一关键指标。

该文在对淘宝网C2C市场交易者信用评价指标进行效度评估的基础上，提出了以一种更为合理、也更为简明的两维（已知/未知和积极/消极）的新算法来替代传统的单维的累积型或比率型的信用评价模式。

约数十年前，如果你的产品想要达到良好的用户体验，你只能祈祷你的直觉有效。但自从我们拥有数据分析的能力后，问题就解决了。我们不用在黑暗中摸索，问自己是否真的有人读了每隔一天寄送出去的广告邮件，以及多少人试用了新发布的产品功能。我们只要通过指标数字就可以得到答案。