英特尔|别再漫无目的分析数据！手把手教你学会，如何体系化搭建数据指标( 二 ) CPU|CES

3、系统性原则：指标体系是需要强调系统性的，常见的就是找到核心的原子指标，然后延伸，最终形成类似二叉树一样的树状结构指标体系，做到每个指标有根可寻

4、动态性原则：数据指标体系是随着业务发展变化、随着数据分析需求变化的，因此需要不断地去做指标体系的维护与迭代更新

总结下来就是：需要选取能反应实际业务、有代表性、有根可寻、不断更新的指标。
在了解4大基本原则后，学习指标体系建立的通用方法做分析的过程往往有三步：问题背景是什么、要分析什么才能解决这个问题、怎么分析
1、考虑映射到数据指标体系中则上升为要考虑指标体系的目标是什么、指标体系的用户的业务目标是什么
2、再考虑要实现这些目标会有哪些表现、哪些信号能够支撑他们的目标关注
3、最后再找出相关的指标来支撑数据指标体系的构建
学会通用方法后，如何实操？指标体系建立的通用步骤

第一步：确立公司业务的核心指标：

找到能够去体现公司业务完成情况、进展情况的指标，也就是常说的北极星指标

第二步：确立用户行为的关键指标：

也就是常说的过程性关键指标

第三步：进行业务需求的多维拆解：

将指标按照业务域、数据域进行拆分或者延伸

第四步：按照优先级进行系统性整合与建设：

在最后需要进行整合，将指标系统性的整合与构建，去除重复指标、虚荣指标、无意义指标。当指标数量过多时可以按照优先级分类，先做一部分再做一部分，不断迭代完善。
总结以上是我总结的一些关于建设体系化指标的知识总结。但也要注意的是，任何一个企业的指标体系，都是需要能够对企业内部的业务做一个闭环串联的理念，否则指标体系很难做成为一个体系，因此要时刻保持能够把业务做成闭环串联的理念。