用户数|产品经理必看：终于有人把数据指标讲明白了( 二 ) c轮融资|刘总|数控机床|意特利

要想自己去定义指标，首先需要搞懂指标都是由哪几部分构成的，在我的新书《高阶产品经理必修课：企业战略驱动下的数据体系搭建》为大家提供一个构成指标的统一公式。
指标 = 业务维度描述 + 技术维度描述
下面让我们对公式里的两个部分分别进行解读。
1. 业务维度业务维度描述就是阐述清楚这个指标的业务需求是什么，这个指标想要指代什么业务，反映出什么问题等。其实也就是大家日常与业务方讨论得最多的数据需求，例如，运营同事A说：我要看商城复购率。运营同事B说：我要看产品的日活。
这其中，对指标来说，最重要的是能清晰地定义如下两方面内容。

维度（Latitude）：衡量业务的具体维度，如用户参与次数、业务发生时间、交易频次、订单规模、用户规模、新用户增长规模等。
量度（Particle size）：指标的取值范围与单位，如用户参与人数为“200人”、交易频次为“每周3笔”、用户规模为“20万注册用户”、新增用户规模为“日新增1万注册用户”等。

注意：在设计量度时，我们可以参考统计学中的常用事物测量方式，将事物按具体内容和表现形式从三个不同角度划分为总量规模测量（总数）、相对测量（比率）和平均（日均）等。
下面用一张图来表示通过维度和量度构成的指标关系，如图2所示。

文章插图
图2 指标构成
除了上面两个描述项外，下表还总结了在业务维度中必要的描述字段。

文章插图
表1 指标业务维度描述属性
2. 技术维度技术维度描述的是一个指标除了要定义清楚具体的需求外，还要面向技术人员准确定义该指标的实现逻辑，因此该维度也就是技术人员为了实现这一需求而必须了解的内容。表2总结了从技术维度来说必须要描述的字段。

文章插图
表2 指标技术维度描述属性
在掌握了指标的这两个维度后，我们就可以根据自己的需求去自定义一些指标了。下面来看看实战中刘宇是如何去定义指标的。
三、指标体系搞懂了指标后，接下来我们了解一个进阶的指标概念—指标体系（Indication System）。
众所周知，我们进行数据分析的核心目标是为了帮助业务人员发现当下业务存在的问题以及背后的原因，从而制定下一步决策。
试想一下，如果你仅看到一两个孤零零的数据指标，如日均订单量下降20%，你虽然能确定当前的业务存在问题，但是这背后的原因是无法从这单一的指标上得知的。所以这时就需要更多的数据指标来定位问题了，如下单用户量变化等，在上面的叙述中已经通过三类指标分类梳理出了指标库。但在指标库的基础上，我们还需要将指标按照一定的层级逻辑进行组合，在指标体系中，可以分为以下两个层级。

问题指示指标：发现并定义问题的指标，如用户数下降中的用户数指标。
原因定位指标：描述全局现状的其他指标，如各渠道新增用户数、流失用户数指标等。

至此，我们可以得出指标体系的定义：
指标体系为多个指标以一定的逻辑组合成的能反映当前的业务问题，并能定位业务问题背后原因的指标集合。
想要解答这个问题，就要来分析录入报表中的这些数据本质上到底是什么。其实，数据报表所罗列的各个数据项在数据分析中有一个专业的名词，叫作数据指标。
#专栏作家#三爷，微信公众号：三爷茶馆，人人都是产品经理专栏作家，2019年年度作者。《中台产品经理宝典》作者，原万达高级产品、MBA特约讲师、独立创业者，现叮咚买菜B端产品线负责人，拥有多款集团项目从零到一经验并带领实现商业化布局。