刚踏入数据之门的时候，常常对一些数据指标或者数据本身有一个模糊的概念，尤其是和运营、数据分析师谈需求的时候，会被这些密密麻麻的指标搞得一头雾水。 为了在行业中走得更远，我花了很多时间阅读了一些指标相关的文章和书籍，终于解决了这个问题。
作为互联网从业者，数据指标和指标的使用似乎还有待进一步研究。 好不容易挤出时间重新整理了一些数据指标相关的知识，先梳理一下数据指标的基础知识。
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共同指标
我们来看看一些常见的数据指标
1. DAU：Daily Active User 日活跃用户数。 统计一天（统计日）内登录或使用过某产品的用户数（去重）
2. WAU：Weekly Active Users 每周活跃用户数。 统计一周（统计日）内登录或使用过某产品的用户数（去重）
3. MAU：Monthly Active User 每月活跃用户数。 统计一个月内（统计日）登录或使用过某产品的用户数（去重）
4. DNU：New users on Day New User day，表示当天的新增用户数
5. DOU：Day Old User Day Old User。当天登录的老用户，不是新用户
6. ACU：Average Concurrent Users 平均同时在线人数
7. PCU：Peak Concurrent Users 最大同时在线用户数
8. UV：Unique Visitor unique visits，即有多少人访问过该页面
9.PV：Page View页面浏览量，即有多少人浏览过该页面
10. ARPU：Average Revenue Per User 每个活跃用户的平均收入。
11. ARPPU：Average Revenue Per Paying User平均每个付费用户的收入。 统计期内付费用户为产品产生的平均收入。
12. LTV：Life Time Value 生命周期价值。一个产品从所有用户交互中获得的所有经济利益的总和
13.CAC：Customer Acquisition Cost 用户获取成本
14. ROI：Return On Investment 投资回报率。
ROI=总利润/总投入成本*100%
15. GMV：Gross Merchandise Volume总营业额。指订单产生的总金额
CMV=销售额+取消订单金额+退款金额
16.支付UV：下单支付成功的用户数
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如何获取指标
对于上述指标，如果你很陌生，可能会先问“这些指标从哪里来”，“有些指标是不能直接获取的”。 说到这里，就不得不提到数据采集的基础：埋点。 一般我们设计好数据指标后，就会有一个“数据埋点”的工程。 通常，产品经理会输出“买点需求文档”，然后交给开发埋点部署。 埋点有几种方法。 埋点系列，这里不再赘述。
埋点是互联网领域最重要的数据采集方式之一。 通俗地说，就是在web或app中嵌入代码，监控用户行为事件。 通过嵌入，我们可以：
以电商网站为例，我们要统计用户访问网站、访问商品详情页、加入购物车、支付订单、支付成功的转化率。 发现订单支付到付款的成功转化率只有4%，显然太低了。 可以分析支付节点是否有bug，是什么原因导致的。
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数据指标分类
大体上，我认为数据指标可以分为三类：综合指标、流程指标、业务指标。
一、综合指标
综合指标是能够反映产品当前综合情况的指标。
在非交易网站上，例如社交网站，数据指标的使用倾向于了解产品用户的增长或减少。 综合指标通常包括：DAU、留存数、留存率、人均使用时长、PV、UV等。
对于交易类网站，平台关注的综合指标通常有：GMV、支付UV、人均订单量、客单价等。
2、工艺指标
流程指标是指与用户操作行为相关的指标。
三、经营指标
业务指标是与产品业务相关的指标。 例如，对于一个视频网站，可能需要的业务指标包括：视频播放次数、人均观看时长、人均播放次数、播放率。
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数据分析与设计方法
数据分析和设计的方法包括：事件分析、留存分析、漏斗分析、步进分析、对比分析和多维度拆解。
一、事件分析
事件是跟踪或记录的用户操作或业务流程。 通过埋点、用户行为或通过SDK上传的业务流程记录记录事件。 例如，一个视频内容产品可能包括事件：①播放视频； ②停顿； ③继续玩； ④分享； ⑤评论。
一个事件可能包含多个事件属性，例如“播放视频”事件下可能包含的属性：①来源； ②是否自动播放； ③播放模式。
2.保留分析
留存率是验证用户粘性的关键指标。 设计师和产品经理通常可以通过留存率来对标竞品，衡量用户粘性和忠诚度。 通常关注次日、第3天、第7天、第30天，观察留存率的衰减程度。 留存率也与应用类型有很大关系。 一般来说，工具类应用的首月留存率可能普遍高于游戏。
3.漏斗分析
漏斗分析是转化率分析。 计算目标流程起点到目标节点最终完成的用户数和留存率。 流量漏斗模型在产品中的经典应用是AARRR模型。
衡量每个节点的转化率，通过异常数据发现异常节点（转化率过低），进而判断每个环节的流失率，分析用户流失的方式、原因、位置。 根据数据改进产品，最终提高整体转化率。
4、用户群体分析
一定条件下的用户分组或用户比例。 例如：注册后7天内下单的用户群、参与活动A的用户等。
五、对比分析
比较不同时期的数据，找出差异，优化产品或验证设计。
6.多维拆解
将同一类数据指标从不同维度的角度进行拆分分析。 比如根据不同省市地区、不同用户群体、闲置设备等进行分析，通过不同维度进行拆解，寻找数据背后的真相。
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建立数据模型
要介绍数据分析，就必须要介绍数据模型。 数据模型的核心是“分类”。 如何选择或创建适合自己产品的数据模型，我们可以先了解一下市面上的几大模型。
1.AARR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral的首字母缩写，对应用户生命周期中的五个重要环节。
获取：首先需要通过广告/渠道获取新用户。 但是，用户下载应用程序后不一定会安装，安装后也不一定会使用。 所以激活就成了这个关卡最受关注的数据。
激活：然后通过引导用户注册等方式激活用户。
提高留存率（Retention）：用户被激活后，剩下的工作就是如何让他们留下来，产生粘性。
收入：收入一般分为三种，付费应用、应用内支付、广告。
用户推荐（Referral）：之前的运营模式在第四层就结束了，但是社交网络的兴起给运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，成为一种新的获取用户的方式。 这种方法成本很低，而且效果可能很好； 唯一的前提是产品本身要足够好，口碑好。
在整个AARRR模型中，这些量化指标有着非常重要的地位，而且很多指标的影响是跨越多个层次的。 准确及时地访问有关这些指标的特定数据对于应用程序的成功运行至关重要。
2. 拉拉
RARRA模型本质上是通过调整AARRR模型的阶数得到的。 原因是AARRR专注于获客（Acquisition），是McClure在2007年写的，那时候CAC还比较便宜，应用上架很容易获得用户。 在互联网流量高速增长的今天，获取用户（Acquisition）变得非常昂贵。 所有应用商店都有数以百万计的APP，市场竞争激烈。 简单地发布一个应用来获取用户已经不再是一种赚钱的方式。 因此，吸引新客户的增长模式不再适用。 现在黑客成长的真正关键是保留。
RARRA 模型是 Thomas Petit 和 Gabor Papp 对 AARRR 模型的优化。
3. 谷歌的心脏
谷歌的HEART是一个用来评估和改善用户体验的模型，它由五个维度组成：Engagement（参与）、Adoption（接受）、Retention（留存）、Task Success（任务完成）和Happiness（快乐）。
4. 客户体验指数（CX Index）
用户体验指数分为三个维度，分别是：满足需求、简单快乐。
以上是几种常见的数据指标模型。 我们可以通过分析每个模型的背景和用途，学习其中的指标思想，创建适合我们团队的数据模型。
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索引词典
为了统一管理指标，方便维护和共享，我们需要创建指标字典。 指标字典可以是Excel表格或其他记录形式。 在数据量大的复杂环境中，指标管理功能一般放在数据管理系统中。
指标一般分为三类：基础指标、通用指标和计算指标。
一、基本指标
表示没有更多的上游指标，即它的父指标就是它自己。 比如“团购交易量”、“订单量”、“日活跃用户”。
2、衍生指标
指基于单父索引限制一个维度得到的索引。 例如“PC端团购交易金额”，限制条件为“下单平台=PC端”。
三、计算指标
是指在若干个描述性指标上通过运输、排序、累加或聚合四种方法定义的指标作为计算指标。例如“客单价”、“ARPU”等。
指标字典一般包括指标维度和指标测度两部分，例如
指标字典的维度
指标字典指标
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数据指标如何验证设计
指标的最终目的是衡量产品是否达到预期，为后续的产品优化提供思路和方向。
1、关注核心指标
比如我们改版的核心指标是增加用户注册量，所以我们关注的是注册转化率。 首先我们看从点击注册到注册成功步数的流失率，找出损失最大的节点优化方案。 优化上线后，对比一下转化率的变化。
如果说我们改版的核心指标是人均浏览量pv操作是什么，那么想想有什么策略可以不花太多钱就增加浏览量。 比如新浪微博的视频，以前看过视频后会有重播按钮和其他推荐视频。 改版后，观看本视频后自动播放下一个视频。 这样的设计虽然粗糙，但是却大大增加了视频的播放次数。
2.总结核心指标带来的收益
如何使用指标来量化设计值。 举个简单粗暴的例子，比如活动上线后，点击率4.8%，日活动GMV约200万。 活动页面重新设计后pv操作是什么，在其他条件不变的情况下，点击率提升至8%。 GMVd达到700万。 那么增加的500万就是设计带来的收益。
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