作为数据分析师，经常被问到：
XXX数据最近上升/下降了，是什么原因造成的？
新上线的功能给业务带来的是正面影响还是负面影响？
对于XXX,我们需要制定什么样的策略，完成KPI/OKR?
……
随着大数据的发展，公司的数据库中存储着大量的数据，如何充分利用这些数据，创造价值，推动公司的发展，是数据分析师所应该思考的。
而在很多数据分析岗位招聘的要求里会写“
具备构建指标体系
”这项能力。可见，建立指标体系是数据分析人员的一项基本技能。
所以，在面试中也经常会遇到
指标体系
这类问题......
怎么去判断哪些是最重要的指标？
比如，淘宝最重要的一个指标是什么？
淘宝这么大的一个平台，有巨多重要的指标，比如日活、月活、留存、GMV等，如何去选“最”？
这个时候，数据分析师首先要做的就是构建合理的指标体系，多维度的分析、解决业务方的问题，并提出建设性意见，才能体现出数据分析师的价值。
你在电商公司工作，工作中可能会听到这样的对话：“大概卖了1万多单吧”、“有很多人都申请了退款”、“感觉咱们的活动流程需要优化”。
同事之间闲聊没什么问题，但如果是向领导汇报或者是在回答业务部门问题的时候，一定要用准确的数据和指标来描述清楚。例如上边的对话可以变成：
11月11日成交10450单，超目标达成1450单；
11月11日当日成交10450单，申请退款2468单；
截至11月12日成交的10450单中有3690单申请退款，退款率
35.31%
。
上面通过一个指标“退款率”说清楚了产品的购买情况。但是实际工作中，
往往一个指标没办法解决复杂的业务问题
，这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务，而不是单个指标，也就是使用指标体系。
指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标，系统化的组织起来，
通过单点看全局，通过全局解决单点的问题
。它主要
由指标和体系两
部分组成。
指标
使得业务目标可描述、可度量、可拆解，它是业务和数据的结合，是统计的基础，也是量化效果的重要依据。
体系
是由不同的维度组成，而维度是指用户观察、思考与表述某事物的“思维角度”，维度是指标体系的核心，
没有维度，单纯说指标是没有任何意义的
。
指标体系之所以这么重要是因为
指标体系能获得——
更全面的业务视角
。
在日常工作中，针对某个App或某个功能模块，最近的用户量或者其他相关指标下降了，你会如何进行分析等问题，
最直接的解决方法就是建立
完整的指标体系
。
通过指标体系，能够很直观地发现问题所在，清晰的知道哪个环节出了问题，并且可以针对问题采取相应的措施。
用
专业、体系化
的数据分析结果和老板沟通，有理有据，将会备受青睐～～
现在，你们应该能明白为什么面试官们这么爱问指标体系了吧？
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又到了“
你说的真好，快教教我该怎么做
”
的环节了～～
指标体系建设的常用方法是通过场景化进行指标体系的搭建，以
用户的视角
场景化思考，
自上而下业务驱动指标体系建设
，所以要在特定场景下做好指标体系建设，需要先选好指标，然后用科学的方法搭建指标体系。
在构建好合理的指标体系后，接下来就可以
对数据进行监控
，并且制定相应的监控规则，根据监控结果实时
调整策略
。
有了合理的监控规则和监控结果，下一步要做的就是
输出完整的分析报告
，或者调整相应的策略，继续追踪调整后的效果，做到这些才能真正指导业务的发展。
要构建一套指标体系，整体思路是什么？
用户行为的核心节点有哪些？如何有针对性地设计指标？
没有一级指标，抓不住重点？
指标之间没有逻辑关系！
拆解的指标没有业务意义！
想要解决以上这些问题，真正掌握指标体系的应用，还是来看看
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滴滴、网易
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