选择数据指标和数据分析流程
数据分析的实施步骤
数据分析的实施步骤引言随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策过程中不可或缺的环节。
通过对大量的数据进行收集、处理和分析，企业可以揭示隐藏在数据中的模式和趋势，从而做出更准确的决策。
本文将介绍数据分析的实施步骤，以帮助读者更好地理解和应用数据分析。
步骤一：确定分析目的在进行数据分析之前，首先需要明确分析目的。
这可以包括对产品销售情况的分析、市场趋势的研究、顾客行为的分析等。
明确分析目的有助于指导后续的数据收集和分析过程，确保分析结果的准确性和有效性。
•确定分析目的的关键问题或需求。
•确定分析目的所涉及的业务领域。
•确定分析目的的范围和时间框架。
步骤二：收集数据数据收集是数据分析的基础。
根据分析目的，收集相关的数据以支持分析过程。
•确定需要收集的数据类型和来源。
•确定数据收集的方法和工具。
•定期更新和维护数据集。
步骤三：数据清洗与预处理在进行数据分析之前，需要对收集到的原始数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。
•去除重复数据和噪声数据。
•处理缺失值和异常值。
•标准化数据格式和单位。
•对数据进行归一化或正则化处理。
步骤四：数据探索与可视化数据探索是对数据进行初步分析和挖掘的过程，通过可视化工具和技术，将数据转化为可视化的图表和图形。
•使用统计指标和图表揭示数据的基本特征。
•利用可视化工具展示数据的关系和趋势。
•进行多维度的数据分析，探索数据之间的相关性。
步骤五：建立模型与分析基于已清洗和探索过的数据，建立适当的模型和算法进行数据分析。
•根据分析目的选择合适的模型和算法。
•利用机器学习和数据挖掘技术进行预测和分类。
•对模型进行评估和验证，确保模型的准确性和稳定性。
步骤六：解释与应用在数据分析的最后阶段，需要对分析结果进行解释和应用。
•对分析结果进行解读和分析，提取关键发现。
•将分析结果与业务需求进行对照，制定相应的决策和行动计划。
•监控和评估决策结果，并根据实际情况进行调整和优化。
结论数据分析是企业决策过程中不可或缺的环节。
物流数据统计与分析
物流数据统计与分析物流数据统计与分析是指对物流产业中所涉及的各项数据进行收集、整理、分析和解读的过程。
通过对物流数据进行统计和分析，可以帮助决策者了解物流运作的情况，发现问题并提出解决方案，优化物流供应链的效率和降低成本。
以下是对物流数据统计与分析的一些关键点和方法：1. 数据收集与整理：首先需要从物流企业的各个环节中收集相关数据，包括货物运输、仓储、配送等各个环节的数据。
这些数据可以通过企业内部系统、物联网技术、传感器网络等渠道进行获取。
收集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据指标的选择：在对物流数据进行统计和分析之前，需要确定需要关注的指标。
例如，可以关注货物的运输时间、运输成本、运输距离、运输安全等指标。
指标的选择应根据企业的具体业务需求和优化目标进行确定。
3. 数据分析方法：针对不同的物流数据，可以采用不同的分析方法。
常用的分析方法有描述性统计、回归分析、时间序列分析等。
描述性统计可以帮助了解数据的分布规律和特征；回归分析可以帮助揭示各个因素对物流过程的影响程度；时间序列分析可以帮助预测未来的物流需求和变化趋势。
4. 数据可视化和报告：物流数据的统计和分析结果通常通过可视化工具和报告来呈现。
通过可视化工具，可以将数据转化为图表、图像等形式，直观地展示数据的变化趋势和关联关系。
报告则是对数据分析结果的总结和解读，提供给决策者参考依据。
物流数据统计与分析在物流产业中扮演着重要的角色。
通过对物流数据的统计和分析，企业可以及时发现问题，追踪物流运作的效率和成本，并优化供应链的管理。
同时，物流数据统计与分析也可以帮助物流企业做出更明智的决策，提高物流服务水平，满足客户需求，促进企业的可持续发展。
物流数据统计与分析在现代物流产业中的重要性不言而喻。
随着全球化的发展，物流供应链变得更加复杂，企业需要更加高效地运作才能在市场竞争中立于不败之地。
通过物流数据统计与分析，企业可以深入了解其物流供应链的运作情况，发现问题并提出解决方案，从而优化物流供应链的效率、降低成本、提高客户满意度。
数据分析指标范文
数据分析指标范文1.平均值：平均值是一组数据的总和除以观测数量，用于衡量数据的集中趋势。
平均值可以帮助分析师了解数据的典型值。
2.中位数：中位数是将一组数据按大小排序，确定中间值的数值。
中位数可以帮助分析师了解数据的中间值，同时可以避免离群值对结果的影响。
3.方差和标准差：方差和标准差用来衡量数据的离散程度。
方差是每个数据点和平均值之间差异的平方的均值，而标准差是方差的平方根。
方差和标准差越大，数据的离散程度越高。
4.相关系数：相关系数用于衡量两个变量之间的关联程度。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示强负相关，0表示无关，1表示强正相关。
相关系数可以帮助分析师了解变量之间的关联性。
5.回归分析：回归分析用于建立一个模型来预测一个变量与其他变量之间的关系。
回归模型可以帮助分析师预测目标变量的值，并了解其他变量对目标变量的影响程度。
6.百分比和比例：百分比和比例可以用来衡量一些特定的数值相对于总体的大小。
它们可以帮助分析师了解不同类别的数据的相对大小。
7. 标准化：标准化是一种处理数据的方法，使得不同尺度的数据可以进行比较和分析。
常见的标准化方法有Z-score和最小-最大标准化。
8.事件发生率：事件发生率是指一些事件在一定时间内发生的频率。
事件发生率可以帮助分析师了解事件的发生趋势和概率。
9.假设检验：假设检验可以用来验证其中一种观察结果是否具有统计学上的显著性。
假设检验可以帮助分析师进行推断和决策，例如判断项数据的变化是否显著。
10.分布：分布用来描述数据的分布情况。
常见的分布包括正态分布、均匀分布和偏态分布。
分布可以帮助分析师理解数据的形状和性质。
通过使用上述数据分析指标，分析师可以更好地理解数据，形成直观的结果，并基于这些结果做出有效的决策。
这些指标是数据分析过程中不可或缺的工具，可以帮助分析师提高工作效率并提升决策的准确性。
数据分析流程图
数据分析流程图数据分析是指通过对收集到的数据进行处理、分析、挖掘，从中获取有用的信息和洞察力，并据此做出相关决策的过程。
在进行数据分析时，一个清晰的数据分析流程图可以帮助我们更加系统地进行数据处理和分析，提高分析的效率和准确性。
本文将介绍一种常用的数据分析流程图，以及其各个步骤的具体含义和操作。
1. 数据收集数据收集是数据分析的第一步，也是基础环节。
在这一步中，我们需要明确所需的数据以及收集来源。
可以通过多种途径进行数据收集，包括在线调查、问卷、日志记录、实验观测等。
关键是确保数据的准确性和完整性，避免收集到的数据出现误差。
2. 数据清洗在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗，以去除无用或错误的数据。
数据清洗包括数据缺失值填补、异常值处理、重复数据删除、格式统一等操作。
通过数据清洗可以提高数据的质量，为后续的数据分析提供可靠的基础。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，往往需要对数据进行进一步的预处理。
数据预处理的目的是使数据更易于分析，并消除噪声和冗余信息。
数据预处理的方法包括数据表达变换、特征选择、特征变换等。
通过数据预处理，可以提取出与分析任务更为相关的数据。
4. 数据探索数据探索是数据分析的核心环节，通过对数据的探索和描述，我们可以发现其中潜在的规律和趋势。
在数据探索中，我们可以使用可视化工具制作各种图表，如散点图、折线图、柱状图等。
同时，还可以计算统计量，如平均值、中位数、方差等，来对数据的特征进行描述和分析。
5. 数据建模在数据探索之后，我们可以根据分析的目标选择合适的数据建模方法。
常见的数据建模方法包括回归分析、分类分析、聚类分析等。
通过建立数学模型，我们可以对数据进行更加深入的分析和预测，得出有关数据的结论和结果。
6. 结果评估在完成数据建模之后，我们需要对结果进行评估和验证。
评估的目的是判断模型的准确性和稳定性，以及对实际问题的解释程度。
可以使用各种评估指标和统计方法来评估模型的性能，并根据评估结果进行模型的调整和改进。
市场调研的关键指标和数据分析技巧
市场调研的关键指标和数据分析技巧市场调研是企业制定市场营销策略和决策的重要依据。
在市场调研过程中，关键指标和数据分析技巧起着至关重要的作用。
本文将重点介绍市场调研中的关键指标和数据分析技巧，帮助企业准确把握市场形势，制定有效的市场营销计划。
一、市场调研关键指标1. 市场规模和增长率：市场规模是指某个特定市场中消费者购买某种产品或服务的总量。
了解市场规模可以帮助企业评估市场的潜力和发展空间，并制定相应的发展目标。
市场增长率则是指市场规模的年度变化百分比，帮助企业了解市场的增长趋势，为未来的市场策略做出合理的预测。
2. 市场份额：市场份额是指企业在特定市场中销售额占总市场销售额的比例。
了解企业在市场中的地位可以帮助企业评估自身的竞争力，并制定相应的竞争策略。
不同企业的市场份额对比也可以帮助企业了解市场中的主要竞争对手及其相对实力。
3. 目标消费群体与消费者行为：了解目标消费群体的特征和消费行为是市场调研的重要内容。
通过调研分析，企业可以了解目标消费者的年龄、性别、教育背景、职业、消费习惯等特征，从而更好地满足其需求，制定精准的市场定位和目标市场策略。
4. 竞争对手分析：了解竞争对手的产品、价格、销售渠道、品牌形象等信息是市场调研的重要内容。
通过对竞争对手的分析，企业可以了解市场上同类产品的竞争状况，为产品定价和品牌塑造提供参考依据，制定相应的竞争策略。
二、数据分析技巧1. 数据的收集和整理：在进行市场调研时，要选择适用的数据收集方法，如问卷调查、访谈、观察等。
获得数据后，要进行整理和分类，将数据归类并建立数据库，以便后续的分析。
2. 数据的统计和描述：对数据进行统计和描述是市场调研中的一项重要步骤。
通过统计方法，可以得到数据的平均值、中位数、标准差等统计量，帮助分析数据的分布和集中程度。
数据的描述可以通过表格、图表等形式展示，使数据更加直观和易于理解。
3. 数据的比较和分析：在进行市场调研时，常常需要对不同数据进行比较和分析。
数据分析的步骤和流程
数据分析的步骤和流程数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、分析、解释和展示，从中获取有价值的信息和见解的过程。
它在各个领域中都扮演着重要的角色，帮助人们做出决策、发现问题并提供解决方案。
本文将介绍数据分析的一般步骤和流程。
一、明确问题和目标在进行数据分析之前，首先需要明确问题和目标。
这可以通过与相关利益相关者进行沟通和交流来完成。
明确问题和目标有助于指导数据分析的方向和方法选择。
二、数据收集和整理数据收集是数据分析的第一步。
它涉及到从各种来源获取相关数据。
数据可以是结构化的（如数据库或电子表格中的数据），也可以是非结构化的（如文本数据或社交媒体上的数据）。
在收集数据之后，需要对其进行整理和清理，以确保数据的准确性和一致性。
三、探索性数据分析探索性数据分析是对数据进行初步分析和探索的过程。
它包括计算数据的基本统计量，如平均值、中位数、标准差等，以及绘制图表和可视化数据。
通过探索性数据分析，可以对数据的分布情况、异常值和相关性等进行初步了解。
四、假设检验和推断统计假设检验和推断统计是用来验证和推断数据之间的差异或联系是否具有统计学意义的方法。
它包括选择适当的统计检验方法，设置假设和显著性水平，计算统计指标，以及解读和推断结果。
通过假设检验和推断统计，可以对数据中的差异进行验证，并进行科学的推断。
五、建立预测模型建立预测模型是对数据进行预测和模拟的过程。
它基于历史数据和变量之间的关系，通过建立数学或统计模型来进行预测。
常见的预测模型包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。
通过建立预测模型，可以对未来的趋势进行预测，并进行决策支持。
六、结果呈现和解释结果呈现和解释是将数据分析结果以清晰和易懂的方式呈现给相关利益相关者的过程。
它可以通过制作图表、编写报告和进行演示等方式来完成。
结果呈现和解释的目的是让相关利益相关者能够理解和使用数据分析的结果，从而做出相应的决策。
七、反思和改进数据分析的最后一步是反思和改进。
互联网产品运营的关键指标和数据分析方法
互联网产品运营的关键指标和数据分析方法随着互联网的迅速发展，越来越多的企业和个人投身于互联网产品的运营。
但是，要想获得成功，仅依靠直观感受和主观判断显然是不够的。
关键指标和数据分析方法的运用，将对于互联网产品的运营产生重要的影响。
本文将介绍互联网产品运营的关键指标以及数据分析方法，以期帮助广大运营人员更好地把握和提升产品的运营效果。
第一部分：关键指标的选择在运营互联网产品时，关键指标的选择至关重要。
不同类型的产品可能有不同的关键指标，例如电商网站的关键指标可能是转化率和客单价，社交媒体平台的关键指标可能是活跃用户和用户留存率。
以下是常见的几个关键指标：1. 用户增长率：用户增长率是衡量产品用户数量变化的重要指标。
通过监测用户增长率，可以评估产品的受欢迎程度和市场竞争力。
2. 用户留存率：用户留存率是衡量产品用户保持度的指标。
高用户留存率意味着用户对产品的粘性强，可以减少用户流失，提高产品盈利能力。
3. 转化率：转化率是指用户从产品的某个环节转化为下一个环节的比例。
例如，电商网站的转化率可以衡量用户从浏览商品到最终购买的比例，通过提高转化率，可以提升产品的销售效果。
4. 客单价：客单价是指产品每个用户平均消费的金额。
通过提高客单价，可以增加产品的盈利能力。
在选择关键指标时，需要根据产品的特点和运营目标进行合理选择，同时也可以根据具体需求进行组合。
第二部分：数据分析方法的应用选择了关键指标后，接下来就是进行数据分析，以便更好地了解和优化产品的运营情况。
以下是常用的几种数据分析方法：1. A/B测试：A/B测试是指将用户分为两组或多组，分别给予不同的体验，然后通过对比数据来确定最优方案。
通过A/B测试可以验证产品设计、界面布局、功能优化等方面的假设，从而进行针对性的调整。
2. 渠道分析：互联网产品通常通过多个渠道获取用户，通过渠道分析可以了解不同渠道的用户质量和转化效果，从而进行针对性的渠道投放和推广策略。
同行业指标分析
同行业指标分析同行业指标分析是指对某一行业的关键指标进行分析和评估，以便了解行业的整体状况和趋势，为企业决策提供参考。
以下是同行业指标分析的一般流程和常见指标。
同行业指标分析流程：1. 确定研究对象：选择要研究的行业，可以根据企业所处的行业来确定。
2. 收集数据：从公开渠道、行业报告、企业年报等渠道收集相关数据。
3. 选择指标：根据行业的特点和企业的关注点，确定所需的指标。
4. 数据分析：对所收集到的数据进行整理、加工、分析，得出结论。
5. 对比评估：将企业的指标与同行业其他企业的指标进行对比和评估，找出差距和优势。
6. 结果解读：将对比评估的结果进行解读，确定企业的优劣势和发展方向。
常见的同行业指标有：1. 营业收入：衡量企业的经营规模和市场占有率，对比同行业其他企业的营业收入可以了解企业的市场竞争力。
2. 利润率：衡量企业的盈利能力，将企业的净利润与营业收入进行对比，可以了解企业的盈利水平。
3. 资产周转率：衡量企业资产的利用效率，将企业的营业收入与资产总额进行对比，可以了解企业的资产利用效率。
4. 成本与费用比率：衡量企业的成本控制能力，将企业的成本与费用与营业收入进行对比，可以了解企业的成本控制水平。
5. 市场份额：衡量企业在行业市场中的竞争地位，了解企业是否具备一定的市场影响力。
6. 市场增长率：衡量行业市场的增长速度，了解行业的发展前景和趋势。
7. 人均产值：衡量企业的生产效率和员工的工作贡献，了解企业的生产效益。
8. 现金流量：衡量企业现金的净流入和流出状况，了解企业的偿还能力和运营风险。
以上仅是同行业指标分析的一些常见指标，每个行业的特点和关注点有所不同，需要根据具体情况来选择适合的指标进行分析。
同行业指标分析可以帮助企业了解自身在行业中的位置和竞争力，为企业的决策提供参考。
对中台操作规程
对中台操作规程中台操作规程一、概述中台操作规程是指针对中台管理及运营的一系列规范和操作流程，旨在确保中台的正常运行并提高其管理效益。
中台是企业的核心管理平台，承担着各种业务功能集成、数据管理和服务支撑等重要任务，因此，中台操作规程的制定对于提升企业的管理水平和运营效能具有重要意义。
二、职责与权限1. 中台管理部门：负责中台系统的建设、运维和监控工作，并协调各业务部门之间的需求和资源分配。
2. 业务部门：根据需求提出中台系统更新和改进的建议，并配合中台管理部门进行测试和反馈。
3. 中台系统管理员：负责中台系统的日常管理和维护工作，包括用户权限管理、数据备份和恢复等。
4. 中台用户：根据权限进行相关操作，包括数据输入、查询和分析等。
三、中台操作流程1. 系统使用权限管理流程(1) 部门负责人提出权限申请；(2) 中台管理员核对申请人信息，并授权相应权限；(3) 申请人收到授权通知后即可使用相应权限。
2. 数据输入流程(1) 部门负责人指定数据录入人员；(2) 录入人员登录中台系统，选择相应功能模块；(3) 根据数据录入规范，逐条录入数据，确保数据的准确性和完整性；(4) 数据录入完成后，进行数据校验和审核，确保数据的一致性和合法性；(5) 审核通过后，数据进入中台系统的数据库中。
3. 数据查询流程(1) 用户登录中台系统，选择相应功能模块；(2) 根据需求，设置查询条件和参数；(3) 进行数据查询，获取所需的信息；(4) 结果展示后，根据需要进行导出或打印。
4. 数据分析流程(1) 用户登录中台系统，选择相应的数据分析功能模块；(2) 根据需求，设置分析对象和指标；(3) 分析系统根据设定的参数进行计算和模拟；(4) 结果展示后，根据需要进行导出或打印。
四、安全与保密1. 系统安全(1) 中台管理部门负责定期更新系统安全控制策略和技术；(2) 中台管理员负责监控系统的运行状态和异常情况，及时采取必要的安全措施。
数据分析常见指标
数据分析常见指标数据分析是指利用各种方法和技术，对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
在数据分析过程中，常常使用一些特定的指标来描述和衡量数据的特征和趋势。
本文将介绍一些常见的数据分析指标。
一、中心趋势指标1. 平均数：平均数是将所有观测值相加后除以观测值的总个数得到的结果。
它可以反映数据的总体趋势。
2. 中位数：中位数是将数据从小到大排列后，位于中间位置的数值。
它可以避免极端值对数据的影响，更好地表示数据的中心趋势。
3. 众数：众数是指数据中出现次数最多的数值。
它可以反映数据的频数分布情况。
二、离散程度指标1. 方差：方差是各观测值与平均数之差的平方和的平均数。
它可以衡量数据的离散程度，方差越大，数据的波动性越强。
2. 标准差：标准差是方差的平方根。
它直观地反映了数据的离散程度，并且与原始数据的单位相同。
3. 偏度：偏度是描述数据分布对称性的指标。
正偏表示数据分布呈现右偏，负偏表示数据分布呈现左偏。
三、相关性指标1. 相关系数：相关系数用来衡量两个变量之间相关关系的强度和方向。
常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
2. 回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。
通过建立回归模型，可以预测因变量在不同自变量取值下的数值。
四、可视化指标1. 柱状图：柱状图用长方形的柱子来表示数据的大小，可以直观地比较不同类别或不同时间点的数据差异。
2. 折线图：折线图通过连接数据点，展示数据随着时间或其他因素的变化趋势。
可以观察到数据的波动和趋势。
3. 散点图：散点图展示两个变量之间的关系，每个数据点代表一个观测值，可以通过观察数据点的分布来判断两个变量之间的相关性。
以上只是部分常见的数据分析指标，不同的数据分析场景和需求可能还会使用其他指标。
数据分析的目的是通过对数据的深入分析，为决策提供有力的支持，因此选择合适的指标就显得尤为重要。
总结起来，通过中心趋势指标可以了解数据的整体情况；离散程度指标可以帮助分析数据的变异情况；相关性指标可以揭示不同变量之间的关系；可视化指标可以直观地展示数据的特征和趋势。
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第6天
600 1000 2000 2800 4000 5000 15400
表 某产品的用户数据变化情况
数据分析的流程是怎样的
流程业务流程
第 12 页
该社区的内容推荐新功能，目前要通过小范围内侧来判断它与用户需求的匹配情况。 因此，这个功能的推广主要为站内推广。 通过Banner和App推广让用户看到这个内容推荐功能后，有需要的用户会点击该功能 并且阅读内容。如果觉得它好的话，用户隔一段时间还会过来继续使用该功能。 对于该内容功能是否符合用户需求的评估，最重要的指标是每天的留存用户量及留存 率,业务流程和核心指标如图所示。
你该如何选择业务数据指标
第8页
通过上述对运营研究社创作大赛的分析，得出公众号新增 关注量是本次活动的一级数据指标，报名用户量、选题转 化率、写作转化率、人均拉票量可作为二级数据指标。
图 创作大赛数据指标
课堂讨论
第9页
一个互联网交流APP需要对APP运营情况进行数据分析，数据 分析表如表所示。请根据本节所学内容和延伸阅读，指出不同 的分析目的，需要分析哪些数据指标。
30% 50% 67% 70% 80% 100%
在灰度测试期间每日观察指标数据情况，发现 数据异常及时做出调整。用户每日留存量统计 如表6-17所示，用户每日留存率统计如表6-18 所示。
从表6-17所示的数据中可以看出，内容推荐功 能上线的第一天，新增用户的次日留存率仅为 40%，低于我们的预测值60%。 在本案例中，运营针对推荐的内容情况，发现 第二天推荐的内容类型太过单一，需要在丰富 度上做出调整优化；同时，运营需要持续关注 优化后的数据情况。
第5天 5000
第6天 5000
第1天 2000
第2天
800 2000
剩余活跃人数
第3天 第4天
700 1500 3000
650 17ห้องสมุดไป่ตู้0 2500 4000
第5天
600 1200 2200 3000 5000
第6天
600 1000 2000 2800 4000 5000
每日新增人数
时间
新增用户 数
当次日留存率低于60%时，运营需要对内容的点击情况进行深入分析，同时推荐更多 优质的热点内容，以吸引用户再次点击该功能。
数据分析的流程是怎样的
第 16 页
每日统计数据指标，观察数据指标状态
表6-17 用户每日留存量统计
每日新增人数
时间
新增用户 数
第1天 2000
第2天 2000
第3天 3000
第4天 4000
2．梳理流程
运营指标只是一个结果，它的达成需要一系列的运营事件。所以，在进行具体的数据分析之前，我们要梳理 清楚达成目标的整个流程。运营研究社创作大赛新增关注量目标的达成，包含报名、提交选题、文章写作、 排名拉票等环节。
3．对应指标
确定核心指标、梳理出流程后，我们就要针对运营流程中的事件，拆解出相应的可执行的指标。分析完运营 研究社创作大赛的流程后，不难得出指标公式： 新增关注量=报名用户量×选题转化率×写作转化率×人均拉票量
数据分析的流程是怎样的
第 17 页
根据数据指标结果，最终得出运营决策
新媒体运营实战
项目六 数据分析
任务6.3 选择数据指标和数据分析流程
01 你该如何选择业务数据指标 02 数据分析的流程是怎样的
任务导图
第3页
学习目标
知识目标
选择业务数据指标的步骤
技能目标
能够正确地运用数据分析流程
德育目标
学会学习与终身学习
你该如何选择业务数据指标
第6页
以运营研究社组织的文章创作大赛活动为例，分析如何选择业 务数据指标。
具体活动详情请扫描下方二维码查看文章《「运营人创作大赛」 正式启动！免费学习写作技能，还能拿iPhoneX和8888元红 包！》。
你该如何选择业务数据指标
第7页
1．明确目的
每一次运营行为都伴随着具体的运营目的，对于电商大促来说，它的目的通常是提升平台成交总额（GMV）， 对于社区产品来说它的目的通常是提升产品日活跃用户数量（DAU）。 对于运营研究社的创作大赛来说，这个活动的主要目的是提升公众号的关注量，所以它的核心指标就是新增 关注量。
时 间
新增用户数
第1天
2000
第2天
2000
第3天
3000
第4天
4000
第5天
5000
第6天
5000
当日总用户数
第1天 2000
2000
第2天 800 2000
2800
第3天 700 1500 3000
5200
第4天 650 1700 2500 4000
8850
第5天 600 1200 2200 3000 5000
目的 评估该APP在微信朋友圈广告的推广效果 平台18岁以下用户的留存情况 APP中“互联网人物报道”专栏的受欢迎程度 18～25岁用户在平台的活跃程度
表 数据分析表
数据指标
数据分析的流程是怎样的
第 11 页
关于数据分析，从业者们有一个共识：数据是发现问题的神器！ 可在真实的工作环境中，你就会发现数据并不能帮助你发现问题。例 如，某产品的用户数据变化情况如表所示，从表中所示的数据中，你能 够看出什么问题吗？
第1天 2000
第2天 2000
第3天 3000
第4天 4000
第5天 5000
第6天 5000
表6-18 用户每日留存率统计 剩余活跃人数
第1天 第2天 第3天 第4天
100%
40% 100%
35% 75% 100%
33% 85% 83% 100%
第5天
30% 60% 73% 75% 100%
第6天
数据分析的流程是怎样的
第 13 页
根据流程确定核心数据指标，并形成数据指标报表
留存用户量及留存率作为案例中功能灰度测试的核心指标，将它进行细化拆解，可分 为次日留存、2日留存、3日留存等数据指标。
数据分析的流程是怎样的
第 14 页
同时，为了方便观察每天新增的用户留存情况，需要在这里以日期为单位进行 分组制作成报表。用户留存数据报表如表所示。
时 间
新增用户数 第1天
第1天
第2天
第3天
第4天
第5天
第2天
第3天
第4天
第5天
第6天
第6天 当日总用户数
数据分析的流程是怎样的
对数据指标预测，并且给出应对措施
第 15 页
留存用户量与留存率是内容推荐功能在灰度测试阶段的核心指标。由于灰度测试覆盖 的用户是产品里面已有的活跃用户，因此，我们将次日留存率预测值设定为60%。 作为内容推荐功能，它的留存率主要受推荐的内容质量影响。