1? 데이터 지표 개요
데이터 지표가 무엇인지 알기 전에 왜 지표가 나타나는지 생각해 보겠습니다. 그것은 어떤 문제를 해결하기 위한 것입니까? < P > 인류와 과학의 발전은 시대와 함께 발전한 것으로, 초기에는 자연과학의 실험과 결과를 더욱 통일하고 표준화 측정을 용이하게 하기 위해 일부 표준화된 전문 지표가 생겨났다. 인간 사회가 발전함에 따라 사회과학도 사물을 측정하기 위한 통계학이 점점 더 필요하게 되면서 일련의 통계지표도 점차 생겨났다. (윌리엄 셰익스피어, 통계학, 통계학, 통계학, 통계학, 통계학, 통계학, 통계학) 새로운 정보기술이 발달하면서 데이터 지표는 점차 대중이 목표를 측정하는 방법으로 인정받고 있다. < P > 사회과학의 관점에서 볼 때 지표는 통계학의 범주이며 데이터의 설명적 통계에 사용된다. 지표는 전체 수량 특징을 설명하는 개념과 그 수치를 종합한 것이기 때문에 종합 지표라고도 한다. 실제 통계 작업 및 통계 이론 연구에서 전체 수량 특성을 설명하는 개념을 지표라고 하는 경우가 많습니다.
전통적인 지표로는 GDP (Gross Domestic Product), GNP (Gross National Product), 소비자 물가 지수 (Consumer Price Index) 가 있다.
1, 데이터 지표란 무엇입니까? < P > 데이터 지표는 기존의 통계 지표와는 달리 데이터를 분석하여 얻은 요약 결과이며, 비즈니스 단위를 세분화하고 정량화하여 비즈니스 목표를 설명, 측정 가능 및 분리할 수 있도록 합니다. 데이터 지표는 비즈니스 요구 사항을 더 추상화하고, 데이터 수집을 매설하고, 계산 규칙 세트를 설계하고, BI 및 데이터 시각화를 통해 사용자 행동 변화와 비즈니스 변화를 설명할 수 있어야 합니다. 일반적으로 사용되는 데이터 지표는 PV, UV 등입니다.
이 문서에서 설명하는 지표는 다음 그림과 같이 차원, 합산 방법 및 측정값으로 구성된 목표를 측정하는 방법입니다. < P > 여기서 차원은 어떤 각도에서 측정하는지, 사물을 바라보는 시각과 방향을 가리키며, 다른 각도에서 측정하는 지표를 결정합니다. 요약 방법은 어떤 방법으로 측정하는지, 통계적으로 데이터를 요약하는 방식이다. 측정은 주로 사물의 구체적인 목표가 무엇인지, 하나의 물리량에 대한 측정이며, 데이터의 측정 단위도 명확히 하는 데 사용된다.
예를 들어 총 재생 시간은 사용자가 일정 기간 동안 오디오를 재생하는 총 시간 (분) 입니다. 위에서 설명한 해체에서 차원은 필터링의 기간을 나타내며, 합산은 시간 길이의 합계를 계산하고, 측정은 균일한 단위-분입니다. < P > 여기서 우리는 지표가 이 몇 가지 측면으로 구성되어 있다는 것을 이해할 수 있다. 영어의 구사법, 접두사, 접미사 등 * * * * 이 함께 단어를 형성했다.
2, 지표 시스템이란 무엇입니까? < P > 체계화의 본질은 비즈니스 모델, 표준에 따라 지표의 다양한 속성을 분류하고 계층화하는 데이터 지표를 체계적으로 구성하는 것입니다. 물론, 서로 다른 비즈니스 단계, 비즈니스 유형에 따라 서로 다른 단계의 구분 기준이 있을 수 있습니다. < P > 데이터 지표 시스템에는 매우 풍부한 통계가 포함되어 있습니다. 거시적으로 보면 비교적 포괄적인 유기적 전체입니다. 미시적으로 볼 때, 각 데이터 지표에는 특정한 의미가 있으며, 어떤 세부 사항의 객관적인 사실을 반영한다. 데이터 지표 정의에 따라 논리도 다르며, 이러한 다양한 통계 * * * 동형이 데이터 지표 시스템이 되어 지울 수 없는 가치를 창출합니다. < P > 일반적으로 데이터 지표 시스템은 비즈니스 지표를 체계화하는 요약으로 지표의 구경, 차원, 지표 취수 논리 등을 명확히 하고 지표에 대한 정보를 신속하게 얻을 수 있습니다.
2? 데이터 지표 체계 구축 원칙
1, 지표 체계 구축은 중점 < P > 이 지표만 나열해서는 안 된다. 이는 많은 데이터 분석가가 범하는 통병이다. 올라와서 많은 지표를 먼저 나열하거나 우선 순위를 설명하지 않고, 어느 것을 먼저 보고 어느 것을 보면 업무를 전혀 이해할 수 없다.
2, 지표 체계 구축 목표 < P > 많은 사람들이 열 지표에 익숙해야 하고, 우리가 해결해야 할 업무문제가 무엇이든지 간에, 어차피 시간, 채널, 지역 등 위도에 따라 나눠도 구체적인 기준이 없다. 결국 지표의 변화가 얼마나 문제인지 고민해야 한다.
3, 지표체계가 완전할수록 좋지 않고, 업무와 가장 잘 어울리는 것이 가장 좋은 < P > 의 이전 지표체계 문장 중 반복적으로 강조하며, 문장 쓰기 시 눈길을 끌기 위해 제목을 XXX 업계 지표체계 대전으로 쓰며, 지표체계를 정리할 때 가능한 많은 업무장면을 요약해 주지만, 지표열은 매우 상세하지만, 다른 회사;
3? 어떻게 설계하고 착지 지표 체계를 세울 수 있습니까? < P > 지표 시스템 구축은 두 가지 주요 단계로 나뉩니다. 설계 지표체계와 착지 지표체계입니다. 이 두 가지 대부분은 작은 단계로 나눌 수 있습니다. 먼저 설계부터 착지까지의 전체 절차도를 살펴본 다음 이 그림에 따라 각 단계가 어떻게 착지되었는지를 세분화합니다.
1. 지표 시스템을 설계하는 방법?
1) 수요 출처
주요 수요 출처는 제품 수명 주기에 따라 변경됩니다. 데이터 지표를 구축하는 것은 데이터 현황에 따라 중학교 이후 3 단계로 나뉜다. 우선 목표안이 먼저 있고 그 뒤에 데이터 지표가 있다는 것을 분명히 해야 한다. 허공에서 일부 지표체계를 날조한 다음 제품에 붙이는 것이 아니다. < P > 데이터 지표 구축 초기 제품 전략 목표 위주로 북극성 지표의 전방위적 지표 모니터링을 우선시하고 있습니다. 중기 비즈니스 중심, 기존 비즈니스를 측정하는 지표 구축, 비즈니스 중심 직접 획득한 지표는 일반적으로 2 차 지표로, 지표 모델에 통합되어야 합니다. 나중에, 이 시점에서 각 데이터 지표는 거의 완성되었습니다. 모델에 따라 결함을 조사하고, 제품에 대한 지표 폐쇄 루프를 구축하고, 데이터를 통해 제품의 반복 최적화를 역방향으로 추진할 때입니다.
2) 1 차 지표 결정 < P > 1 차 지표는 사실상 모든 중요한 측면에서 제품이 어떻게 운영되고 있는지를 반영하는 것으로, 사용자에 대한 운영을 하나의 파이프라인으로 취급하여 사용자 수명 주기를 중심으로 몇 가지 중요한 1 차 지표를 발굴하고 자연스럽게 폐쇄루프를 형성할 수 있습니다. < P > 수많은 지표 모델에서 AARRR 모델은 사용자 유출이라는 부분을 빼놓을 수 없고, 개인적으로는 AARRRRRR 비교가 사용자 수명 주기 (Acquisition, Activation, Revenue) 를 전체적으로 요약할 수 있다고 생각합니다.
이 6 가지 주요 측면을 중심으로 다음과 같은 1 차 지표를 확장할 수 있습니다 (특정 업무에 따라 정의할 수 있는 몇 가지 일반적인 지표만 예로 들 수 있음).
3) 2 차 지표 얻기
2 차 지표는 1 차 지표에서 파생되며, 1 차 지표를 달성하기 위해 기업은 일부 전략, 2 차 지표를 채택합니다 1 차 지표를 찾는 문제를 대체하기 위해 1 차 지표의 구현으로 간단히 이해할 수 있습니다. < P > 2 차 지표의 역할은 1 차 지표의 상승과 하락을 특정 업무 부서나 책임자에게 이행하는 것이다. 구성 요소 해체를 통해 1 차 지표에서 상응하는 2 차 지표를 얻을 수 있다. 예를 들어 소득이라는 1 급 지표는 성분 해체를 통해 광고소득과 내구매수입 등으로 나눌 수 있다.
4) 3 차 지표 얻기 < P > 는 2 차 지표의 분석을 통해 해당 문제의 책임자를 찾을 수 있으며, 3 차 지표의 역할은 해당 책임자에게 구체적인 문제를 찾아 수정하도록 지시하는 것이다. < P > 2 차 지표의 경로를 분해하여 3 차 지표를 얻을 수 있으며, 일선 인원은 3 차 지표의 구체적인 표현을 통해 신속하게 적절한 조치를 취할 수 있으므로 3 차 지표의 요구 사항은 각 주요 경로의 주요 동작을 최대한 덮는 것입니다. < P > 여기서 계속 내구매수익이라는 지표를 가지고 있습니다. 예를 들어 경로를 통해 해체되어 결국 내구매가 성사되는 주요 행동경로는 상품 찾아보기, 장바구니 추가, 주문 제출, 지불 성공입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) < P > 위 절차에 따라 누락된 트랩을 지속적으로 조사하여 각 수준의 지표를 식별하고 점진적으로 분해하면 검증된 데이터 지표 체계를 구축할 수 있습니다.
2. 지표 시스템을 착륙시키는 방법? < P > 드디어 개건할 때가 됐고, 목표가 생겼고, 그다음은 기획의 지표를 매장하는 것이다. < P > 착지 지표는 설계 지표처럼 먼저 1 차 지표가 아니라 2 차 지표가 2 차 지표로 구성되어 있고 2 차 지표가 묻히면 1 차 지표가 자연스럽게 계산될 수 있기 때문에 2 차 지표에 초점을 맞춰야 한다. < P > 매장점은 한 사람의 일이 아니다. 각 부처가 함께 협력해야 한다. 아래 그림은 매장점의 전체 디자인이 착지되는 과정이다. < P > 이 그림을 다 본 후 의혹이 있는지, 책임자가 왜 익숙한 수요를 이해해야 하는지, 수요측이 지표를 제시하지 않았느냐, 그대로 매장하면 된다. 만약 네가 그렇게 생각한다면, 너는 하나의 공구인만 될 운명이다. < P > 우선 각 지표는 구체적인 업무 논리 설계와 밀접하게 관련되어 있습니다. 만약 당신이 업무에 익숙하지 않다면 지표에 대한 다차원 정밀 매장점 설계를 할 수 없다면, 최종 설계된 매장점 방안은 반드시 빈틈이 많을 것입니다. < P > 또한 수요측이 제시한 지표가 반드시 포괄적일 필요는 없으며 수요측은 종종 데이터 인식이 강하지 않아 현재 업무의 많은 세부 사항을 통찰할 수 없는 경우가 많습니다. < P > 따라서 이를 위해서는 데이터 제품 매니저가 업무에 대해 잘 알고 있어야 하며, 이 그림의 조롱박에 따라 냉랭한 데이터를 만들어 보는 대신 지도적인 매장 방안을 한 눈에 설계할 수 있어야 합니다. 각 매장점은 깊은 뜻을 가지고 있고, 데이터도 영혼이 있다는 것을 기억해야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) < P > 는 매장 지점의 워크플로우를 명확하게 파악했으며, 다음으로 자체 연구 데이터 포털을 선택할지 아니면 신책, Growing IO, 제갈io 등과 같은 타사 도구를 사용할지 결정해야 합니다. 이 두 가지 주요 차이점은 < P > 자체 연구 작업량이 많고, 구축 주기가 길며, 제 3 자가 기성 모델을 제공하고, 구축 주기가 짧다는 것입니다. < P > 자체 연구는 더 유연합니다. 매장 지점 구현자보다 데이터를 에스컬레이션하는 것이 더 친숙합니다. 불필요한 논리 기록이 필요하지 않습니다. 사후 지표 계산 방식에서는 원하는 대로 할 수 있습니다. 예를 들어, 시간이 많이 걸리는 경우 자체 연구는 두 사건의 시간차를 통해 시간을 계산할 수 있습니다. 일부 제 3 자는 지원하지 않습니다. < P > 요컨대, 연구전 고통 후기 시원함, 제 3 자 전기시원후기 고통. 실현난면에서 자기 연구에 필요한 인력과 물력은 제 3 자 서비스보다 훨씬 큽니다. 대부분의 중소기업은 제 3 자 서비스를 선택합니다. < P > 아래의 매장 지점 소개는 제 3 자 서비스 기반 방식에 대해 설명합니다. < P > 이전 규칙, 설명하기 전에 전체 흐름도:
1) 사양 문서 < P 매설 사양 문서에는 워크플로우 사양, 명명 사양, 요구 사항 문서 사양 등이 포함되며, 이는 지표 시스템 착지 초기에 규정해야 합니다. < P > 물론, 초기 경험이 부족하고 후속 작업에서 일부 문제가 드러날 수 있기 때문에 초판 사양 문서는 그렇게 상세하지 않을 수도 있지만 대체적인 틀은 여전히 있어야 하며, 그 다음에 지엽적인 것을 보충해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 경험명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 경험명언)
2) 수요 프로토타입 가져오기
는 제품 기능 프로토타입 또는 활동 프로토타입입니다.
3) 페이지 정의, 요소 이름
요구 사항 프로토타입을 받은 후 먼저 프로토타입 내의 페이지와 페이지의 요소 이름을 미리 정의하여 이후 통일된 사용을 위해 서로 다른 포인터에 페이지 이름 불일치가 발생하지 않도록 합니다. < P > 페이지라면 모두 이름을 지정하는 것이 좋습니다. 페이지 안에 요소가 좀 많을 수 있습니다. 키 경로에서 중요한 요소를 골라 이름을 지정할 수 있습니다. 다른 요소는 후속 작업 요구 사항에 따라 다시 매장할 수 있습니다. (물론 정력이 있으면 모두 이름을 지정하여 모니터링하는 것이 더 좋습니다. 결국 데이터는 많을수록 좋습니다. 이후 데이터로 매장점이 없는 상황을 발견할 필요가 없습니다.)
4) 이벤트 이름 정의
이벤트 이름 지정 이유 ？ 제가 직접 예를 들어 보겠습니다. 어느 날 사용자의 사용 경로를 보고 싶습니다. 사용자 경로 분석을 사용한 후 많은 전시 이벤트가 사용자 행동 이벤트에 산재 되어 있다는 것을 알게 되면 짜증이 나지 않습니까? (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) < P > 이전에 묻혔을 때 이벤트의 이름을 지정한 경우 필터 기준에서 이벤트 이름 접두어가 표시된 이벤트만 필터링하면 사용자 동작과 무관한 모든 이벤트를 쉽게 필터링할 수 있습니다.
이벤트 사양 이름 지정 위의 이점 외에도 사용자가 이벤트 이름을 통해 이벤트의 구체적인 의미를 쉽게 알 수 있고 사용 효율성이 향상되며 이벤트 이름 지정은 동작, 대상, 결과, 유형으로 구성될 수 있다는 장점이 있습니다. < P > 동작: 이벤트의 구체적인 동작입니다. 주로 4 가지 범주가 있습니다. < P > 클릭-버튼이나 요소를 클릭하는 이벤트 유형입니다.
입력–페이지 또는 기능을 입력하는 이벤트 유형입니다.
표시–페이지 또는 요소에 대한 이벤트 클래스를 표시합니다.
종료–페이지 또는 기능을 종료하는 이벤트 유형입니다.
이벤트 동작은 반드시 기입해야 하며, 이후 실제 상황에 따라 추가 동작을 추가할 수 있습니다.
객체: 이벤트 동작에 해당하는 특정 객체는 페이지 또는 기능이 될 수 있으며 이벤트 객체를 채워야 합니다.
결과:
성공–객체에 대한 동작 결과가 성공인 세 가지 주요 범주의 객체에 대한 동작의 최종 결과입니다.
실패–객체에 대한 동작 결과가 실패입니다.
결과–객체에 대한 동작 결과가 성공 또는 실패인 경우 특정 결과는 이벤트의 차원에 저장되며 이벤트 결과를 채워야 합니다.
유형: 이 매개변수는 확장 매개변수입니다. 예를 들어 표시 이벤트는 페이지 또는 팝업 창을 표시할 수 있습니다. 이 경우 이벤트 뒤에 페이지 접미사나 팝업 접미사를 추가하면 나중에 사용할 때 이벤트의 특정 유형을 쉽게 구분할 수 있습니다. 이벤트 유형은 상황에 따라 선택적 매개 변수입니다. < P > 이상은 이벤트의 명명 표준이며 등록 _ 지표 _ 성공, 입력 _ 충전 페이지 _ 성공 등의 이름을 지정할 수 있습니다.
5) 지표 차원 빗질 < P > 이 시점에서 앞서 언급한' 지표체계 구축 흐름도' 에서 언급한 새로운 4W1H 분석법을 소개합니다. 왜 새로운 4W1H 라고 부르는가? 전통적인 4W1H 에 대한 새로운 해석이 이뤄졌기 때문에, 새로운 해석에서는 본인이 실제 업무에서 총결한 경험을 더욱 합리적으로 추가할 수 있다.
평소 매장 지점 요약에 따르면 이벤트 차원은 주로 주제와 이벤트 인과 관계 몇 가지 큰 차원으로 구성됩니다.