123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　這是一套數(shù)據(jù)指標(biāo)體系全流程構(gòu)建（從規(guī)劃、框架設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集加工到應(yīng)用）方法論與實(shí)踐指南。它不僅深入淺出地分享了通用的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建策略，還通過多個(gè)行業(yè)實(shí)例展示了具體操作方法。書中從數(shù)據(jù)采集入手，借助BI工具Superset實(shí)踐構(gòu)建過程。本著“一切技術(shù)都是為業(yè)務(wù)服務(wù)的”這一宗旨，本書除了包含數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建相關(guān)內(nèi)容外，還結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及Excel、Python等工具，深入剖析數(shù)據(jù)指標(biāo)波動(dòng)對(duì)業(yè)務(wù)的影響，旨在幫助讀者深入理解數(shù)據(jù)指標(biāo)與實(shí)際業(yè)務(wù)的底層關(guān)聯(lián)，把數(shù)據(jù)指標(biāo)體系落地到業(yè)務(wù)中。第一篇（第1章）：深度解讀數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)知識(shí)，讓讀者充分理解數(shù)據(jù)指標(biāo)，并掌握構(gòu)建策略、全流程和方法概要，其中包括數(shù)據(jù)指標(biāo)體系分類標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)判優(yōu)質(zhì)指標(biāo)的4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)、選擇數(shù)據(jù)指標(biāo)的4個(gè)注意事項(xiàng)、數(shù)據(jù)指標(biāo)體系3要素、構(gòu)建指標(biāo)體系的7個(gè)策略等重點(diǎn)。第二篇（第2~6章）：從實(shí)踐層面出發(fā)，帶領(lǐng)讀者基于業(yè)務(wù)目標(biāo)一步步提煉5類產(chǎn)品（工具類、內(nèi)容類、社交類、交易類、游戲類）的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)，并通過精細(xì)的維度拆解，呈現(xiàn)清晰的指標(biāo)規(guī)劃圖譜。本篇還在最后站在分析維度的角度給出了數(shù)據(jù)指標(biāo)分析的方法論。第三篇（第7章和第8章）：在第二篇形成的規(guī)劃圖譜的基礎(chǔ)上，給出數(shù)據(jù)指標(biāo)構(gòu)建的完整方法論，并以在線教育、電子書閱讀工具、圖文內(nèi)容社區(qū)、網(wǎng)約車平臺(tái)、社交電商這五大典型行業(yè)為例，完整解讀如何將方法論應(yīng)用于實(shí)踐。第四篇（第9章和第10章）：揭秘?cái)?shù)據(jù)從埋點(diǎn)收集到清洗加工的全過程，包括原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與指標(biāo)開發(fā)、數(shù)倉(cāng)模型構(gòu)建等。這是實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵，也是數(shù)據(jù)分析師技能之一。第五篇（第11章和第12章）：通過實(shí)際案例指導(dǎo)讀者搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，并展示如何利用數(shù)據(jù)指標(biāo)體系監(jiān)控業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)，分析數(shù)據(jù)異動(dòng)，量化其對(duì)整體業(yè)務(wù)的影響。其中包括25種BI數(shù)據(jù)可視化方法、2個(gè)監(jiān)控看板實(shí)戰(zhàn)案例、精準(zhǔn)定位數(shù)據(jù)異動(dòng)的方法、4種數(shù)據(jù)異動(dòng)類型、1套異動(dòng)維度拆解策略，以及7種量化數(shù)據(jù)異動(dòng)貢獻(xiàn)度的方法。

作者簡(jiǎn)介

　　李渝方（網(wǎng)名：森夏恩）現(xiàn)就職于某互聯(lián)網(wǎng)大廠擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師，曾先后就職于游族網(wǎng)絡(luò)、阿里巴巴等大廠，均從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建相關(guān)工作。參與過多個(gè)大型項(xiàng)目，對(duì)各種數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)關(guān)系、數(shù)據(jù)分析流程與實(shí)踐有深入理解，精通SQL、Python、Excel等數(shù)據(jù)分析工具。復(fù)旦大學(xué)碩士，暢銷書《數(shù)據(jù)分析之道——用數(shù)據(jù)思維指導(dǎo)業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)》作者，知乎數(shù)據(jù)分析話題優(yōu)秀答主，公眾號(hào)“數(shù)據(jù)萬(wàn)花筒”運(yùn)營(yíng)者。截至本書完稿時(shí)，在公眾號(hào)累計(jì)發(fā)布數(shù)據(jù)分析相關(guān)原創(chuàng)文章100余篇，全網(wǎng)閱讀量超過200萬(wàn)。

圖書目錄

目　　錄
前　言
第一篇　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系基礎(chǔ)知識(shí)
第1章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系簡(jiǎn)介　2
1.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)概述　2
1.1.1　什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)　2
1.1.2　數(shù)據(jù)指標(biāo)的分類　3
1.1.3　好的數(shù)據(jù)指標(biāo)的4個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)　4
1.1.4　選擇數(shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)需要注意的4個(gè)問題　6
1.2　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系概述　8
1.2.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的3個(gè)要素　8
1.2.2　基于數(shù)據(jù)指標(biāo)形成數(shù)據(jù)指標(biāo)體系　9
1.2.3　為什么需要數(shù)據(jù)指標(biāo)體系　10
1.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建及落地流程概括　11
1.3.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建流程　11
1.3.2　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何落地　12
1.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的方法論匯總　13
1.4.1　北極星指標(biāo)　13
1.4.2　OSM/GSM模型　14
1.4.3　AARRR模型　15
1.4.4　UJM模型　15
1.4.5　HEART模型　15
1.4.6　PULSE模型　16
1.4.7　MECE模型　16
第二篇　數(shù)據(jù)指標(biāo)規(guī)劃
第2章　數(shù)據(jù)指標(biāo)梳理　18
2.1　梳理數(shù)據(jù)指標(biāo)的不同視角　18
2.2　用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)概述　19
2.2.1　用戶規(guī)模指標(biāo)　20
2.2.2　用戶行為指標(biāo)　20
2.3　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)概述　21
2.3.1　工具類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　21
2.3.2　內(nèi)容類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　22
2.3.3　社交類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　23
2.3.4　交易類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　23
2.3.5　游戲類產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)　24
第3章　用戶規(guī)模數(shù)據(jù)指標(biāo)　25
3.1　獲取用戶　25
3.1.1　獲取用戶的渠道　25
3.1.2　獲客階段的關(guān)鍵指標(biāo)　26
3.1.3　買量用戶成本相關(guān)指標(biāo)　26
3.1.4　構(gòu)建渠道成本用戶字典時(shí)需要注意的問題　28
3.1.5　用戶成本指標(biāo)在數(shù)據(jù)分析中的作用　29
3.2　新增用戶　30
3.2.1　如何定義用戶　30
3.2.2　如何定義“增”　31
3.2.3　如何定義“新”　31
3.3　活躍用戶　32
3.3.1　什么是活躍用戶　32
3.3.2　評(píng)價(jià)活躍用戶的指標(biāo)　32
3.3.3　活躍用戶的構(gòu)成　33
3.3.4　警惕活躍用戶存在的陷阱　34
3.3.5　活躍用戶數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)與業(yè)務(wù)的關(guān)系　36
3.4　留存用戶　37
3.4.1　用戶留存率的計(jì)算及問題本質(zhì)　37
3.4.2　平均留存率與加權(quán)留存率　39
3.4.3　深入解讀用戶留存　42
3.4.4　反映用戶留存的相關(guān)指標(biāo)　43
第4章　用戶行為數(shù)據(jù)指標(biāo)　45
4.1　使用類指標(biāo)　45
4.1.1　使用次數(shù)　45
4.1.2　使用時(shí)長(zhǎng)　46
4.1.3　使用時(shí)間間隔　47
4.2　訪問類指標(biāo)　48
4.2.1　訪問人數(shù)與訪問次數(shù)　48
4.2.2　轉(zhuǎn)化率　49
4.2.3　頁(yè)面訪問深度　49
4.3　付費(fèi)類指標(biāo)　50
4.3.1　付費(fèi)行為指標(biāo)概述　50
4.3.2　付費(fèi)規(guī)模及質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)　51
4.3.3　人均付費(fèi)情況相關(guān)指標(biāo)?　53
4.3.4　生命周期價(jià)值　53
4.4　傳播類指標(biāo)　54
第5章　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)　55
5.1　工具類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　55
5.1.1　工具類產(chǎn)品的細(xì)分　55
5.1.2　工具類產(chǎn)品的價(jià)值　56
5.1.3　工具類產(chǎn)品的盈利模式　56
5.1.4　工具類產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)　57
5.2　內(nèi)容類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　58
5.2.1　內(nèi)容類產(chǎn)品的特點(diǎn)　58
5.2.2　內(nèi)容類產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)　59
5.3　社交類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　62
5.3.1　社交的流程　62
5.3.2　社交類產(chǎn)品的三要素　63
5.3.3　社交類產(chǎn)品的分類　64
5.3.4　社交類產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)　64
5.4　交易類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　65
5.4.1　交易類產(chǎn)品的類型　65
5.4.2　交易類產(chǎn)品的核心模塊　66
5.4.3　交易類產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)　66
5.5　游戲類產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)指標(biāo)　69
5.5.1　游戲行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈　69
5.5.2　游戲運(yùn)營(yíng)的核心要素　70
5.5.3　游戲的分類　70
5.5.4　游戲類產(chǎn)品的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)　72
第6章　分析維度　75
6.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)與分析維度　75
6.1.1　什么是維度　75
6.1.2　數(shù)據(jù)指標(biāo)與維度之間的關(guān)系　76
6.1.3　維度在數(shù)據(jù)分析中的作用　77
6.2　數(shù)據(jù)分析中常用的分析維度　77
6.2.1　分析維度匯總　78
6.2.2　各類數(shù)據(jù)分析維度詳解　78
6.3　維度在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用　81
第三篇　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系框架設(shè)計(jì)
第7章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建的方法論　84
7.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的通用方法論　84
7.1.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的通用方法論概述　84
7.1.2　引領(lǐng)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建的OSM模型　85
7.1.3　通用方法論中各步驟實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)要概括　85
7.2　明確業(yè)務(wù)目標(biāo)，梳理北極星指標(biāo)　86
7.2.1　如何找到業(yè)務(wù)的北極星指標(biāo)　87
7.2.2　如何判斷是否為優(yōu)秀的北極星指標(biāo)　88
7.2.3　選擇北極星指標(biāo)還需要關(guān)注產(chǎn)品的生命周期　91
7.2.4　梳理北極星指標(biāo)的方法論　94
7.3　梳理業(yè)務(wù)流程，明確過程指標(biāo)　95
7.3.1　兩個(gè)模型指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程梳理　95
7.3.2　梳理業(yè)務(wù)流程并明確過程指標(biāo)的方法論　96
7.3.3　案例分析：拆解業(yè)務(wù)流程，明確過程指標(biāo) 97
7.4　指標(biāo)下鉆分級(jí)，構(gòu)建多層級(jí)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 98
7.4.1　如何實(shí)現(xiàn)指標(biāo)的下鉆分級(jí) 98
7.4.2　案例分析：完成指標(biāo)下鉆分級(jí) 100
7.4.3　案例分析：數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的北極星指標(biāo)課程收入拆解 101
7.5　添加分析維度，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系 102
7.5.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的維度概述 102
7.5.2　案例分析：電商北極星指標(biāo)GMV的分析維度 103
第8章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系方法論的案例實(shí)踐 105
8.1　案例：以職場(chǎng)在線教育為例實(shí)踐
數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 105
8.1.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 105
8.1.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 106
8.1.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何輔助業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn) 109
8.1.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過程總結(jié) 110
8.2　案例：以電子閱讀工具為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 110
8.2.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 110
8.2.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 111
8.2.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何輔助業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn) 117
8.2.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過程總結(jié) 118
8.3　案例：以圖文內(nèi)容社區(qū)為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 118
8.3.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 119
8.3.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 119
8.3.3　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過程總結(jié) 125
8.4　案例：以網(wǎng)約車為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 125
8.4.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 125
8.4.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 126
8.4.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何輔助業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn) 130
8.4.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過程總結(jié) 131
8.5　案例：以社交電商為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 131
8.5.1　業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹 131
8.5.2　4個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 133
8.5.3　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何輔助業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn) 136
8.5.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的過程總結(jié) 138
第四篇　數(shù)據(jù)采集和加工
第9章　數(shù)據(jù)采集 140
9.1　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)概述 140
9.1.1　什么是數(shù)據(jù)埋點(diǎn) 140
9.1.2　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)在數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建中的作用 142
9.1.3　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)能夠采集哪些數(shù)據(jù) 142
9.1.4　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的分類 143
9.2　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)步驟 145
9.2.1　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)流程介紹 145
9.2.2　實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)設(shè)計(jì)的6個(gè)步驟 146
9.3　案例：以用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化為例實(shí)踐數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方案設(shè)計(jì) 147
9.3.1　實(shí)現(xiàn)用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化埋點(diǎn)方案設(shè)計(jì)的6個(gè)步驟 148
9.3.2　用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化埋點(diǎn)方案匯總 150
第10章　數(shù)據(jù)指標(biāo)開發(fā)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模 153
10.1　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系規(guī)范 153
10.1.1　構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的理論支撐 153
10.1.2　各類數(shù)據(jù)指標(biāo)的命名規(guī)范 155
10.1.3　用戶規(guī)模、行為以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的中英文命名規(guī)范 158
10.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì) 160
10.2.1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)介紹 160
10.2.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型層次? 161
10.2.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法及實(shí)施流程概述 164
10.3　案例：以用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化為例實(shí)踐數(shù)據(jù)指標(biāo)體系規(guī)范設(shè)計(jì) 165
10.3.1　數(shù)據(jù)調(diào)研，明確需求? 165
10.3.2　業(yè)務(wù)過程及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)梳理 167
10.3.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì) 171
10.3.4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模流程梳理? 178
第五篇　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系應(yīng)用
第11章　BI工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建 180
11.1　Superset概述 180
11.1.1　常見的BI工具介紹 180
11.1.2　Superset下載安裝 181
11.1.3　Superset連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 187
11.2　Superset的圖表功能及基本操作 189
11.2.1　Superset圖表功能分類 189
11.2.2　表格 190
11.2.3　KPI圖 192
11.2.4　關(guān)系圖 196
11.2.5　分布圖 202
11.2.6　時(shí)間序列圖 211
11.2.7　地理空間圖 216
11.3　案例：使用Superset構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)監(jiān)控看板 216
11.3.1　用戶獲客漏斗分析 216
11.3.2　用戶活躍及留存分析 220
11.3.3　用戶付費(fèi)分析 222
11.3.4　數(shù)據(jù)指標(biāo)監(jiān)控看板搭建 230
11.4　案例：使用Excel代替BI工具搭建數(shù)據(jù)監(jiān)控看板 232
11.4.1　使用Excel制作動(dòng)態(tài)看板的6個(gè)關(guān)鍵步驟 232
11.4.2　Excel動(dòng)態(tài)看板在實(shí)際工作中的運(yùn)用? 235
第12章　數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如何指導(dǎo)數(shù)據(jù)異動(dòng)分析 237
12.1　數(shù)據(jù)異動(dòng)分析流程概述 237
12.2　數(shù)據(jù)波動(dòng)多少才是異動(dòng) 239
12.2.1　透過業(yè)務(wù)含義理解異常指標(biāo)? 239
12.2.2　數(shù)據(jù)異動(dòng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論支撐? 239
12.2.3　快速確定數(shù)據(jù)是正常波動(dòng)還是異常波動(dòng)的方法? 241
12.2.4　建立數(shù)據(jù)告警，及時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異動(dòng) 243
12.3　數(shù)據(jù)異動(dòng)的類型及引起因素 243
12.3.1　數(shù)據(jù)異動(dòng)的類型 243
12.3.2　數(shù)據(jù)傳輸問題引起的數(shù)據(jù)異動(dòng) 244
12.3.3　業(yè)務(wù)內(nèi)部因素引起的數(shù)據(jù)異動(dòng) 244
12.3.4　外部因素引起的數(shù)據(jù)異動(dòng) 246
12.3.5　其他未知因素引起的數(shù)據(jù)異動(dòng) 246
12.3.6　不同類型數(shù)據(jù)異動(dòng)排查維度匯總 247
12.4　維度拆解快速定位異動(dòng)原因 248
12.4.1　維度拆解概述 248
12.4.2　維度拆解，分析共性? 248
12.4.3　案例研究，分析個(gè)性? 250
12.4.4　維度上升，驗(yàn)證共性? 251
12.4.5　輸出業(yè)務(wù)化的數(shù)據(jù)結(jié)論 251
12.5　多個(gè)維度均有變化如何快速找出異常的維度 252
12.5.1　多個(gè)維度均有變化怎么辦 252
12.5.2　相對(duì)熵方法介紹 252
12.5.3　案例分析 253
12.6　指標(biāo)拆解量化異動(dòng)對(duì)于大盤的貢獻(xiàn)度 254
12.6.1　加法指標(biāo) 254
12.6.2　除法指標(biāo) 256
12.6.3　乘法指標(biāo) 260
12.6.4　新增維度如何拆解貢獻(xiàn)度 264
12.7　案例：留存率下降5%應(yīng)如何分析 265
12.7.1　案例簡(jiǎn)介 265
12.7.2　案例分析 265