数据分析指标是什么？数据分析指标都有哪些？
一提到数据分析，很多人都会有同一种感觉：词太多，指标太杂，看着都眼熟，真要解释又容易乱。 尤其是刚入门的时候，最头疼的不是不会做图，也不是不会写SQL，而是开会时总能听到一堆缩写扑面而来。UV、PV、DAU、ARPU、LTV、同比、环比、A/B测试，单个看似乎都懂，放到业务里又常常分不清。 所以这次我干脆花了一周，把工作里最常见、最容易遇到的 120 个数据分析指标与术语重新梳理了一遍。 这篇文章不打算展开讲理论，也不会把每个词都写成长段定义，而是尽量用更适合收藏的方式，把它们分门别类整理出来。你可以把它当成一份数据分析速查表。 这 120 个词，表面上很杂，实际可以分成几类来看。 第一类是用户指标，核心是看有多少人来了，是新用户还是老用户，活跃情况怎么样。 第二类是行为指标，重点看用户来了以后做了什么，有没有浏览、停留、转化、留存、互动。 第三类是业务指标，更偏向投放、收入和增长结果。 第四类是分析术语，比如用户画像、AARRR、RFM、埋点这些。 第五类是统计和报告常用词，主要是做分析和写复盘时经常会碰到的表达。 如果先按这个框架去记，后面看这些术语就不会乱。 做数据分析，最先接触到的往往就是用户指标。 因为很多分析问题，归根到底都绕不开一句话：到底有多少人来了，这些人是新是老，活跃不活跃，有没有留下来。 所以这一类指标，主要就是围绕用户规模和用户状态展开的。 这里面最容易混的，其实就是 IP、UV、PV、VV 这几个词。 你可以先这么记： 而像 DAU、MAU、DNU、留存率这些词，基本就是你以后做增长、运营、产品分析时天天会碰到的核心指标。 先把这一组搞明白，后面很多报表都会顺很多。 行为指标是最杂也最常用的一类。用户来了以后，到底看了什么、待了多久、有没有继续往下走，基本都要靠这部分指标来判断。 为了看起来更清楚，我把它拆成四块。 先看访问类。这部分主要是判断用户进来以后看了多少、待了多久、从哪儿来的，属于最基础的一层行为数据。 这组指标最常见的用法，就是用来判断流量质量。 比如访问量看起来不低，但停留时间短、跳出率高，那往往说明流量并没有真正被承接住。 接下来是转化类。这一部分看的就不是用户来没来，而是来了之后有没有往下走，有没有买，有没有完成关键动作。 这部分里最实用的通常是漏斗分析。 因为很多业务问题，不是没有用户，而是用户在某个环节掉得特别厉害。把每一步的进入率和退出率拆出来，问题往往就清楚了。 再往后，就到了留存类。很多产品不是拉新难，而是留人难。用户今天来了，明天不来，活动结束就走，那前面的增长投入就很容易白费。 留存类指标有个特点，就是特别能反映用户质量。 新增看的是规模，留存看的是质量。很多时候，增长看起来很热闹，但留存一拆，问题就全出来了。 如果产品本身有社区、内容或互动属性，那还会经常看到社交类指标。 这类指标看的是用户有没有参与互动，而不只是单纯浏览。 这组数据特别适合用来看社区活跃度。 因为一个平台真正热不热闹，不只是看有多少人来，还要看有没有人愿意发、愿意聊、愿意互动。 如果说前面的指标更偏过程，那业务指标就更偏结果。 尤其在投放、运营、增长、销售这些场景里，最后大家真正关心的，往往还是效果怎么样，花的钱值不值，带来了多少收入。 这类指标不算多，但都非常常见。 这一类指标最容易在投放复盘里扎堆出现。 你可以这么记： 如果只是看点击高不高，往往不够。最后还是要回到转化和投入产出上。 除了指标本身，数据分析里还有很多高频术语。 这些词不一定直接对应某个数字，但在做分析、搭框架、写复盘时特别常见。如果这些词不熟，很多报告看起来就会有点吃力。 先看分析工作里最常出现的一批词。 这一组其实很像分析工作的工具箱。 比如你要做用户分层，常会碰到 RFM；要做实验优化，会用 A/B测试；要看渠道效果，离不开归因分析。 再看统计学里常见的一批词。这部分乍一看有点基础，但真的做分析时又绕不开。尤其是做数据清洗、结果解释和报告表达的时候，这些词都会反复出现。 这部分最容易混的，往往是百分比和百分点、比例和比率、均值和中位数。 平时如果这些概念没分清，写分析结论时就特别容易表述不准。 最后这一组，是很多人在看分析报告时最常遇到的表达。 单独拎出来都不难，但一放到复盘PPT和周报月报里，数量一多就容易晕。 如果你平时经常要看经营分析、业务复盘、财务类报告，那这一组词真的很值得熟悉。 因为很多时候，不是分析难，而是报告里的表达本身就很密。 其实整理这些指标的时候，我也一直在想一件事： 很多人不是不懂指标，而是工作里真的很难把这些指标高效地用起来。数据分散在不同系统里，口径对不齐，临时做个分析还得来回取数。 这120个指标，基本上涵盖了我们日常工作中的各项业务，我建议大家先理解、吃透与自己业务相关的指标，做好重点监测与分析。至于其它的，直接收藏这篇文章，工作中遇到那个，就翻出来再看看，长此以往，你对数据的运用一定会越来越自如。一、整体框架框架
二、用户指标
指标 含义 IP 独立IP数 UV 独立访客数 PV 页面浏览量 VV 访问次数，也常指播放次数 DAU 日活跃用户数 MAU 月活跃用户数 DNU 日新增用户数 活跃留存率 新增用户在后续某天仍然活跃的比例 TGI 目标群体在某特征上的偏好强弱 三、行为指标
访问类
指标 含义 DV 访客访问相关统计 用户访问时长 用户使用产品的时长 人均页面访问量 平均每个用户访问的页面数 人均浏览页数 平均浏览页数 平均访问页面 每次访问平均看多少页面 访问来源 用户从哪里进入产品 平均停留时间 用户平均停留时长 跳出率 进入后很快离开的比例 搜索访问次数占比 通过搜索产生的访问占比 获客成本 获取一个用户的平均成本 转化类
指标 含义 最近购买间隔 距离上次购买过去多久 购买频率 一定周期内购买次数 购买商品种类 买过多少类商品 平均每次消费额 客单价水平 单次最高消费额 单笔最高消费金额 日应用下载量 每天下载量 一次会话用户数 单次会话中的用户数 用户会话次数 发起访问的次数 漏斗第一步进入次数 漏斗起点进入量 漏斗中间步进入次数 漏斗中间各环节进入量 漏斗进入率 某一步进入下一步的比例 漏斗退出次数 在某一步退出的人数 漏斗退出率 在某一步流失的比例 留存类
指标 含义 用户留存率 一段时间后仍在使用的比例 渠道留存率 不同渠道用户的留存情况 次日留存率 新增用户第二天还在的比例 退出率 用户退出的比例 活跃度 用户使用活跃程度 活动参与率 参与活动的用户占比 活跃交易用户数 活跃且发生交易的用户数 用户回访率 老用户再次访问的比例 用户流失率 流失用户占比 功能使用率 某功能被使用的比例 GMV 成交总额 复购率 再次购买的比例 退货率 退货订单占比 社交类
指标 含义 好友数量 用户好友数 帖子数量 发帖数 看帖数量 浏览帖子数 回复数量 回复数 分享数量 分享数 点赞数量 点赞数 转发数量 转发数 评论数量 评论数 四、业务指标
指标 含义 曝光量 被展示的次数 CPM 每千次展示成本 CPC 每次点击成本 CPA 每次转化成本 ROI 投入产出比 ARPU 每用户平均收入 ARRPU 每付费用户平均收入 CTR 点击率 CVR 转化率 CAC 获客成本 CPR 每回应成本 ADPV 广告页面浏览量 ADimp 单个广告展示次数 五、常用术语
分析术语
术语 含义 用户画像 给用户打标签，描出典型特征 AARRR 获取、激活、留存、收入、传播 RARRA 更强调留存的一种增长模型 OSM 目标、策略、衡量指标 UJM 用户旅程地图 RFM 最近消费、消费频率、消费金额 A/B测试 多版本对比，选更优方案 数据埋点 记录用户行为的数据采集方式 LTV 用户生命周期价值 归因分析 判断转化结果应归功于哪个渠道 统计术语
术语 含义 绝对数 总量、总规模 相对数 两个指标的对比结果 百分比 占比大小 百分点 百分比之间的差值 频数 出现次数 频率 出现占比 比例 部分占整体 比率 不同类别之间的比较 变量 会变化的数据项 连续变量 可连续取值 离散变量 只能按整数计数 定性变量 类别型变量 均值 平均数 中位数 排序后居中的值 缺失值 数据缺漏 异常值 明显偏离整体的数据 方差 数据离散程度 标准差 波动大小 皮尔森相关系数 两变量线性相关程度 报告术语
术语 含义 倍数 一个数是另一个数的几倍 翻番 变成原来的 2 的 n 次方 同比 和去年同期比 环比 和上一个周期比 增量 增长的绝对值 增速 增长速度 增长率 增量除以基期 增幅 增长幅度 基期 作为参照的时期 现期 当前统计时期 YTD 今年截至目前 LY 去年 YoY 同比 MAT 滚动年总值 Q1 第一季度 Q4 第四季度 GDP 国内生产总值 GNH 国民幸福指数 GNP 国民生产总值 六、最后说几句
