数据分析——指标理论数据分析——指标理论

如何建立数据分析思维建立你的指标体系如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。

人对世界上所有的事情的认知都是千人千面的。很容易陷入各自的“认知陷阱”中，抱着对自己紧紧看到的冰山一角草率的得出结论，最后做出的决策也必然存在一些局限性。
那么数据分析的思维，就是建立一套完善的指标体系，可以完整的描述业务的每个环节中需要关注的痛点，当然这里也是需要结合业务特点因地制宜的建立指标体系。
然而，在建立指标体系之前需要充分的理解业务，包括从头到尾的流程，包括业务的商业模式，业务的赢利点和风险点。只有在制定了完善的指标之后，才能有迹可循的让业务增长。

制定指标的时候思路可以参考下面例子，先列举业务流程，再在不同的节点设置指标：

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好指标应该是核心驱动指标。虽然指标很重要，但是有些指标需要更重要。就像销量和利润，用户数和活跃用户数，后者都比前者重要。
接下来是一道开放型分析题：

你是淘宝的数据分析师，现在需要你预估双十一的销量，你不能获得双十一当天和之前的所有数据。只能获得11月12日开始的数据，你应该如何预估？

因为是开放题，所以没有固定答案。
大家的回答分为两类：
一类是通过后续双十一的销量，判断16年，缺点是需要等一年，优点是简单到不像话。
二类是通过11月12日之后的销量数据，往前预估，期间会考虑一些权重。缺点是双十一属于波峰，预估难道大，优点是可操作性好。
因为题目主要看的是分析思维，目的是找出可能的思路，所以有没有其他的方法呢？
我们尝试把思维放开，因为销量能反应商品，有没有其他维度？我们可能会想到：退换货率、和商品评价率。因为双十一的商品只能在12日后退换货和收货后评价，我们就能根据这两个指标平日的平均比率，以及双十一商品的后续退换和评价总数，预估卖出总量。退换货率肯定会虚高一些（毕竟双十一退货不少），那么商品评价率更准确。
还有其他方法么？当然有，比如会有不少人用蚂蚁花呗支付双十一，那么后续还款的比率能不能预估？
如果再将思路放开呢？虽然我不知道淘宝当天的数据，但是可以寻求外部数据，比如京东，京东的双十一销量是多少，是平时的多少倍，那么就用这个倍数去预估淘宝的。
整体的分析结构就分为：