好的数据指标有哪些特征?

环球青藤 2021/01/13 01:45

1、精确性

这个精确有二个层面的意思，一个是数据目标在技能完成过程中，是精确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个计算源数据的源头的数据是对的，如果计算数据目标的根底数据都是错了，那就更666了!一个公司数据搜集与记录的精确、完整也一定是一个持续迭代的工程，当然这属于哪一个话题，有空再论。

2、有用性

数据目标的能真实反映要能衡量相对的事务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个目标，运用UV来衡量是过错的。运用跳出率来衡量，有一定的有用性，但还是不行有用;运用转化率或许才是比较合适的(不同公司所要寻求的商业目标不一样，所以设计的数据目标是不一样的)，用最近期望用户完成的商业动作访问数/进来的访客数。

3、周期性

数据目标需求定时去复盘。像KPI的目标定义，例如：销售额或许依据当前商业的目标不同，核算口径或许会产生很大的变化。一起，对各个数据目标也要定时进行复盘，是否还能够持续衡量，数据目标还是否有意义。随时KPI目标的变化，往往许多目标的口径也要变更，数据开发最怕就是这个，口径改换要重刷历史。

4、可完成性

在实际企业中，或许受限数据的完整性要素，许多目标没有办法核算得到。例如：公司的市场占有率往往是很难计算，由于整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的本钱的核算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据目标的可完成性上往往需求先完成简略的，再依据数据使用深入，数据团队技能强大不断再完善复杂的目标。

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