数据分析师如何搭建数据运营指标体系？
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- 可以分为面边点进行思考。 1、面 在整个业务面需要一个北极星指标，可以衡量目前业务的健康度，也可以作为目标，持续盈利。 2、边 拆解为销售领域，成本领域，用户领域等等 3、点 比如思考在销售领域中，需要细分的量化指标，举个例子，营业额指标，可以拆解为客单和客流
- 数据分析体系的建立要按照业务逻辑来建立 1.梳理业务逻辑 2.从用户、产品到营销、收支等方面搭建框架 3.从以上模块中细化维度进行拆分 4.建立指标体系，从用户量 活跃 付费 成本 销量等方面 5.建立分析体系横向纵向 交叉 时间维度 总分角度 分类聚类等方式根据不同维度进行分析建立
- 这个问题很大。 要想做好，主要得结合自下而上和自上而下。 自下而上是指深入业务系统和底层数据逻辑，一方面建立对业务的感知，另一方面，掌握实实在在的数据支撑，再者，清晰可能会遇到哪些坑。 自上而下是指从公司战略，业务阶段和管理侧重上对数据指标的需求。一般要通过大量的访谈和调研。因为不是所有指标都会一视同仁，特别是涉及到业绩和考核的指标通常会比较重要。 将上述两条路径的分析结果融汇打通。指标体系中涉及的过程指标、结果指标及相关的逻辑就浮现出来了。 但建立指标体系只是第一步，接下来还有实际的数据提取，数据校验，数据分发，可视化展现，数据安全，数据自动化才是保证体系落地的必须工作。 
- 首先，这是数据分析师能定的么？ 其次，如果能定，那么得知道： 1、数据运营指标，在公司整体架构体系中的定位； 2、市场情况：各类标准、常用数据； 3、公司整体战略规划； 4、公司各部门短期业务规划； 5、如果融资、融资期间，不同类型的投资人重点在哪？ 6、公司现有数据分布情况和指标体系； 7、给予的时间、资源； 最后，这真的可以就这么定么？
- 这还真的通过数据挖掘找出影响体验的指标，通过训练模型，测试之后就可以形成一个模型，根据这个模型搭建数据运营指标体系
- 1、梳理整个业务框架，理清楚业务的核心目标； 2、根据业务逻辑和目标可以将指标为三个层级 一级指标：决策层汇总指标，用以衡量分析大盘； 二级指标：中层管理指标，用以部门主管调整打法策略，快速了解增长点和异常点； 三级指标：执行层指标，用于执行者直观了解工作重心，了解需要改进的业务点； 3、根据层级指标目的进行各维度的拆分，可以从时间、区域、人员、产品等维度，主要还是要围绕业务的核心目标来制定； 4、指标制定后通过业务数据发展情况进行验证，对指标进行迭代和优化； 5、根据业务阶段制定相应的报表和可视化看板，进行动态追踪以及和业务部门交叉验证；
- 一个行业内有自己的指标，比如 RCM，那当然要关注 A/R，NCR，DRO 等等。在理解了业务逻辑后，计算出各种指标，再根据业内的标准对比，发现需要提升的项，深入挖掘背后的原因，比如 denial rate 过高，是输入了错误信息？还是没有提交该提交的文档？还是条约中不包含此类赔付？这个需要在每一次 KPI 指标刷新后进行研究，这样才能提升。
- 1、深入了解业务，根据业务目前痛点和需求 2、预算成本角度，精确到金额 3、管理角度，人/事
- 从业务的角度、财务角度（税收、流水等角度）、管理角度（人与事 节点控制）
- 看业务吧，数据操作一通算，最后业务能成多少？