引言

作为运营设计经常会和PV、UV、转化率、点击率、曝光率、留存、DOSU、DAU、WAU等数据名词打交道（不了解可自行度娘）。数据指标是运营设计的命脉，在结果论的时代，我们该如何运用这些数据？

那么多数据，如何get关键指标？

当收集到的数据越来越多，很容易「数据迷失」，面对大量PV、UV等可视化数值时，却有可能找不到能促进业务增长的关键指标 虽然每个公司和部门的指标都不同，但是仍可用以下两种方法去进行关键指标的提取。

设置用户行为

设置 （首页→栏目A→参与→下载）类似的用户行为为转化路径，统计阶段时间内达成转化的用户数。不仅分析流量，更要深入分析用户。

成立关键指标组合

好的数据指标一定通俗易懂，且是一个比率，甚至是组合。

除了数据，你还要懂漏斗原则

从以上的漏斗流量（金字塔）图来看，分析每层漏斗的流失率，快速找到问题所在。比如活跃低了，那可能是渠道出现了问题。以此类推，找到该数据的上级就能快速解决这个问题。

流程是从下至上，而验证则是从上至下。

数据验证分析？该如何下手

度量：指量化的数值。一般都有个名称，比如网页浏览次数，网页浏览时长等等。一般我们会称之为“指标”，但是你需要知道，指标和度量还是有些差异，比如某些场合，他们会用指标特指一些经过计算的度量结果，比如拿度量A（网站总浏览次数），除以度量B（网站总浏览人数），得到一个新的指标（网站人均浏览次数），用以衡量网站粘性。但其实两者是可以通用的。

维度：指我们看事物的角度。比如，网站浏览次数（PV），我们可以从日期角度去看，也可从流量来源去看（来自直接访问的、来自微博的、来自搜索的等），也可以以新老用户分群来看。更多的场景是同时以两个维度的组合去看。

如何区分他们？

维度，一定是有成员值的，且成员值是可以枚举出来的——不管它有多少，一定是可以枚举的，且会维持一定的稳定性。

比如，日期这个维度，几月几号一定是有限的，一年也就 365 天，如果是年这个维度，也是一样的。城市这个维度更好理解了吧。

说的在细一些

度量：除了指标这个有着略略差异的俗称外，有时还会遇到衍生指标这个说法，比如拿指标A和指标B做运算得到的指标C就叫做衍生指标。此外，还要注意可累加以及不可累加的度量说法，比如网站UV（独立访问用户数），这个指标就是典型的不可累加的度量：某网站 1 月 1 日UV= 100 个， 1 月 2 日UV= 200 个，但是这两天的UV不等于 300 个，因为 1 月 2 日的独立用户数里可能包含了 1 月 1 日的用户，所以如果要得到 2 天的UV，需要重新计算而不能直接相加。

维度：有些维度是独立并列的关系，比如城市维度和时间维度。但是有些维度之间有层次关系，比如省份维度和城市维度，行业维度和类目维度，年级维度和班级维度等。有层次关系的维度，则可用于“钻取”场景中，先汇总到比较粗的维度，当有需要的时候，可以层层钻取到更加明细的维度，此时，也会把这些维度叫做某维度类型的不同“粒度”——比如会有一个虚拟的维度类型曰地区维度，而把省份、城市、区叫做地区维的粒度。维度的层次根据不同的需求，可能会钻取到很细,那就是通常我们说的”明细数据”了。

案例分析: 实际环境

从导航格局来看，专题预估会是一个阶梯式的流量（做任务［页A］>吃火鸡［页B］>抽大奖［页C］）。事后发现并不是阶梯式流量的流失，而是瀑布式的。真正全部浏览完成的用户比例非常低，大部分用户停留在页A。这个问题非常严重，需要解决它。

按漏斗原则来看，二级页面倒流出现问题，我们需按向上验证原则。找到问题源头。（导航是不是出了问题？一级页面内容是否合适？）

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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