本文主要是介绍关于数据分析的几点心得：维度、指标、KPI，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、看数据看维度
在对某一项业务或者业务的某个模块进行分析时，可以从大小两个角度去切入分析。
首先站在广阔的视角去看待一些数据。比如对某个产品（消费品），就要分析在大环境下是一个什么样的数据，如市场排名，市场占有率。还要记录市场整体波动情况，竞品的数据。这些一般可以通过第三方调研机构或者行业报告获得。
FineReport数据报表看板
然后需要分析针对这个产品你内部关心的数据是什么。比如每月每周的销售量，各渠道的销售量，广告、促销活动、线下活动、联合活动等带来的销售的提升和品牌知名度的提升。
当了解完以上的数据，就应该对这个产品方方面面的情况有个宏观的了解，对需要提升哪些数据指标有一个清晰的认识。之后就是细化到某个模块维度进一步分析，比如电商渠道需要关注的多一些，DAU、WAU、客单价、复购、用户流失等等，每个模块都可建立漏斗信息。实际分析时还要关注数据异常，做针对性分析。
2、什么是好的数据指标？
并不是所有的数据字段都可以当做指标。在选择监测的数据指标前可以先问自己几个问题：
一对于这个产品你核心关注的是什么？比如销售增长率、市场占有率？
二这些指标能够反映这个产品的走向趋势么？如果这些指标变好了能否说明公司是在往好的方向上发展？
三这个指标是否可控，能否操作？如果有些指标你目前的技术根本无法统计到，那也是无济于事。
四指标系设立是否严谨不存在漏洞。描述一个产品的一定是有系列指标，这些会标是否能完全的说明情况，在验证你的假设结论时，是否能完全支撑。
再来说说指标的数据和分析。
有时候数据本身也存在欺骗性，比如这个月的销售额是600W，另外两家最大竞品分别是300W和250W，似乎加起来也没有我们大。但是事实上，我们上个月的销售是800W，竞品分别是200W和180W。数据看上去很漂亮，但是按对比和比率来讲我们远下降了。
所以，好的数据最好一定是以比率的形式存在，要有对比性质的相对数据。
单纯一个或几个数据情况是没有意义的，点连成线，线构成面去展示，用图表展示一段时间的整体趋势，才能客观评价产品的健康程度。通常我们用BI或者报表搭建数据看板（dashboard）监测重要的数据指标。
FineReport数据报表看板
FineBI-大数据BI分析工具
数据分析要有目的性，不要被数据迷惑。上面的数据就是只关注了销售额情况，但忽略了整体分析而导致的表面欺骗。
3、发现数据异常，该从哪几个维度去分析？
有时候总量的角度是无法看出问题的，比如销售额、UV下降了，我们需要进一步细化去分析。看销售额总量的时候明显是下降了，先确定大的市场有没有波动，竞争对手有没有动作，需要查看市场总额以及竞争对手每个品类的数据。然后分析自身，每个渠道的销售额情况监测，每个区域的销售额情况，每个时间段的销售情况，把活动时间比如五一的数据扣除拟合，将有问题的标记出来。如果是渠道问题优化渠道，如果是市场波动，需要全局考虑战略和市场对策。
所以如果是销售额的分析，需要从渠道、活动时间点、地域等情况去深入分析。比如，是不是因为十一的活动导致销量有个明显的上升趋势？是不是因为上周搞了促销活动，导致本周一线业务员有个消极缓冲的时段，整体销售额低迷。
另外，数据一场也不是什么坏事，如果再数据分析过程中发现某数据表现极好，比如某渠道的销售增长率很高，是不是可以思考为什么会这样，有什么好的经验借鉴，甚至是不是要考虑调整渠道的投放比率。
4、不同阶段的关键性指标应该是随着业务的变化而变化的
在做数据分析前，我们会确定分析的目标，每个阶段不同。以电商渠道为例，有时候是分析各类活动效果以进一步优化方案或者挑选最合适的方案，留下分析模型以便后续活动对比预测；有时候是研究广告投放，在预算内让营收最大化；有时候是增强用户粘性，提高用户活跃度。
所以不同阶段无论是关键性指标还是KPI都要做相应调整。比如产品投放初期，关注用户数、订单数，后续考虑用户活跃度，回购率，客单价等等。
这篇关于关于数据分析的几点心得：维度、指标、KPI的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
