前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。 即可分析支付节点是否存在bug，由什么原因导致。 三、数据指标分类 大致的，我认为可以将数据指标分为三大类：综合性指标、流程性指标、业务性指标。 四、数据分析与设计方法 数据分析和设计的方法有：事件分析、留存分析、漏斗分析、分步分析、对比分析和多维度拆解。 1、事件分析 事件是追踪或记录的用户行为或业务过程。 例如按照不同的省市地区分析、不同的用户人群、不用的设备等。通过不同维度拆解，找到数据背后的真相。 五、建立数据模型 引入数据分析，就要引入数据模型。 以上就是几个常见的数据指标模型，我们可以通过分析每个模型的背景和用途来学习其中的指标思路，并创造出适合自己团队的数据模型。
指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。 异常指标分析 这个流程只是一个整体框架，每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性，判断是否指标口径定义错误，或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。 可对该指标进行同环比分析，判断数据本身是否具有季节性、周期性。注意，在进行同环比分析时，需要考虑是否存在突发事件，若忽略这些因素很可能会导致截然相反的分析结果。 可以计算不同维度对数据异常的影响系数： 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。 通过竞品分析一方面可以了解整体行业的发展情况，另一方面可以了解我们的产品在整个行业的份额是否发生了变化。 预测数据异常将持续多久，判断异常指标对核心数据是否存在影响。与业务沟通，商讨挽回损失的对策。
移动推送、BI、云数仓Doris、ES、数据湖DLC、WeData、流计算Oceanus，多款产品助您高效挖掘数据潜力，提升数据生产力！
鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。 首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响 【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。 5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。 说了这么多有人问鸭鸭了，你刚开头说的那几个指标干嘛用了？？？ 诶！他们当然有用！
随着大数据时代的到来，加上我国物流成本一直居高不下，云物流被寄予厚望。云物流虽然极具发展前景，但是要全面实现它，需要巨大的资金和人力资源作为支撑，玩转云物流仍需时日。 为了不让消费者支付越来越高的消费成本，传统物流业开始借助大数据谋求转型之路，各种各样的物流信息平台也如春笋般破土而出。大数据时代下，云物流玩不玩得转？我们共同探个究竟。 在云数据交换技术的支撑下，物流企业、货主、车主等相关用户可以通过平台，同步掌握物流每一个环节的信息。同时，“云物流”还可以整合零散的物流资源，实现物流效益最大化。 云物流烧钱，多数企业心有余而力不足 不得不承认，云物流确实是个好东西，其发展前景也不可限量。每一个物流企业都想从传统物流或是别的运营模式转变为由大数据、信息化驾驭的云物流。 见中国电子商务研究中心：分析：大数据时代能否玩转云物流？
问题描述 通过CDH管理平台，进入Zookeeper管理界面，Zookeeper的平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟指标趋势图维持不变，指标数据异常。 .png] 通过以上分析可以判断指标数据非CDH计算得来，而是Zookeeper计算，排除CM问题； 3.2 分析Zookeeper源码 命令行调用Zookeeper监控指标代码片段（MonitorCommand.java ） [nphb1hypg2.png] 通过查看源码，指标数据是通过ServerStats获取“请求延迟”指标 分析ServerStats代码，代码片段（ServerStats.java） [p366hjdq9p.png 调用更新ServerStats方法代码片段如下：（FinalRequestProcessor.java） [ok2gjvq87t.png] 3.3 异常指标分析 通过分析代码，maxLatency和minLatency 指标数据在Zookeeper服务器启动记录每次Request的指标数据； 在获取Zookeeper服务器的的maxLatency和minLatency指标记录服务器所有请求中最大请求延迟和最小请求延迟
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。 无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。 构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 ? 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。 总之，本文介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标，这些指标都需要系统化的进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，以更好及时改进和优化
目录 主题及指标开发 一、主题开发业务流程 二、离线模块初始化 1、创建包结构 2、创建时间处理工具 3、定义主题宽表及指标结果表的表名 4、物流字典码表数据类型定义枚举类 " } 4、物流字典码表数据类型定义枚举类 为了后续使用方便且易于维护，根据物流字典表的数据类型定义成枚举工具类，物流字典表的数据如下： 来自：tbl_codes表 name type 注册渠道 实现过程： 在公共模块的scala目录下的common程序包下创建CodeTypeMapping对象 根据物流字典表数据类型定义属性 package cn.it.logistics.common / 下单渠道类型 val OrderChannelType = 18 } object CodeTypeMapping extends CodeTypeMapping{ } 5、封装公共接口 根据分析 ：主题开发数据的来源都是来自于kudu数据库，将数据进行拉宽或者将计算好的指标最终需要写入到kudu表中，因此根据以上流程抽象出来公共接口 实现步骤： 在offline目录下创建OfflineApp单例对象
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。 通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。 平均数是数据分析中最常用的聚合计算之一，在大部分数据分析中都有它的身影，不过也常常会误导人得出错误的结论。 12、几何平均数 在分析产品合格率、银行利率、平均发展速度等问题时，数据之间的关系不是加减关系，而是乘除关系，应运用几何平均数分析。 将数据集合中的n个数据连乘积的n次方根称为几何平均数。 几何平均数也是基础数据分析中一个常用的指标，尤其是在进行一些费米问题的估算时，往往比使用算数平均值更合理。 12、其他 除了以上说的指标，常用的指标还有最大最小值、方差、标准差、协方差等。
数据分析面试手册《指标篇》 Q1 : DAU下降如何分析？ 考频： 难度： 分析 指标异常类问题是数据分析面试中考频最高的一类问题，Q1和Q2的问题都可以归类为指标异常类问题，对于此类问题要从数据的角度将大指标化小，找到异常的小指标，再就是从内部和外部等客观因素进行补充回答 思路 两步分析法： 首先定位问题原因，此时可以通过计算各个维度该指标的变动系数=（异常前指标-异常后指标）/异常前指标，选出变动系数较大的前几个维度进行分析。 Q5 : 数据分析指标的阈值如何确定？ 考频： 难度： 人为划定：根据经验确定阈值。 对于具有明确目的（如达到500w的GMV）或者具有足够的经验时，可以使用认为的方式去确定阈值。 自动选择：通过数据挖掘的方式进行确定。 当数据维度很大，数据量很多的时候，我们可以建立机器学习模型（回归、分类、聚类等），后续根据评价指标选择模型的参数从而确定阈值。
开始分析波动原因，经过多个维度的拆解分析后，发现南京下降影响最大，结合最新公布的疫情信息，回复老板/业务说，“昨日数据波动的主要原因是XXX，指标总体下降XX，其中南京下降XX，影响率XX”。 因此，在数据产品设计时，需要对业务需求进行调研分析，确定指标异常的判断标准。 3.利用基尼系数的思想实现异常归因报告自动生成 确定数据质量准确无误后，指标波动异常分析的一般流程是，先结合常见的几种异常原因（业务动作、市场环境等）提出初步假设。 最后确定指标拆解过程定位关键影响维度验证假设，得出分析结论。 四、小结 指标波动是数据工作中最常见的问题，高效的异常波动的归因分析流程主要从以下几个方面逐步完善： 建立完善的数据质量监控体系，才有足够的自信，确认不是数据问题 利用基尼系数分析或其他分析方法，产品化影响波动的关键维度以及影响率
【面试题】某公司数据库里有3张表，销售订单表、产品明细表、销售网点表 ”销售订单表”记录了销售情况，每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品，购买的数量是多少，以及对应产品的零售价 “ 2020年度第一季度的购买人数，销售金额，客单价，客单件 人均购买频次 【解题思路】 分析在2020年度第一季度的购买人数，销售金额，客单价，客单件 人均购买频次 此题应用“销售订单表”表的数据，要正确的解决 里面涉及到常用业务指标，如果忘记的话，可以在《衡量业务：指标体系》里回顾 1.购买人数 购买人数，要用到“销售订单表“中的”顾客ID“来分析出人数 在实际销售中一个用户可以在一个交易网点购买多次，或者在多个网点购买多次 但是，问题中还有一个条件，那就是分享下“在2020年度第一季度”的数据 通过条件筛选（where），可以得到符合条件的数据。需要用到日期和时间函数处理年份和季度的提取。 ： 【本题考点】 1.考察了日常经营分析中经常用到的指标，常用的指标可以回顾《衡量业务：指标体系》 2.分组汇总是常用的分析方法 3。
临近年底，企业都要做2020年预算，这个任务往往和数据预测业绩指标有关，于是很多同学留言想看：2020指标预测该怎么做？今天它来了。 这时候给数据分析师自由发挥的空间很大，但要注意几个原则： ▌原则一：预粗不预细。 当我们用杜邦分析法拆解的时候，可以把一个核心指标拆解成一堆二级三级指标（如下图所示）原则上，要预测的指标越少越好，越宏观越好，最好是只预测GMV、销售额这种一级宏观指标。 同时作为数据分析师，在收集拆解假设的时候，可以利用数据验证假设是否成立，这样也能体现数据分析的作用（如下图所示）。 ? 业务部门一般会本能地抱怨：目标定的太高了。需注意：产出和投入挂钩。 作为数据分析，要做投入产出分析，判断业务是真做不来还是假哭丧。想说服老板：“这个投入不可能达成目标”，是可以的，前提是得做足功课（如下图）。 ?
对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？ 另外对于访问量大的，可以考虑直接写到文本中，根据预测的访问量，先定义假若是100个文件文件名，需要的时候，再对所有文本文件中的数据进行分析，再导入数据库。 、数据字典等，不超过物理内存的80%。 这个时候就要分析相应的SQL语句了，比如从慢查询日志中找到SQL，然后进行优化与分析。 TPS（Transaction Per Second，每秒事务量）是指每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量，是衡量系统处理能力的重要指标。
介绍 相似性度量是许多数据分析和机器学习任务中的重要工具，使我们能够比较和评估不同数据片段之间的相似性。有许多不同的指标可用，每个指标各有利弊，适用于不同的数据类型和任务。 欧几里得距离 该指标计算 n 维空间中两点之间的直线距离。它常用于连续的数值数据，易于理解和实现。但是，它可能对异常值很敏感，并且没有考虑不同特征的相对重要性。 余弦相似度 该指标通过考虑角度来计算两个向量之间的相似度。它通常用于文本数据并且可以抵抗向量大小的变化。但是，它没有考虑不同特征的相对重要性。 Jaccard相似度 该指标通过考虑两个集合的交集和并集的大小来计算两个集合之间的相似性。它通常用于分类数据并且可以抵抗集合大小的变化。但是，它不考虑集合的顺序或元素的频率。 皮尔逊相关系数 该指标计算两个变量之间的线性相关性。它通常用于连续的数值数据，并考虑不同特征的相对重要性。但是，它可能无法准确反映非线性关系。
那本文我们来聊聊To B业务数据指标究竟是什么…. To B or Not to B, there is not a question. ——（三）To B 业务数据指标体系 一、什么是to B业务？ 字面上的意思是很明确的：“B”是Business，也就是商业，面向企业或者特定用户群体。 四、To B业务关键数据指标 To B业务的指标体系，在业务发展的不同阶段所关注的是不同的： 构建to B业务的指标体系.jpg 图中有小红旗标注的表示在每一个阶段，都有一个北极星指标 通过以上分析，不难看出，to B业务具有一系列不同于to C 业务的显著特征：客户留存是即使，获客成本高，产品/服务客单价高，产品迭代需要数据支撑。 通过数据指标的监控，可以很好的定位异常，找出原因，从而推动产品或服务的质量的改进， 最终驱动业务收入增长。 谢谢，欢迎指导!
介绍相似性度量是许多数据分析和机器学习任务中的重要工具，使我们能够比较和评估不同数据片段之间的相似性。有许多不同的指标可用，每个指标各有利弊，适用于不同的数据类型和任务。 欧几里得距离该指标计算 n 维空间中两点之间的直线距离。它常用于连续的数值数据，易于理解和实现。但是，它可能对异常值很敏感，并且没有考虑不同特征的相对重要性。 余弦相似度该指标通过考虑角度来计算两个向量之间的相似度。它通常用于文本数据并且可以抵抗向量大小的变化。但是，它没有考虑不同特征的相对重要性。 Jaccard相似度该指标通过考虑两个集合的交集和并集的大小来计算两个集合之间的相似性。它通常用于分类数据并且可以抵抗集合大小的变化。但是，它不考虑集合的顺序或元素的频率。 皮尔逊相关系数该指标计算两个变量之间的线性相关性。它通常用于连续的数值数据，并考虑不同特征的相对重要性。但是，它可能无法准确反映非线性关系。
想要从海量数据中分析获取到有价值的知识信息，首先要了解物流货运车辆轨迹数据的特征。 对于我国道路基础建设、交通路径规划、物流车辆调度、经济指标预测等方面有着积极意义。 03 如何挖掘这些数据？ 轨迹数据挖掘，是指从大量轨迹数据的集合C中发现隐含模式m和知识n的结果S。 ，同时也可以为政府提供物流运价指数、货运效率指数等优先经济指标。 一般数据分析仅仅提供退货量即可，包括订单数、订单行、SKU、数量等。 要注意的是，退货有两种形式，其一是终端退回到物流中心；其二是物流中心退回供应商或者报废处理。两者差异是很大的。 最后要说明一点的是，数据分析的结果并不是直接应用于设计，而是要据此提出设计指标。其中有些数据的变化是比较缓慢的，如产品特点、订单结构、品项数、作业方式等，有些却会变化剧烈，如设计指标等。
1什么是数据指标 在互联网行业中，对指标的一般定义为： 指标，是反映某种事物或现象，描述在一定时间和条件下的规模、程度、比例、结构等概念，通常由指标名称和指标数值组成。 2为什么要搭建数据指标体系 2.1 搭建数据运营分析框架 一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议 3搭建指标体系应该关注哪些指标 一个APP在构建指标体系时所关注的数据指标可以从六个维度来看：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析、用户属性分析和收入分析。接下来我们将一一道来。 具体的分析方法与安卓是类似的，主要是分析活跃和留存数据。 用户画像这部分的数据需要进行相关的画像数据采集，才可以支撑比较详细的画像分析。 ? 6收入分析 盈利是产品的最终目的，所以总收入、付费用户数、付费率、ARPU这四个指标经常用到。
，因此日常数据分析80%总是在围绕指标异动做分析，进行原因定位，常见的指标异动分析例如GMV、DAU等为何下降？ 首先是指标评价的依据，即凭什么说指标波动了，和历史同期比通常的方式是对比分析波动幅度的大小，可以是百分比或者绝对量，异常指标波动阈值要以来实际业务场景来定。 2、确认是否数据质量问题（质检报告） 数据质量是数据分析的前提条件，在着手分析之前，一定要先确认数据的准确性，数据质量可以说是数据产品的生命线，没数据时，业务可以基于经验等多方考虑去决策，但如果数据质量有问题给业务带来错误的决策引导 3、指标拆解（指标构成 加减乘除） 明确定义，并拆解指标，了解指标的构成，方便进一步定位异常部分 4、确定常用分析维度（常用分析方法论： 人货场 5W2H ） 多维分析是常用分析方法之一，将指标按照一定维度下钻细分 原因分析对维度、细分指标进行原因分析，综合考虑以往数据异常原因、产品运营技术侧调整、初步定位的影响范围最可能由什么原因造成，再结合自身业务经验确定几个最可能的原因假设，给这些假设排数据验证的优先级，
今天继续跟大家分享：九大数据分析方法系列。之前已经分享过： 周期性分析法 结构分析法 矩阵分析法 点击可进行阅读哦~ 这三种方法，都是只对一、两个指标进行分析。 小伙伴们肯定会问：那如果有好几个指标，要怎么进行分析呢？答：当遇到好几个指标的时候，得先分清这些指标间的关系。 一、常见的指标间关系 第一种：并列关系。几个指标相互独立，且是上一级指标的组成部分。 ，广告页、落地页、注册页的指标相互关联，用户要一步步走 两种关系对比如下图 当我们遇到一堆指标的时候，一定要先分清这些指标之间的关系，之后再下手，因为这两大类关系，对应的是两种完全不同的分析方法：指标拆解法 & 漏斗分析法。 如果没有，那拆了也白拆（如下图） 第三步：确认子指标有数据采集。这一步也能重要，因为指标的背后是数据采集，如果没有数据采集，就只能用粗线条的拆解（如下图） 第四步：列出拆解公式，进行数据对比。
智能数据分析（ IDA）基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构，帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务，快速实现数据驱动业务增长的目标。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
