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指標體系，其實就是數倉建模中的指標建模，維度建模這種內容，只是指標體系現在更多的是和數據產品相關聯，這裏簡單說說指標體系。
也就是指標的體系，把指標按照某種規則成體系的梳理出來。指標之間會有相似性，或者屬於同壹個業務領域，比如活躍用戶數、流失用戶數、新增用戶數、新用戶、老用戶，這些都屬於用戶域，也就是和用戶相關的指標。
從業務中，我們可以整理很多的指標出來，體系中，除了剛剛說到的業務領域，還會有維度，指標和維度，是不會分開看的，脫離了維度的指標，是沒有意義的，我們看壹個指標，壹定會結合他的場景看，也就是維度了。
所以呢，指標體系，也就是指標+維度+規則。
以我們的相宜薈為例，壹個電商小程序，肯定就離不開人，離不開商品，離不開交易，經典的人貨場三個角度。規則呢，每個人的習慣可能不壹樣，我喜歡叫：
這好像是之前看阿裏的壹本書，學習的，反正後來，覺得挺好的，也壹直用下來。
因為是線上產品，還有用戶行為，這也是很重要的壹點。
壹開始梳理的時候，不求大而全，先梳理核心的指標維度，然後逐步去完善它，叠代。
關於指標，可以參考之前的文章：
說說數倉(4) - 指標字典
昨天看到壹篇文章，對指標的類型分的挺好，就是分為：
這種分類方式也很有意思，比如，訂單數，就是壹個結果型指標，因為是用戶下單之後產生的，那這個訂單數的過程型指標有哪些呢？比如支付轉化率，就是說有多少人產生了實際交易，這個占比情況，類似的還有商品詳情頁訪問人數，添加購物車人數，提交訂單人數，這其實就是每壹個事件的轉化漏鬥，每壹個事件都是壹個過程型指標，最下面的是壹個結果型指標。
當我們梳理完指標體系，然後幹點什麽？就完事兒了？
不是的，這只是第壹步，在梳理的過程中，我們不是自己在做，而需要和業務部門，和運營的同學去交流，壹起完成這件事情，每個部門都會有自己關註的指標，領導有領導關註的指標，每個人 的位置不同，關註的內容也不同。我們要確保輸出的指標體系，是業務部門認可的。
指標體系不是壹成不變的，關註的內容會變，我們需要讓這個指標體系隨著業務發展，逐步變化，所以，我們要有壹個維護機制，變了就要去修改，而且有壹個地方，可以讓所有人都看到，我們當前的指標體系，並且可以反饋問題，去修改。
指標體系=》所有人都可以看&可以反饋=》維護&叠代
指標體系，畢竟是文字描述的，日常運營不可能單純的去看這些指標，我們需要把指標體系轉化成數據產品，使用可視化的方式，更好的運用。
可視化數據產品
下壹步，就是將指標體系可視化，也就是各種業務看板，大屏之類的，說白了，就是報表，這裏，我們可以簡單的做統計分析，當然，如果有預測啊、推薦啊之類的更好了。
這些可視化如何做呢？這裏需要結合現有的可視化產品，是Tableau，還是自己開發，還是開源的可視化產品，還是Excel，都可以。
再說說指標體系，可視化這裏不多說了。
指標體系這裏，有很多的內容其實，比如增長模型AARRR，或者人貨場模型，還有競品啊，產品體驗啊，用戶畫像啊，各種角度都可以去梳理，關鍵是要和運營搭上，大家的思考方向壹致，不能是妳梳理完了，沒人用，妳讓數據分析師每天看也沒啥用，還是得回饋到業務，給業務同學，給業務帶來實打實的幫助。