数据分析课|新公布的3个数据看板定义观察指标，这些内容你真的注意到了吗

1、数据看板定义观察指标——进行维度下钻

定义好分析框架后，要进一步确定观察指标， 主要是对观察维度进行拆分，逐渐细化，只有在更精细的维度分析数据才最有可能得到准确的答案。

比如在架率又可细分为日间在架率和夜间在架率，还可继续细化为某某产品在架率，甚至可以细化到业务员王二在日间12:33误操作某交易量极大的产品，造成利润损失。这样就打通了从业务结果——生产过程的分析链条。

又比如报价策略有可细化为具体sku的报价问题，该数据又可关联到上游供应商近期内价格调整频繁，而报价策略未结合该特点导致该产品报价过高/过低。

维度细化的过程中，可能会逐渐拆分为一级指标、二级指标……n级指标， 但并非拆分中的每一个维度都要作为观察指标。是否作为报表使用要结合公司业务特点并且和业务部门多次沟通协调达成共识。

在维度下钻的过程中确定哪些维度是需要进行统计的，哪些是不需要用到的。

2、数据看板定义观察指标——统一数据口径

数据口径指的是对于数据的定义， 如果系统内部统计口径不一致，就会导致业务分析出错。如果不对数据口径进行清晰的定义，开发人员在调用数据时可能会直接采用已有的口径，这个已有统计口径不一定符合当前数据指标的需要。

产品人员应该单独书写一份关于数据口径的定义的文档，并上传至系统内部的文档共享系统，方便业务人员随时查阅。如果系统允许，尽可能与业务部门达成共识，形成一套标准的数据口径。

3、数据看板定义观察指标——定义统计频次

确定好需要统计的数据维度形成观察指标后，要对观察指标分类处理，有些指标属于关键性因素，有些指标属于次要因素。有些指标单位时间内产生的数据波动较大，统计频次可能要到分钟级。而有些指标数据波动较小，可能一天只有几次变动，统计频次可设定为小时级。

以上就是有关于数据看板定义观察指标的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。