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标题: 数据分析中如何设定评判指标 [打印本页]
作者: 起开 时间: 2024-5-27 14:37
标题: 数据分析中如何设定评判指标
指标值是你用来判断绩效的值。它们也是任何数据产品的重点。它们用数字方式反映了你所在组织希望做出改善、规避或影响的实际行为。例如:在信用卡行业,“钱包份额”是一个流行的指标。该数字代表一个消费者的总消费支出中，某特定发卡机构所占的比例。对于发卡机构，它无法影响客户的可支配总收入，但它可以设法影响他们，让他们在收银机或手机上更多地使用该机构的信用卡。
通过提供对改进状况的明确度量，指标可以在组织内建立工作重点，并易于协调。指标也有可能造成有悖常理或违背组织目标的行为。
尽管选择恰当的指标很重要，但很多组织往往缺乏对此的深入思考，里是一些在选择要关注的指标时，最常见的错误:
历史常规—
历史并不总是一个良好的指引。许多企业盲目地追随它行业中的传统智慧，甚至只是沿着历史的轨迹而没有思考其中的含义
指标的简单化—
阻力最小的路径，可能会失去数据向你提供的信息，用户在一个网站上花费的时间很容易被跟踪，但它并不会告诉你，用户是正在积极参与还是跑去泡一杯咖啡了。
指标的复杂化—
与指标简单化相反的是指标复杂化，就是人为地把多个数据源的数据结合在一起。如果人们不了解某个值是如何创建的，他们就可能会对你的分析产生怀疑。
太多的指标使许多组织陷入这样一个陷阱，就是试图全面收集能够跟踪管理者关心的所有事情的指标。如果你使用十几个关键指标，那么这些指标就不值得称之为“关键”。
虚荣的指标—
有些指标可以让你或你的组织看起来不错，但它们与重要的结果并无关联。注意不要选择那些仅仅是因为你知道它们会让你看起来不错的指标。