bi数据分析师怎么产出数据？——九数云BI
bi数据分析师如何更好的产出分析数据？小九这篇文章给大家详细解答~
bi数据分析师该如何产出数据呢？
这里所说的产出数据，并非做开发或做数据采集。而是每当业务上有新的功能点需要开发上线的时候，大数据分析师需要围绕着这些功能会产生那些业务变化、功能上线的目的是什么、等一系列问题．在功能上做好数据的埋点，以及可以衡量最终效果的指标。这样当功能上线的时候，我们才可以快速地衡量业务效果。
下面小九来为大家仔细讲解~
1. bi数据分析师：指标设计
数据指标分为：用户数据、行为数据、业务数据。
1）用户数据指标：新增、活跃、留存
- 新增用户数：产品在一定时间内新增的用户数，根据不同渠道新增的用户，判断各渠道引流效果
2）行为数据指标
- PV ：在一定时间内，产品的点击量，同一个用户点击多次都计入统计
- UV ：访问人数，即独立访客，一定时间内，产品的访问用户数，一个用户多次访问只记录一次·点击率：页面上某一内容点击与显示次数比，反应内容的受关注度，多用于广告
3）业务数据指标
- GMV ：商品成交总额，包含付款、未付款及退款，衡量平台的交易量
- 转化率：达成目标用户数与进入页面目标数之比，与具体业务相关，衡量产品盈利的重要指标。
2. 数据埋点
在确定好指标后，分析师下一步需要思考我要收集哪些数据才能计算出所需要的指标？为了收集这些数据，我需要在 app 的哪些位置埋点？
1）【业务埋点】
就是预先在用户可能操作的"点"，埋下上报的代码，一旦用户发生了操作，我就上报该用户操作的详细信息
2）【监控埋点】
这种埋点不是给产品和运营分析用户的，是让开发／运维对自己的程序有个更精准的认识。
3. bi数据分析师：报表建设
4. bi数据分析师：看板建设
报表建设完毕后，最后一步分析师还需要将这些数据展现给业务方。因为业务方的需求可能多且杂，如果每次需求分析师都写 sql 跑数的话会很浪费时间，所以一般会将一些常见的查询需求使用自动化看板的方式展示出来，会大大节省数据分析师的跑数时间。
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九数云作为一款零代码在线BI数据处理平台，是解决这一挑战的理想选择。九数云能够实时连接和整合数据，帮助用户以直观的方式创建定制化的数据处理流程，无需编写代码。
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