随着公司规模与业务的不断扩大，数据处理的难度也在不断上升，指标分析变得很有必要，下面一起来看看吧！

1. 为什么要做指标分析？

在日常产品的迭代和运营的过程中，我们会接触不同的数据、不同的指标，很多数据指标独立存在的，每个指标都能表示出一些问题，但是最终显示出来的数据比较零散，没有办法串联起来，也没有办法发现全局问题，因此要做指标体系化，将零散的数据串联起来，通过单点看到全体，通过全局解决单点问题，达到“牵一发而动全身”的目的，通过相关的指标变化看到整体业务场景下的变化，从而快速发现问题或者是监控相应运营策略的效果情况。

因为只看一个指标，能发现问题，不能解释问题。拆解指标，能从细节发现问题，进而引发新的思路。

无论是汇报还是制定计划，每个公司都需要对未来的趋势进行预测，为了提高预测的准确性，需要把大的指标分解，使计划更加有据可依。

举例：

如在上述的听歌App的举例中，我们将数据填充到指标模型中，得到如下公式：

活跃用户数=新增活跃用户数 + 已有活跃用户数

=（下载量 x 注册率 x 首次浏览比例 x 首次听歌比例） + （已有用户数 x 持续登陆比例 x 持续听歌比例）

=（10000 x 50% x 90% x 30%）+ （200000 x 80% x 85%）

=1350 + 136000

=137350

在以上案例中，如果想把活跃用户数提升至144000，那么根据这个公式我们可以找到以下几个考虑的方向：

• 增加各个渠道的下载新用户数
• 提升新用户的注册率
• 提升新用户首次听歌的比例
• 提升持续听歌比例

团队可以针对每一个方向进行单独的计划和改进，通过预测每个可能方向的提升的幅度，来预测活跃用户数可能提升的比例，以及对应要消耗的资源，提升计划的准确性

2.配置指标分析图

• 第一步：找到主指标。
• 第二步：找到负责主指标的部门。
• 第三步：确认子指标有数据采集。
• 第四步：开始配置指标拆解图

了解完程序后，我们就可以在星河可视化平台中开始配置指标拆解法。

2.1 指标分析：准备数据

先准备一份数据，并定下主要指标，在这里我们以居民存款为主要指标，并以区域、省份、城市为依赖维度。

确认所有指标有数据采集准备好数据后，就可以上传到星河可视化平台中。点击我的数据→数据文件→新增文件即可上传数据。

数据上传完后，新建一个看板，并在分析模式找到指标拆解法。

数据上传完后，既可以开始配置图表。

把主指标拖入【指标】中，把子指标拖入【维度】中，我们就可以得到一张指标拆解图。如图所示，完成配置后，我们便可以对指标进行逐一拆解分析。

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傻瓜式操作很适合现在的数据分析小白入手，就算是掌握了R、python这种编程语言，也可以将其用来做补充性的分析工具。

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