【摘要】现如今，很多岗位都需要和数据打交道，比如运营、产品、销售等。数据分析的作用在于以特定的形式将数据分析结果展示给决策者，给他们提供决策参考和依据。那么，如何把数据指标业务化呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

1.根据时间属性确定指标

时间是一个自然属性，业务运作会随着时间的变化而变化，因此根据时间属性来确定指标是最常见的方法。时间可以是年、月、周、日等，根据自己的业务目的来选择使用。例如：

(1)日销售额、月销售额、年销售额。

(2)日完成率、月完成率、年完成率。

(3)日活跃用户量(DAU)、周活跃用户量(WAU)、月活跃用户量(MAU)。

2.根据地区属性确定指标

分析受众用户的使用习惯和业务场景，来确定每个地区的指标，比如：

(1)一线城市：使用人群、男女比例、上季度指标。

(2)二线城市：使用人群、男女比例、上季度指标。

(3)三线城市：使用人群、男女比例、上季度指标。

一线城市、二线城市、三线城市排列，这是按业务中的重要性排序。

3.根据人货场梳理指标体系

对于大型零售企业而言，人、货、场都是零售营运的核心三要素。

例如一个零售品牌企业，可以用以下方法梳理指标体系：

(1)人：可以划分为员工 、顾客;

(2)货：可以根据商品的流动来划分，计划、采购、配货、调拨、回收、物流;

(3)场：可以划分为渠道、店铺等。

对业务进行具体划分的方法，可以根据不同企业的具体情况进行调整，从而梳理出业务的分析架构。

4.衡量企业业务化的标准

在衡量业务经营状况的过程中，单一数据指标衡量很可能片面化，需要通过补充其他的指标来使我们的判断更加准确。

例如：朋友的店铺月净利润20万元，刚看这个指标感觉这个店盈利不少，发展应该不错，但是再一看前两个月的净利润，发现前两个月的净利润都是40万以上，增加了这一个指标，我们就发现了这个店的经营状况可能存在问题了。

关于如何把数据指标业务化，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。