课程概览
当前时代，数据已经成为构建现代社会的重要元素，渗透到人们生活的方方面面。
在商业世界中，各行各业的企业开始围绕数据进行信息化、数字化转型，把数据当作企业重要的战略资产，寻求数据的价值。
企业想要充分利用将数据转化为信息和知识的过程，就需要通过完善的数据指标体系，系统化看待数据，分门别类的使用数据，让数据发挥出更大作用。
数据指标体系的构建在很大程度上，将企业整体的发展情况，完整的展现在管理人员的面前，只有掌握核心数据指标的变化与原因，才能全面分析企业发展，进行更加准确的决策。
本课程梳理提炼了构建数据指标体系的通用法则，通过三个步骤+四大模型，确保学员掌握实施落地的系统方法，解决学员在构建业务指标体系过程中面临的“无理论、无框架、无方法”的三大难题，使学员学之能用，助力企业构建科学业务数据指标体系。
学习目标
理解企业数据的战略资产价值，推动企业充分发挥数据能力驱动业务增长
掌握构建数据指标体系的三个步骤&四大模型，确保实施落地的系统方法
系统学习业务异动分析方法，推动相关人员快速定位业务问题，优化业务方向
学会将数据应用于实战的方法，推动企业核心人员的数据化能力进阶
课程大纲
一、缺少科学的数指标体系将给企业带来哪些困境？
- 1、数据指标和数据指标体系
2、为什么需要指标体系
形成标准化的衡量指标，监控业务发展状况
通过指标分级治理，快速定位业务问题，优化业务方向
形成标准化体系，减少重复工作，提高分析效率
二、如何用三个步骤、四个模型科学构建数据指标体系？
1、用四个模型梳理数据指标体系
OSM模型：明确业务目标，数据赋能业务
AARRR模型和UJM模型：理清用户生命周期及行为路径
MECE模型：指标体系分级治理
- 2、以产品营收为例搭建数据指标体系
- 3、多部门配合搭建指标体系的流程
4、常见的数据指标体系有哪些？
互联网产品数据指标体系
电商平台数据指标体系
三、数据指标体系应用实战：定位异动因素
- 1、数据波动多少才算成为数据异动
2、数据波动分析思路与方法
数据波动分析的四个排除
排除数据周期性波动
排除内部因素的影响
排除外部因素的影响
排除数据传输问题
通过逻辑树确定数据波动影响因素