¿Cuáles son las características de los buenos indicadores de datos?
1. Precisión
Esta precisión tiene dos niveles de significado. Uno es que el objetivo de datos es preciso durante el proceso de finalización de la habilidad y no habrá errores de lógica de código. error. Los datos de las dos fuentes de datos de origen de cálculo son correctos. Si los datos básicos del objetivo de datos de cálculo son incorrectos, ¡sería aún peor! La precisión y la integridad de la recopilación y el registro de datos de una empresa también deben ser un proyecto de iteración continua. Por supuesto, a qué tema pertenece esto lo discutiremos más adelante cuando tengamos tiempo.
2. Efectividad
Para reflejar verdaderamente el objetivo de datos, debe poder medir el objetivo comercial del escenario comercial correspondiente. Por ejemplo: diseñar un objetivo para medir la calidad del tráfico. En un sitio web, usar UV para medir es incorrecto. Usar la tasa de rebote para medir tiene cierta validez, pero aún no es efectivo usar la tasa de conversión puede ser más apropiado (diferentes empresas persiguen diferentes objetivos comerciales, por lo que los objetivos de datos diseñados son diferentes) y utilizan el número de acciones comerciales más recientes; visitas que se espera que los usuarios completen/el número de visitantes entrantes.
3. Periodicidad
Los objetivos de datos deben revisarse periódicamente. La definición objetivo de KPI, por ejemplo: las ventas pueden ser diferentes según los objetivos comerciales actuales y el calibre del cálculo puede cambiar mucho. Al mismo tiempo, cada indicador de datos debe revisarse periódicamente para ver si se puede seguir midiendo y si el indicador de datos sigue siendo significativo. Como los objetivos de KPI cambian en cualquier momento, a menudo también es necesario cambiar los calibres de muchos objetivos. Esto es lo que más teme el desarrollo de datos. Cambiar el calibre requiere reescribir el historial.
4. Alcanzabilidad
En las empresas reales, muchos indicadores no se pueden calcular debido a factores limitados de integridad de los datos. Por ejemplo, la participación de mercado de una empresa suele ser difícil de calcular porque es difícil obtener la participación de mercado completa. También es difícil calcular el coste de cada pedido en el comercio electrónico, incluidos los gastos de publicidad, almacenamiento, salarios del personal, almacenamiento, logística y distribución, etc. Por lo tanto, en términos de la viabilidad de los objetivos de datos, a menudo es necesario completar primero los objetivos simples y luego continuar mejorando los objetivos complejos basándose en una aplicación de datos en profundidad y sólidas habilidades del equipo de datos.
En cuanto a las características de los buenos indicadores de datos, el editor de Qingteng las compartirá con usted aquí. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.