数据分析离不开指标。当我们在分析时，相比于单一指标的“出现什么问题，分析什么”，体系化的指标“通常能够结合问题所在的背景、串联各个指标、通过各种维度进行分析，从而使优化方案更加有针对性”。
换句话说，在数据分析中，一个好的指标体系可以帮助你更快、更精准地找到答案。
市面上介绍数据指标体系搭建方法的文章数不胜数，但直接分享各行业各场景的却寥寥无几。没有正确指标体系的参考，即使阅读了无数方法论，也很难真正构建出完整的数据指标体系。
为了真正帮助各位数据分析师，李启方老师联合了数十位行业的资深领袖，在研究了20多个行业数百家龙头、腰部企业的真实行业案例后，总结出了这套全面、系统的数据分析指标体系框架。
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构建完整知识框架
作为数据人，时间宝贵，试错成本更是高昂，如何找到一份具有权威性、准确、全面、贴近实际业务的指标体系就成了重中之重。
这份手册全面的包含了电商、财务、零售、物流、银行、医药、制造、广告、人力资源、互联网、保险、游戏、餐饮等15大行业，覆盖了24个业务场景，拆分出1000多条指标，可辐射业务、运营、数据分析、管理者等多个角色，真实地还原业务的整体运营情况，是一本真正的数据人职场必备百科手册。
拆解分析核心指标
让你分析更快人一步
很多数据人在拿到一堆数据时，不知道怎么利用；分析太过浅显，导致业务总是不满意；即便掌握了一堆分析工具，也不知道从何展开分析。
但作为数据人的必备技能就是合理选取和拆解指标，主动挖掘更多业务潜在问题，从而提升自我价值。
这本手册围绕底层分析+详细拆解+维度分析的逻辑，构建出一套完整的全行业数据分析指标体系，从不同角度梳理出日常业务活动，将庞大的数据提炼成各项核心业务指标，最终融合汇总为这本手册，让你时刻能跟上动态发展的业务。
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统一目标，共同发力
提高团队整体运营水平
你是否发现，即使是同一个指标，不同人员在不同场景下关注的数据维度也不尽相同？基于此进行二次加工所输出的分析报告更是逻辑各异。
不管是业务、运营还是管理者，只有在规范流程下生产指标，才能保证数据指标的相对统一，从而确保团队朝着共同方向发力。
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