題材數據指標

㈠ 數據分析中的基本指標

數據分析中的基本指標
1.平均數：
是描述一組數據集中趨勢的指標，有很多種平均數，如：算數平均數，幾何平均數，調和平均數，加權平均數，平方平均數，指數平均數等。
最常用的是算數平均數
平均數非常容易受到極值的影響，因此在數據處理中，要注意對極值的處理
2.絕對數：
很多書中的定義是某現象在特定時間和范圍內的總體情況，是求和計算，雖然合計數在數據分析中是非常常用的一個指標，但是我認為絕對數不一定就是總體情況，也不一定是求和計算，任何通過加、減、乘得出的數字均可稱為絕對數，可以是總體，也可以是個體。
3.相對數：
兩個指標的比值，也就是兩個絕對數的比值，根據研究目的和對比基礎不同相對數可分為：
1.結構相對數
將同一總體內的部分數值與全部數值對比求得比重，用以說明事物的性質、結構或質量。如,居民食品支出額占消費支出總額比重、產品合格率等。
2.比例相對數
將同一總體內不同部分的數值對比，表明總體內各部分的比例關系，如,人口性別比例、投資與消費比例等。
3.比較相對數
將同一時期兩個性質相同的指標數值對比，說明同類現象在不同空間條件下的數量對比關系。如,不同地區商品價格對比，不同行業、不同企業間某項指標對比等。
4.強度相對數
將兩個性質不同但有一定聯系的總量指標對比，用以說明現象的強度、密度和普遍程度。如,人均國內生產總值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分數或千分數表示的，如,人口出生率用‰表示。
3.百分比：
是相對數的一種，用來表示一個數是另一個數的百分之幾，也稱為百分數或百分率
4.百分點：
百分比的變動幅度
5.頻數：
一組數據中，某個數字出現的次數
6.頻率：
一組數據中，某個數字出現的次數與總次數的比值
7.比例：
總體中各部分數據占總數據的比重
8.比率：
即比值，兩個數字相比所得的值
9.同比：
本期與歷史同期數據的比值
10.環比：
本期與上一期數據的比值

㈡ 數據指標體系可以分為哪三類

一是反映數據取值分布集中趨勢的平均指標；
二是反映數據分布離散程度的變異指標；
三是反映數據分布形狀的偏態和峰度系數。

㈢ 有哪些可用的數據指標和分析指標

外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高

㈣ 數據分析指標有那些

有下面幾個指標：
1. 常規數據指標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。這些是最基礎也是最基本，同時也是boss們最關注的指標。你接手這項工作的時候第一任務就是把這些數據梳理好。
2. 渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。 這時候就需要監測各個渠道的好壞，哪個效果好，哪個單價便宜，這都是需要渠道數據監測來完成。當然，你還需要跟蹤監測不同渠道用戶的後續表現，給每個渠道的用戶進行打分，讓BOSS知道哪個渠道值得投，哪個渠道是垃圾。 同時也可以監測iPhone和Android用戶的質量區別，一般來說，iphone用戶質量要略高於android用戶。當然，有多餘精力的話還可以監測不同機型之間用戶的表現區別。 總之就是在不同的維度上監測不同用戶的表現。
3. 用戶的核心轉化率。想想你的APP的核心功能是什麼，然後去監測這個核心功能的轉化率。在游戲APP里可能叫付費率，在電商APP里可能叫購買率。不同的行業都有相應的不同轉化率，你可以將自己的產品和行業平均進行對比，看看自己的產品在行業中所處的地位。同時，通過長期的監測，你還可以更具這項數據評判APP不同版本的好壞。
4. 用戶使用時長的監測。 一方面，這是一個監測用戶活躍度的非常好的指標。用戶使用時間長就意味這活躍度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在設計的時候，當初預計一個正常的用戶每天會用多少時間，上線後用戶真正用的時間是否和你的預計相同？ 如果這裡面有很大的偏差，就說明用戶對APP的認知和你當時設想是有不同的。 這個時候你就需要想想如何來調整你的產品，去迎合用戶的認知。（這里說一個題外話，個人認為在對產品做修改的時候一定是想辦法去迎合用戶，而不是想辦法改變用戶讓用戶去適應產品。這里以微博作為例子，用戶一直把微博看做是一款傳媒產品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一個綜合社交平台，推出了微博會員，用戶推薦，各種私信評論規則等，後台事實證明這一切都沒有改變用戶對微博的認知，微博所作的一切都是無效的。所以當你苦惱於為什麼用戶沒有按照我的設想去用產品的時候，一定要想著我該怎樣變才能迎合用戶的需求，而不是去想我該怎樣變才能讓用戶認可產品的設計？）
5. 用戶流失情況。 一方面需要監測用戶的流失率，比如新用戶進來後，第一、三、七、三十天還在使用產品的有多少人。流失率的變化可以直觀的反應APP再朝好的方向發展還是不好的方向發展。行業中也有一些平均水平指標，你可以參考這些指標評判自己APP的好壞。另一方面需要找到用戶流失的地方，看看用戶在哪些地方流失了，然後有的放矢，進行相應的改動。如果有能力的話，建模將用戶流失的各種情況都刻畫出來，這樣在產品的後續改動中就更加游刃有餘了。
6. 活躍用戶動態。密切關注APP活躍用戶的動態，傾聽他們的聲音。一旦發現異常立馬組織人員商討對策。活躍用戶（或者說核心用戶）是APP最寶貴的資源，關注他們的一舉一動，這個重要性不需要多說了吧.
7. 用戶特徵描述。這點和指標關系不大，有點建模的意思了。 將用戶的各個指標特徵進行描述，越詳細越好。如性別，年齡，地域，手機型號，網路型號，職業收入，興趣愛好等等。這些數據平時沒什麼用，但對於產品人員來說，有時候會給他們很大的靈感。如果可能的話，還可以分以下維度：如活躍用戶的特徵是什麼樣的，較沉默的用戶的特徵是怎樣的，流失用戶的特徵是怎樣的。
8. 用戶生命周期的監測。這個是專門針對那些社交、游戲類的APP來說的。當你的APP上線一段時間後（6-12個月），你可以回頭看看一個正常的用戶，完整的體驗你的APP的流程是怎樣的，大概需要多少時間。根據這個數據再結合一些其它數據可以大致的估算下你的產品能夠到怎樣的規模，讓你的BOSS們知道這款產品最終能發展成什麼樣。 當然這個很難，產品的發展受到太多因素的影響，光靠你一個數據分析師來預測顯然是不那麼靠譜的。

㈤ 求一款桌面主題，主體背景是一艘宇宙戰艦，左上方會顯示CPU等各項數據指標，左下方是CDEF盤符

那個不是簡單的桌面主題，有宇宙戰艦的背景圖是獨立的一張壁紙，其他的CPU或者專盤符之類的應該屬都是用一個叫做」rainmeter（雨滴）「的美化軟體美化之後的，你可以到雨滴社區或者是rainmeter吧去搜索下載相關資料，這個軟體學習起來很簡單，上手容易

如果你覺得一個個的板塊編輯太麻煩，你可以上網搜索」rainmeter 套裝「，編輯方面就相對簡單了

㈥ 「數據分析」需要哪些「指標」

分析數據需要的指標來有：

1. 常規數據指源標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。

2. 渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。

3. 用戶的核心轉化率。

4. 用戶使用時長的監測。

5. 用戶流失情況。

6. 活躍用戶動態。

7. 用戶特徵描述。

8. 用戶生命周期的監測。
   

㈦ 反應數據集中趨勢的指標有五種，最常用的一種是什麼呀

集中趨勢指標：算術均數，幾何均數，中位數和百分位數。

集中趨勢適用情況：對稱分布或偏度不大的資料，尤其適合正態分布資料。

離散趨勢指標：極差，方差，標准差，四分位數間距。

離散趨勢適用情況：均數相差不大，單位相同的資料。

在統計學中，集中趨勢或中央趨勢，在口語上也經常被稱為平均，表示一個機率分布的中間值。最常見的幾種集中趨勢包括算數平均數、中位數及眾數。集中趨勢可以由有限的數組中或理論上的機率分配中求得。

計量資料的頻數分布有集中趨勢和離散趨勢兩個主要特徵。僅僅用集中趨勢來描述數據的分布特徵是不夠的，只有把兩者結合起來，才能全面地認識事物。我們經常會碰到平均數相同的兩組數據其離散程度可以是不同的。

(7)題材數據指標擴展閱讀：

各指標計算方法：

極差，也稱為極差，是一組數據的最大和最小觀測值之間的差。

極差計算簡單，但只考慮了數據中的最大值和最小值，忽略了所有觀測值之間的差異。兩組數據的最大值和最小值可能是相同的，所以它們的范圍是相同的，但是離散程度可能有很大的不同。

平均差是一組數據中每個數據相對於平均值的絕對偏差的平均值。一組數據中每個數據相對於平均值的偏差是正的或負的，總和是零，所以平均值差必須用偏差的絕對值來計算。平

平均差以絕對值計量，避免了正負偏差的抵消，但不易計算。通常，方差可以用來測量一組數據的離散度。方差通常用字母2表示。

算術平均值：觀測值的和除以觀測值的個數。算術平均值是集中趨勢最重要的度量，也是所有平均值中使用最廣泛的。算術平均數分為簡單算術平均數和加權算術平均數。

諧波均值：諧波均值可以看作是變數的倒數算術均值的倒數，所以有時稱為「倒數均值」。諧波均值分為簡諧波均值和加權諧波均值。

㈧ 描述數據集中趨勢和離散程度的指標分別有哪些各自的適用情況是什麼

集中趨勢指標：算術均數，幾何均數，中位數和百分位數。

集中趨勢適用情況：對稱分布或偏度不大的資料，尤其適合正態分布資料。

離散趨勢指標：極差，方差，標准差，四分位數間距。

離散趨勢適用情況：均數相差不大，單位相同的資料。

在統計學中，集中趨勢或中央趨勢，在口語上也經常被稱為平均，表示一個機率分布的中間值。最常見的幾種集中趨勢包括算數平均數、中位數及眾數。集中趨勢可以由有限的數組中或理論上的機率分配中求得。

計量資料的頻數分布有集中趨勢和離散趨勢兩個主要特徵。僅僅用集中趨勢來描述數據的分布特徵是不夠的，只有把兩者結合起來，才能全面地認識事物。我們經常會碰到平均數相同的兩組數據其離散程度可以是不同的。

(8)題材數據指標擴展閱讀：

各指標計算方法：

極差又稱全距，是指一組數據的觀察值中的最大值和最小值之差。

極差的計算較簡單，但是它只考慮了數據中的最大值和最小值，而忽略了全部觀察值之間的差異。兩組數據的最大值和最小值可能相同，於是它們的極差相等，但是離散的程度可能相當不一致。

平均差是指一組數據中的各數據對平均數的離差絕對值的平均數。一組數據中的各數據對平均數的離差有正有負，其和為零，因此平均差必須用離差的絕對值來計算。平

平均差用絕對值來度量，雖然避免了正負離差的相互抵消，但不便於運算。一般情況下，可用方差來度量一組數據的離散性。方差通常用字母σ2來表示。

算術平均數：算術平均數就是觀察值的總和除以觀察值個數的商，是集中趨勢測定中最重要的一種，它是所有平均數中應用最廣泛的平均數。算術平均數分為簡單算術平均數和加權算術平均數。

調和平均數：調和平均數可以看成是變數χ的倒數的算術平均數的倒數，故有時也被稱為「倒數平均數」。調和平均數分為簡單調和平均數和加權調和平均數。

㈨ 怎樣建立數據指標體系

建立數據指標體系第一步：
尋找業務的最主要的目的；實際上數據分版析的目的就是：藉助數據推動公權司業務發展。而針對不同業務，最主要的目的會有所不同。最快速找到最主要的目的方法，與你同事，領導溝通，留意高頻詞彙，在根據自身對業務的理解去總結簡短的一句話即可。我覺得，明確了最主要的目的，才能使自己在做分析的道路上不會走偏，給的建議更加容易落地。
第二步：
用思維導圖畫業務流程；建立數據指標體系，不是盲目的去收集「數據需求」，然後把數據需求的指標都添加上去。而是從業務入手，了解整個業務的流程，考慮每一個流程所需要用的的指標，全面的囊括用戶相關數據，防止遺漏。

㈩ 統計學從哪些方面用哪些指標描述數據分布的特徵

數據分布特徵可以從集中趨勢、離中趨勢及分布形態三個方面進行描述。

版1、平均指標是在反權映總體的一般水平或分布的集中趨勢的指標。測定集中趨勢的平均指標有兩類：位置平均數和數值平均數。位置平均數是根據變數值位置來確定的代表值，常用的有：眾數、中位數。數值平均數就是均值，它是對總體中的所有數據計算的平均值，用以反映所有數據的一般水平，常用的有算術平均數、調和平均數、幾何平均數和冪平均數。
2、變異指標是用來刻畫總體分布的變異狀況或離散程度的指標。測定離中趨勢的指標有極差、平均差、四分位差、方差和標准差、以及離散系數等。標准差是方差的平方根，即總體中各變數值與算術平均數的離差平方的算術平方根。離散系數是根據各離散程度指標與其相應的算術平均數的比值。
3、矩、偏度和峰度是反映總體分布形態的指標。矩是用來反映數據分布的形態特徵，也稱為動差。偏度反映指數據分布不對稱的方向和程度。峰度反映是指數據分布圖形的尖峭程度或峰凸程度。