题材数据指标

㈠ 数据分析中的基本指标

数据分析中的基本指标
1.平均数：
是描述一组数据集中趋势的指标，有很多种平均数，如：算数平均数，几何平均数，调和平均数，加权平均数，平方平均数，指数平均数等。
最常用的是算数平均数
平均数非常容易受到极值的影响，因此在数据处理中，要注意对极值的处理
2.绝对数：
很多书中的定义是某现象在特定时间和范围内的总体情况，是求和计算，虽然合计数在数据分析中是非常常用的一个指标，但是我认为绝对数不一定就是总体情况，也不一定是求和计算，任何通过加、减、乘得出的数字均可称为绝对数，可以是总体，也可以是个体。
3.相对数：
两个指标的比值，也就是两个绝对数的比值，根据研究目的和对比基础不同相对数可分为：
1.结构相对数
将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。
2.比例相对数
将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。
3.比较相对数
将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。
4.强度相对数
将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如,人口出生率用‰表示。
3.百分比：
是相对数的一种，用来表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分数或百分率
4.百分点：
百分比的变动幅度
5.频数：
一组数据中，某个数字出现的次数
6.频率：
一组数据中，某个数字出现的次数与总次数的比值
7.比例：
总体中各部分数据占总数据的比重
8.比率：
即比值，两个数字相比所得的值
9.同比：
本期与历史同期数据的比值
10.环比：
本期与上一期数据的比值

㈡ 数据指标体系可以分为哪三类

一是反映数据取值分布集中趋势的平均指标；
二是反映数据分布离散程度的变异指标；
三是反映数据分布形状的偏态和峰度系数。

㈢ 有哪些可用的数据指标和分析指标

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高

㈣ 数据分析指标有那些

有下面几个指标：
1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。
2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。
3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。
4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）
5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。
6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.
7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。
8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。

㈤ 求一款桌面主题，主体背景是一艘宇宙战舰，左上方会显示CPU等各项数据指标，左下方是CDEF盘符

那个不是简单的桌面主题，有宇宙战舰的背景图是独立的一张壁纸，其他的CPU或者专盘符之类的应该属都是用一个叫做”rainmeter（雨滴）“的美化软件美化之后的，你可以到雨滴社区或者是rainmeter吧去搜索下载相关资料，这个软件学习起来很简单，上手容易

如果你觉得一个个的板块编辑太麻烦，你可以上网搜索”rainmeter 套装“，编辑方面就相对简单了

㈥ “数据分析”需要哪些“指标”

分析数据需要的指标来有：

1. 常规数据指源标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。

2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。

3. 用户的核心转化率。

4. 用户使用时长的监测。

5. 用户流失情况。

6. 活跃用户动态。

7. 用户特征描述。

8. 用户生命周期的监测。
   

㈦ 反应数据集中趋势的指标有五种，最常用的一种是什么呀

集中趋势指标：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。

集中趋势适用情况：对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。

离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。

离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。

在统计学中，集中趋势或中央趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数平均数、中位数及众数。集中趋势可以由有限的数组中或理论上的机率分配中求得。

计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。

(7)题材数据指标扩展阅读：

各指标计算方法：

极差，也称为极差，是一组数据的最大和最小观测值之间的差。

极差计算简单，但只考虑了数据中的最大值和最小值，忽略了所有观测值之间的差异。两组数据的最大值和最小值可能是相同的，所以它们的范围是相同的，但是离散程度可能有很大的不同。

平均差是一组数据中每个数据相对于平均值的绝对偏差的平均值。一组数据中每个数据相对于平均值的偏差是正的或负的，总和是零，所以平均值差必须用偏差的绝对值来计算。平

平均差以绝对值计量，避免了正负偏差的抵消，但不易计算。通常，方差可以用来测量一组数据的离散度。方差通常用字母2表示。

算术平均值：观测值的和除以观测值的个数。算术平均值是集中趋势最重要的度量，也是所有平均值中使用最广泛的。算术平均数分为简单算术平均数和加权算术平均数。

谐波均值：谐波均值可以看作是变量的倒数算术均值的倒数，所以有时称为“倒数均值”。谐波均值分为简谐波均值和加权谐波均值。

㈧ 描述数据集中趋势和离散程度的指标分别有哪些各自的适用情况是什么

集中趋势指标：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。

集中趋势适用情况：对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。

离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。

离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。

在统计学中，集中趋势或中央趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数平均数、中位数及众数。集中趋势可以由有限的数组中或理论上的机率分配中求得。

计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。

(8)题材数据指标扩展阅读：

各指标计算方法：

极差又称全距，是指一组数据的观察值中的最大值和最小值之差。

极差的计算较简单，但是它只考虑了数据中的最大值和最小值，而忽略了全部观察值之间的差异。两组数据的最大值和最小值可能相同，于是它们的极差相等，但是离散的程度可能相当不一致。

平均差是指一组数据中的各数据对平均数的离差绝对值的平均数。一组数据中的各数据对平均数的离差有正有负，其和为零，因此平均差必须用离差的绝对值来计算。平

平均差用绝对值来度量，虽然避免了正负离差的相互抵消，但不便于运算。一般情况下，可用方差来度量一组数据的离散性。方差通常用字母σ2来表示。

算术平均数：算术平均数就是观察值的总和除以观察值个数的商，是集中趋势测定中最重要的一种，它是所有平均数中应用最广泛的平均数。算术平均数分为简单算术平均数和加权算术平均数。

调和平均数：调和平均数可以看成是变量χ的倒数的算术平均数的倒数，故有时也被称为“倒数平均数”。调和平均数分为简单调和平均数和加权调和平均数。

㈨ 怎样建立数据指标体系

建立数据指标体系第一步：
寻找业务的最主要的目的；实际上数据分版析的目的就是：借助数据推动公权司业务发展。而针对不同业务，最主要的目的会有所不同。最快速找到最主要的目的方法，与你同事，领导沟通，留意高频词汇，在根据自身对业务的理解去总结简短的一句话即可。我觉得，明确了最主要的目的，才能使自己在做分析的道路上不会走偏，给的建议更加容易落地。
第二步：
用思维导图画业务流程；建立数据指标体系，不是盲目的去收集“数据需求”，然后把数据需求的指标都添加上去。而是从业务入手，了解整个业务的流程，考虑每一个流程所需要用的的指标，全面的囊括用户相关数据，防止遗漏。

㈩ 统计学从哪些方面用哪些指标描述数据分布的特征

数据分布特征可以从集中趋势、离中趋势及分布形态三个方面进行描述。

版1、平均指标是在反权映总体的一般水平或分布的集中趋势的指标。测定集中趋势的平均指标有两类：位置平均数和数值平均数。位置平均数是根据变量值位置来确定的代表值，常用的有：众数、中位数。数值平均数就是均值，它是对总体中的所有数据计算的平均值，用以反映所有数据的一般水平，常用的有算术平均数、调和平均数、几何平均数和幂平均数。
2、变异指标是用来刻画总体分布的变异状况或离散程度的指标。测定离中趋势的指标有极差、平均差、四分位差、方差和标准差、以及离散系数等。标准差是方差的平方根，即总体中各变量值与算术平均数的离差平方的算术平方根。离散系数是根据各离散程度指标与其相应的算术平均数的比值。
3、矩、偏度和峰度是反映总体分布形态的指标。矩是用来反映数据分布的形态特征，也称为动差。偏度反映指数据分布不对称的方向和程度。峰度反映是指数据分布图形的尖峭程度或峰凸程度。