一提到数据分析，很多人都会有同一种感觉：词太多，指标太杂，看着都眼熟，真要解释又容易乱。
尤其是刚入门的时候，最头疼的不是不会做图，也不是不会写SQL，而是开会时总能听到一堆缩写扑面而来。UV、PV、DAU、ARPU、LTV、同比、环比、A/B测试，单个看似乎都懂，放到业务里又常常分不清。
所以这次我干脆花了一周，把工作里最常见、最容易遇到的 120 个数据分析指标与术语重新梳理了一遍。
这篇文章不打算展开讲理论，也不会把每个词都写成长段定义，而是尽量用更适合收藏的方式，把它们分门别类整理出来。你可以把它当成一份数据分析速查表。
一、整体框架框架
这 120 个词，表面上很杂，实际可以分成几类来看。
第一类是用户指标，核心是看有多少人来了，是新用户还是老用户，活跃情况怎么样。
第二类是行为指标，重点看用户来了以后做了什么，有没有浏览、停留、转化、留存、互动。
第三类是业务指标，更偏向投放、收入和增长结果。
第四类是分析术语，比如用户画像、AARRR、RFM、埋点这些。
第五类是统计和报告常用词，主要是做分析和写复盘时经常会碰到的表达。
如果先按这个框架去记，后面看这些术语就不会乱。
二、用户指标
做数据分析，最先接触到的往往就是用户指标。
因为很多分析问题，归根到底都绕不开一句话：到底有多少人来了，这些人是新是老，活跃不活跃，有没有留下来。
所以这一类指标，主要就是围绕用户规模和用户状态展开的。
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| IP | 独立IP数 |
| UV | 独立访客数 |
| PV | 页面浏览量 |
| VV | 访问次数，也常指播放次数 |
| DAU | 日活跃用户数 |
| MAU | 月活跃用户数 |
| DNU | 日新增用户数 |
| 活跃留存率 | 新增用户在后续某天仍然活跃的比例 |
| TGI | 目标群体在某特征上的偏好强弱 |
这里面最容易混的，其实就是 IP、UV、PV、VV 这几个词。
你可以先这么记：
- IP 更偏网络地址
- UV 看的是来了多少个独立的人
- PV 看的是页面总共被看了多少次
- VV 看的是访问或播放发生了多少次
而像 DAU、MAU、DNU、留存率这些词，基本就是你以后做增长、运营、产品分析时天天会碰到的核心指标。
先把这一组搞明白，后面很多报表都会顺很多。
三、行为指标
行为指标是最杂也最常用的一类。用户来了以后，到底看了什么、待了多久、有没有继续往下走，基本都要靠这部分指标来判断。
为了看起来更清楚，我把它拆成四块。
访问类
先看访问类。这部分主要是判断用户进来以后看了多少、待了多久、从哪儿来的，属于最基础的一层行为数据。
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| DV | 访客访问相关统计 |
| 用户访问时长 | 用户使用产品的时长 |
| 人均页面访问量 | 平均每个用户访问的页面数 |
| 人均浏览页数 | 平均浏览页数 |
| 平均访问页面 | 每次访问平均看多少页面 |
| 访问来源 | 用户从哪里进入产品 |
| 平均停留时间 | 用户平均停留时长 |
| 跳出率 | 进入后很快离开的比例 |
| 搜索访问次数占比 | 通过搜索产生的访问占比 |
| 获客成本 | 获取一个用户的平均成本 |
这组指标最常见的用法，就是用来判断流量质量。
比如访问量看起来不低，但停留时间短、跳出率高，那往往说明流量并没有真正被承接住。
转化类
接下来是转化类。这一部分看的就不是用户来没来，而是来了之后有没有往下走，有没有买，有没有完成关键动作。
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| 最近购买间隔 | 距离上次购买过去多久 |
| 购买频率 | 一定周期内购买次数 |
| 购买商品种类 | 买过多少类商品 |
| 平均每次消费额 | 客单价水平 |
| 单次最高消费额 | 单笔最高消费金额 |
| 日应用下载量 | 每天下载量 |
| 一次会话用户数 | 单次会话中的用户数 |
| 用户会话次数 | 发起访问的次数 |
| 漏斗第一步进入次数 | 漏斗起点进入量 |
| 漏斗中间步进入次数 | 漏斗中间各环节进入量 |
| 漏斗进入率 | 某一步进入下一步的比例 |
| 漏斗退出次数 | 在某一步退出的人数 |
| 漏斗退出率 | 在某一步流失的比例 |
这部分里最实用的通常是漏斗分析。
因为很多业务问题，不是没有用户，而是用户在某个环节掉得特别厉害。把每一步的进入率和退出率拆出来，问题往往就清楚了。
留存类
再往后，就到了留存类。很多产品不是拉新难，而是留人难。用户今天来了，明天不来，活动结束就走，那前面的增长投入就很容易白费。
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| 用户留存率 | 一段时间后仍在使用的比例 |
| 渠道留存率 | 不同渠道用户的留存情况 |
| 次日留存率 | 新增用户第二天还在的比例 |
| 退出率 | 用户退出的比例 |
| 活跃度 | 用户使用活跃程度 |
| 活动参与率 | 参与活动的用户占比 |
| 活跃交易用户数 | 活跃且发生交易的用户数 |
| 用户回访率 | 老用户再次访问的比例 |
| 用户流失率 | 流失用户占比 |
| 功能使用率 | 某功能被使用的比例 |
| GMV | 成交总额 |
| 复购率 | 再次购买的比例 |
| 退货率 | 退货订单占比 |
留存类指标有个特点，就是特别能反映用户质量。
新增看的是规模，留存看的是质量。很多时候，增长看起来很热闹，但留存一拆，问题就全出来了。
社交类
如果产品本身有社区、内容或互动属性，那还会经常看到社交类指标。
这类指标看的是用户有没有参与互动，而不只是单纯浏览。
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| 好友数量 | 用户好友数 |
| 帖子数量 | 发帖数 |
| 看帖数量 | 浏览帖子数 |
| 回复数量 | 回复数 |
| 分享数量 | 分享数 |
| 点赞数量 | 点赞数 |
| 转发数量 | 转发数 |
| 评论数量 | 评论数 |
这组数据特别适合用来看社区活跃度。
因为一个平台真正热不热闹，不只是看有多少人来，还要看有没有人愿意发、愿意聊、愿意互动。
四、业务指标
如果说前面的指标更偏过程，那业务指标就更偏结果。
尤其在投放、运营、增长、销售这些场景里，最后大家真正关心的，往往还是效果怎么样，花的钱值不值，带来了多少收入。
这类指标不算多，但都非常常见。
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| 曝光量 | 被展示的次数 |
| CPM | 每千次展示成本 |
| CPC | 每次点击成本 |
| CPA | 每次转化成本 |
| ROI | 投入产出比 |
| ARPU | 每用户平均收入 |
| ARRPU | 每付费用户平均收入 |
| CTR | 点击率 |
| CVR | 转化率 |
| CAC | 获客成本 |
| CPR | 每回应成本 |
| ADPV | 广告页面浏览量 |
| ADimp | 单个广告展示次数 |
这一类指标最容易在投放复盘里扎堆出现。
你可以这么记：
- 曝光、点击、转化是一条线
- CPM、CPC、CPA 是这条线上的成本指标
- CTR、CVR 是效果指标
- ARPU、ARRPU、ROI 更偏收入结果
如果只是看点击高不高，往往不够。最后还是要回到转化和投入产出上。
五、常用术语
除了指标本身，数据分析里还有很多高频术语。
这些词不一定直接对应某个数字，但在做分析、搭框架、写复盘时特别常见。如果这些词不熟，很多报告看起来就会有点吃力。
分析术语
先看分析工作里最常出现的一批词。
| 术语 | 含义 |
|---|---|
| 用户画像 | 给用户打标签，描出典型特征 |
| AARRR | 获取、激活、留存、收入、传播 |
| RARRA | 更强调留存的一种增长模型 |
| OSM | 目标、策略、衡量指标 |
| UJM | 用户旅程地图 |
| RFM | 最近消费、消费频率、消费金额 |
| A/B测试 | 多版本对比，选更优方案 |
| 数据埋点 | 记录用户行为的数据采集方式 |
| LTV | 用户生命周期价值 |
| 归因分析 | 判断转化结果应归功于哪个渠道 |
这一组其实很像分析工作的工具箱。
比如你要做用户分层，常会碰到 RFM；要做实验优化，会用 A/B测试；要看渠道效果，离不开归因分析。
统计术语
再看统计学里常见的一批词。这部分乍一看有点基础，但真的做分析时又绕不开。尤其是做数据清洗、结果解释和报告表达的时候，这些词都会反复出现。
| 术语 | 含义 |
|---|---|
| 绝对数 | 总量、总规模 |
| 相对数 | 两个指标的对比结果 |
| 百分比 | 占比大小 |
| 百分点 | 百分比之间的差值 |
| 频数 | 出现次数 |
| 频率 | 出现占比 |
| 比例 | 部分占整体 |
| 比率 | 不同类别之间的比较 |
| 变量 | 会变化的数据项 |
| 连续变量 | 可连续取值 |
| 离散变量 | 只能按整数计数 |
| 定性变量 | 类别型变量 |
| 均值 | 平均数 |
| 中位数 | 排序后居中的值 |
| 缺失值 | 数据缺漏 |
| 异常值 | 明显偏离整体的数据 |
| 方差 | 数据离散程度 |
| 标准差 | 波动大小 |
| 皮尔森相关系数 | 两变量线性相关程度 |
这部分最容易混的，往往是百分比和百分点、比例和比率、均值和中位数。
平时如果这些概念没分清，写分析结论时就特别容易表述不准。
报告术语
最后这一组，是很多人在看分析报告时最常遇到的表达。
单独拎出来都不难，但一放到复盘PPT和周报月报里，数量一多就容易晕。
| 术语 | 含义 |
|---|---|
| 倍数 | 一个数是另一个数的几倍 |
| 翻番 | 变成原来的 2 的 n 次方 |
| 同比 | 和去年同期比 |
| 环比 | 和上一个周期比 |
| 增量 | 增长的绝对值 |
| 增速 | 增长速度 |
| 增长率 | 增量除以基期 |
| 增幅 | 增长幅度 |
| 基期 | 作为参照的时期 |
| 现期 | 当前统计时期 |
| YTD | 今年截至目前 |
| LY | 去年 |
| YoY | 同比 |
| MAT | 滚动年总值 |
| Q1 | 第一季度 |
| Q4 | 第四季度 |
| GDP | 国内生产总值 |
| GNH | 国民幸福指数 |
| GNP | 国民生产总值 |
如果你平时经常要看经营分析、业务复盘、财务类报告，那这一组词真的很值得熟悉。
因为很多时候，不是分析难，而是报告里的表达本身就很密。
其实整理这些指标的时候，我也一直在想一件事：
很多人不是不懂指标，而是工作里真的很难把这些指标高效地用起来。数据分散在不同系统里，口径对不齐，临时做个分析还得来回取数。
六、最后说几句
这120个指标，基本上涵盖了我们日常工作中的各项业务，我建议大家先理解、吃透与自己业务相关的指标，做好重点监测与分析。至于其它的，直接收藏这篇文章，工作中遇到那个，就翻出来再看看，长此以往，你对数据的运用一定会越来越自如。
