1、背景编辑
2、指标体系化编辑
2.1 指标
指标：可以被当作一个度量工具，一般用数据表示。
什么时候用指标：指标是在数据分析时不可或缺的东西，例如我们提到一个国家的经济状况，就一定会想到GDP。
2.2 指标体系化
指标体系：当我们把无数个零散却又相互有关系的指标串联在一起，就形成了一个指标体系。
什么时候用指标体系：
零散的指标有时只能帮我们找出初步的原因，若不成功，则需要反复工作。
一个合理、有效的指标体系可以帮助数据分析师提高效率，减少临时提数的工作。
一个完整的指标体系会包含过程和结果等一系列指标，我们可以更方便的得出前后的因果关系，从而找出原因。
通过体系化的指标，可以一次性的得知较为全面的信息，如果提出的第一个原因无法解决问题，接下去的计划也已经得出，可以直接往下走。
2.2 单一指标 VS 指标体系化
非体系化的指标通常是单点分析，出现什么问题，分析什么，然后改进，如果改进了仍然有问题，那就再接着换一个点分析。
而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。
在数据分析中，一个好的指标体系可以帮助你更快、更精准的找到答案。
3、如何拆解数据指标编辑
4、数据指标的波动编辑
当我们拥有了一个数据指标体系之后，会发现常常会有数据波动，时不时甚至会出现异常的上升或下跌，这些数据异常通常可以分为三种情况：
4.1 一次性波动
这是指在某个时间节点上的变化，通常是由于短期或是突发事件导致，例如系统的更新导致数据统计错误或是突发的冻结情况。对于这种突发性情况，要关注它们的持续性，如果这一次突发的事情造成了持续性下降，则需要进行分析。
4.2 周期性波动
这种波动是指会周期性发生的上升和下跌，比如双十一、春节等等季节性因素。再比如说学校的网课打卡，就应该是以周为单位循环，工作日和周末会有明显的波动。一般周期性波动，即使是下跌，也不需要做特殊处理。
4.3 持续性波动
这种波动需要被重视，这是指从某一时间开始，一直出现下跌或是上升的趋势。这可能是由于大环境的因素或是用户的需求转移造成的。