数据指标

首先，我们需要了解一下“指标”的定义。

指标是用于衡量事物发展程度的单位或方法，一般用数据表示，被广泛用于衡量目标。例如：人数、收入、利润、升学率、覆盖率等。

简单来说就是可将某个事件量化，且形成数字，来衡量目标，在日常工作中大家都会应用到。

指标主要由维度、汇总方式、量度三要素构成：

• 维度：从什么角度去衡量

• 汇总方式：用什么方法去衡量

• 量度：用来明确衡量的计量单位

如「某学校 2022 年新生人数」这个指标，维度就是年份；汇总方式为 2022 年新同学个数求和，量度就是单位，多少个、多少位、多少名这种。

知道指标的类别，选择合适，抛弃一些不好的。

1）定性指标与量化指标

定性指标通常是经验的、不精确的、难以归类的，它类似从采访或辩论中获得的信息，极难量化；量化指标则涉及很多数值和统计数据，能提供可靠的量化结果，但缺乏直观的观察。

定量数据能帮我们排斥主观因素，定性数据能帮我们够吸纳主观因素。

2）虚荣指标与可行动指标

如果你有一个数据，却不知如何根据它采取行动，该指标可能就是一个虚荣指标，看上去很美，但不能带来改变，如访问量，可能你也知道要提升它，但是却不清楚怎么做。相反，可付诸行动的指标可以帮你选出一个行动方案从而指导你的日常工作。

我们定义指标时，要下意识的问自己，这个指标，我能根据它采取行动吗。要抛弃虚荣指标。

3）探索性指标与报告性指标

探索性指标是推测性的，提供原本不为所知的洞见，报告性指标让你时刻对公司的日常运营、管理活动保持信息通畅，步调一致。

4）先见性指标与后见性指标

先见性指标用于预言未来，后见性指标用于解释过去，相比之下我们应该找一些先见性指标，因为你在得知数据后尚有时间去为未来做准备，未雨绸缪，有备无患。

5）相关性指标与因果性指标

如果两个指标总是一同变化，则说明它们是相关的，如果其中一个指标可以指导另一个指标的变化，则它们之间具有因果关系。

发现相关性可以让你预测未来，而发现因果关系意味着你可以改变未来。

好的数据指标能带来你所期望的变化，下面就是衡量其好坏的一些重要准则。

1）好的数据指标是简单易懂的

好的数据指标要简单易懂，要让人们容易记住和讨论，这样才能通过它来牵引我们的工作。

2）好的数据指标是比较性的

好的指标具有比较性，因为能看出来区别和变化，比如本月比上月增长 15% 就比本月销售额 120万 更好。

3）好的数据指标是一个比率

比率是天生的比较性指标，能看出变化，是行动的向导，而且还能体现各种因素间的相互关系。比如公司的资产负债率就是负债/资产，当资产负债率高时，那我们就要考虑是降低负债，还是增加资产，这个比率就体现了资产和负债的关系。

4）好的指标会改变行为

好的指标会改变行为，这是最重要的评判标准，因为随着指标的变化，你要采取一些措施，让你的指标值向好的方向和目标值靠近。比如将日销售额纳入零售柜员的绩效考核表中，有助于促进零售柜员努力工作。