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研发效能度量不要“你觉得”，而要这样的度量指标体系！
我们可以通过设计一套能够客观量化研发效能的指标体系，对各个指标数据进行采集与综合分析，从而客观反映研发团队“更高效、更高质量、更可靠、可持续地交付更优的业务价值”的能力，发现研发过程中的改进项并指导团队进行改进 2 度量指标体系 ▊ 指标设计原则 全局最优，而不是局部最优。 指标服务于度量目标：OKR（Objectives and Key Results，目标与关键结果）-指标定义（逐步拆解）。 ▊ 某互联网企业的效能指标体系 如下为该企业效能指标体系图，其包括12个维度的100多个指标。 从2021年2月～2021年6月之间，线上缺陷修复时长随着时间的推移，持续处于上升趋势，即缺陷修复越来越慢。 （2）按研发阶段下钻（针对交付周期类指标）。 （3）按任务类型下钻（针对价值类与质量类指标）。 ✸ 相关性分析 研发效能受到很多因素的影响，各个因素之间往往并不是因果关系。
5K20编辑于 2023-04-04 - 来自专栏YesDev研发协同工具
CTO干货分享:来YesDev搭建你的软件研发指标体系
通过YesDev可以准确掌握项目研发过程的每一个环节，覆盖从需求设计、研发进度、到上线和缺陷反馈的整个过程。YesDev适合哪些人员使用？ YesDev标准化研发流程是怎样的？在搭建和设计研发指标体系之前，我们先来简单了解YesDev本身的配置能力和标准化研发流程是怎样的。 大家最喜爱的研发指标有哪些？如果结合研发团队在使用YesDev过程中喜爱和最具关注程度的指标，则是下钻到更深、更细致、更具体的维度。 最喜爱的指标 Top 2：问题类指标例如：售后工单的响应处理时长（平均在几分钟内响应）、售后工单的客户满意度（从0分到5分，5分表示最为满意）、故障修复时长（即线上故障多久后才恢复正常，可以累计后计算出每月的 Thoughtworks洞见，1）软件开发生产力的5个度量维度，https://insights.thoughtworks.cn/software-development-productivity-metrics/2）
63510编辑于 2024-02-04 - 来自专栏指标建设
指标体系建设
2.定义原子指标/维度/修饰词2.1 根据中间表定义原子指标，定义中间表度量的字段定义计算逻辑，目前有四种，计数，去重统计，求和，求平均定义取数的时间字段以及定义个性化过滤条件。
71620编辑于 2022-06-28 - 来自专栏IT从业者张某某
指标体系构建-03-交易型的数据指标体系
参考： 本文参考 1.接地气的陈老师的数据指标系列 2.科普 | 零售行业的数据指标体系及其含义、应用阶段 3.”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！ 2.零售的数据最简单：商品编号，商品价格，进货时间，销售时间，销售金额（交易数据，又俗称POS数据，因为使用POS机记录的） 3.几乎所有更复杂的数据，都是以零售为原型，做扩展 零售三要素 人： 只用用户ID+订单数据，就能做出来，所以很方面，而且很实用 用户非交易流程数据（页面访问，话题阅读等，后续再分享） 游戏 游戏与电商的区别 1.游戏看似五花八门，其实本质就是卖虚拟商品 2. 之一） 关键1：实体商品 & 虚拟商品 实体商品：需要物流、库存、采购，成本很重 进一步的：实体商品，是否耐保存，是否体积很大（生鲜），是否需要复杂的制造过程、售后保养（耐用、汽车） 虚拟商品：研发 （互联网产品）、资金（消费金融）、广告（O2O、社交、短视频） 对比若干种交易型业务，可见4个关键（之二） 关键2：线下渠道 & 线上渠道 线下渠道：人、货、场，走起，卖场标签贴起来 线上渠道
78110编辑于 2023-12-25 - 来自专栏IT从业者张某某
指标体系构建-04-非交易型数据指标体系
参考： 本文参考 1.接地气的陈老师的数据指标系列 2.saas是什么意思？ 国内十大saas平台 3.SaaS产品数据分析之指标与标签 举个 运营类指标体系 运营类指标体系难点 运营类，通常有2个，或者多个对象 运营类，通常是叠加在正常流程上，发挥额外作用 用什么指标来描述…… 正常销售流程的指标体系 销售运营工作指标体系（之一） 销售运营工作指标体系（之二） 销售运营工作指标体系（之三） 举个,活动运营 活动运营，是叠加在正常销售流程上，通过给予用户奖励 ，额外提升效果 梳理指标体系的时候，就得注意 1.正常用户节奏是啥：购买人数，购买数量，购买金额 2.活动动作是啥：针对什么人，投放多少券，实际领券，实际用券 3.活动结果是啥：VS 无领券人群 ，有多少运营者知道/受影响 3.描述结果：改进之后，运营者使用情况/使用者使用情况 内容类指标体系 内容类产品，指标体系梳理难点 ① 指标多，但目标感弱：用户活跃、转化、点击、播放、转发、评论、
47410编辑于 2023-12-25 - 来自专栏猴子数据分析
如何构建指标体系？
（2）指标体系有什么用？ （3）如何建立指标体系？ （4）建立指标体系有哪些注意事项？ 1.什么是指标体系？ 实际工作中，想要准确说清楚一件事是不容易的。 简而言之，指标体系=指标+体系，所以一个指标不能叫指标体系，几个毫无关系的指标也不能叫指标体系。 2.指标体系有什么用？ 我们在讨论一个人是否健康的时候，常常会说出一些名词：体温、血压、体脂率等。 （2）了解业务运营情况，找到二级指标 有了一级指标以后，可以进一步将一级指标拆解为二级指标。具体如何拆解，要看业务是如何运营的。比如销售部门一般按地区运营，就可以从地区维度拆解。 image.png 在会员业务节点可以拆解为LV1级会员数、LV2级会员数、LV3级会员数、LV4级会员数。在购买旅游产品业务节点可以拆解为酒店订单数、机票订单数、跟团游订单数、自由行订单数。 （2）指标之间没有逻辑关系 如果不按照业务流程来建立指标体系，虽然指标很多，但是指标之间没有逻辑关系。以至于出现问题的时候，找不到对应的业务节点是哪个，没办法解决问题。
1.6K00发布于 2020-12-12 - 来自专栏IT从业者张某某
指标体系构建-02-从0开始，梳理数据指标体系
2.我有投入的本金 → 盘点自己手头现金 3.我有经营店的能力 → 跟一个门店老板实干一周（主观评估） 4.我有经营店的时间 → 盘点自己时间 注意！ （装修豪华/普通） 2.我有经营店的能力 → 跟一个门店老板实干一周（主观评估） 是否有些情况，不好打分，得用分类表示（勤奋、吃苦） 注意！指标体系本身不能解答问题，指标+标准才能 并列式。 实际的业务流程，可能千奇百怪…… 业务做得事，也五花八门 注意，这里有2个描述对象 难点2：没有数据采集 典型的如toB业务，销售跟客户的互动，完全没数据…… 有数据，很简单，没数据，啥都难 难点3：没有业务目标 有目标，就很容做/没目标，就混乱 综上，交易型的指标体系，容易梳理 交易类的，不管是线下零售，还是线上电商，都好做 1.场景容易理解：进货、库存、销售 2.目标清晰 ：要提高成交率，提高交易额 3.数据相对清晰：线上埋点、线下成交订单 综上，非交易的，都相对难搞 行业上看：社交、内容、工具（saas）产品、toB各种 职能上看：客服、售后、研发、生产线、内容审核
57410编辑于 2023-12-23 - 来自专栏数据万花筒
指标体系|四个模型教会你指标体系构建的方法
好的指标体系能够监控业务变化，当业务出现问题时，分析师们通过指标体系进行问题回溯和下钻能够准确地定位到问题，反馈给业务让其解决相应的问题。这就是指标体系存在的意义和数据分析师的价值所在。 那如何才能建设一套能够实时监控业务变化且能迅速定位业务问题的指标体系呢？小编今天会用三个步骤，四个模型教会大家指标体系的构建方法。 ? 2.AARRR模型和UJM模型--理清用户生命周期以及行为路径 前面我们提到AARRR和UJM模型是实现策略制定的方法论，对于刚入门或者想要转行的朋友来说，可能对这两个模型都还很陌生，下面我们就简单的介绍下这两个模型 又有公式2： 成交用户数=点击UV*访购率 将公式2带入公式1得到： GMV=点击UV*访购率*平均客单价 ? 这时候就可以根据这套指标体系逐一排查问题，定位到是哪个步骤，哪个环节出现问题，并提出相应的解决策略。 问题2：在运用MECE模型进行指标体系分级治理时，是不是拆的越细越好，越全越好？
8.6K62发布于 2021-01-12 - 来自专栏数据的力量
产品指标体系如何搭建
实时数据监控：从整体概况中抽取最关键的1~2个指标来做按小时、按分钟监控。主要作用：在新版本发布后监控核心指标变化，便于及时发现版本问题回滚；某类重要活动上线之后的实时效果监控。 之所以选择1~2个指标，是因为实时数据的统计对计算资源要求很高，通常选择最关键的指标来做监控，其他指标按天监控即可。 ? 2、产品质量 这部分内容是从14年开始逐渐被产品重视起来，发现产品质量本身也会严重影响用户体验，质量差的产品容易被卸载/取关。 2、成长体系 这部分内容仅适用于有增值包月功能的业务。包括vip到期天数分布、vip等级分布、特权使用度以及年费相关； ? 规划完成后必须用以下四个准则来检验指标体系的合理性： 1、完备性：通过指标体系能够对产品的经营状况一目了然；比如产品现在增速如何，现状是否健康等； 2、系统性：通过指标体系能够粗略定位到数据波动的原因；
2.5K50发布于 2018-07-23 - 来自专栏人人都是数据分析师
数据分析(2)|数据分析师应该如何构建指标体系
2为什么要搭建数据指标体系 2.1 搭建数据运营分析框架 一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议 3搭建指标体系应该关注哪些指标 一个APP在构建指标体系时所关注的数据指标可以从六个维度来看：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析、用户属性分析和收入分析。接下来我们将一一道来。 （2）新增用户指标 新增用户是指安装应用后，首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。 （2）使用时长 使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。 ? （2）页面访问路径分析 主要是统计用户从打开应用到离开应用整个过程中每一步的页面访问和跳转情况。目的是达成App的商业目标，即引导用户更高效的完成App的不同模块的任务，最终促进用户付费。
1.3K30发布于 2021-05-13 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标体系建设方法
2、指标定义（what） 解决指标的计算口径问题，大多数情况下需要解决的是同名不同义、同义不同名的问题，如下图的销售额、上架数量两个指标所示。 指标体系 明确了指标应该解决的问题，接下来就是如何把指标构建成为一套指标体系。 这里给出两套比较常用的指标体系建设方法论，一个是海盗指标法，另一个是第一关键指标法（现在也叫北极星指标，名称不同但是理念是一致的）。 但对于传统电商这类关注供应链、管理成本的企业来说，这套指标体系并不能覆盖所有的场景，因此我们主要采用的是第一关键指标法作为指标体系建设的理论基础。 2、划分模块 在销售额这个第一关键指标的指导下，需要关注的不只是用户转化、留存率的情况，还需要关注采购、仓储、物流等各个环节的成本、时效等，因此将指标模块划分如下。
85031发布于 2021-08-24 - 来自专栏容器计算
Spark Opeartor的指标体系
2 Metrics 2.1 Spark Metrics Spark Operator 目前提供几种自定义的指标，这里自定义的意思是以 Spark Application 这个自定义资源对象为监控对象，围绕 prometheus.AlreadyRegisteredError); ok { return } glog.Errorf("failed to register metric: %v", err) } } 构建指标体系 labels).Write(pb) return pb.GetGauge().GetValue() } 2.5 工作时的指标 很重要的，就是根据 Spark App 的 CRD 对象的状态来输出指标了，这是指标体系最重要的部分 v1beta2.RunningState: // sparkAppRunningCount + 1 case v1beta2.SucceedingState: // sparkAppSuccessCount ExecutorRunningState: case v1beta2.ExecutorCompletedState: case v1beta2.ExecutorFailedState: }
1K20发布于 2020-08-06 - 来自专栏腾讯云大数据
产品指标体系如何搭建
实时数据监控：从整体概况中抽取最关键的1~2个指标来做按小时、按分钟监控。主要作用：在新版本发布后监控核心指标变化，便于及时发现版本问题回滚；某类重要活动上线之后的实时效果监控。 之所以选择1~2个指标，是因为实时数据的统计对计算资源要求很高，通常选择最关键的指标来做监控，其他指标按天监控即可。 ? 2、产品质量 这部分内容是从14年开始逐渐被产品重视起来，发现产品质量本身也会严重影响用户体验，质量差的产品容易被卸载/取关。 2、成长体系 这部分内容仅适用于有增值包月功能的业务。包括vip到期天数分布、vip等级分布、特权使用度以及年费相关； ? 规划完成后必须用以下四个准则来检验指标体系的合理性： 1、完备性：通过指标体系能够对产品的经营状况一目了然；比如产品现在增速如何，现状是否健康等； 2、系统性：通过指标体系能够粗略定位到数据波动的原因；
5.4K101发布于 2018-05-09 - 来自专栏张俊红
滴滴数据指标体系实践
一、前言 非常不错的指标体系实践经验，推荐学习研究。 二、正文 — 完 —
64321编辑于 2023-04-03 - 来自专栏被删的前端游乐场
前端性能优化--数据指标体系
建立一个完善的性能指标体系，便可以在需求开发阶段发现页面性能的下降，及时进行修复。 前端性能指标体系 为什么需要进行性能优化呢？ 但考虑到 PageSpeed Insights 收集的用户皆基于 Chrome 浏览器（CrUX），且需要登录的应用无法有效地获取真实数据，那么自行搭建一套性能指标体系则是最好的。 当然，上述 PSI 的性能指标体系，也未必完全适合我们网页使用，我们还可以针对网页的实际情况做出调整。 建立起有效的性能指标体系，就能更直观地展示出网页存在的性能问题，以及优化后的效果。 但需要注意的是，一味地追求指标数据并不都是一件好事情，因为为了指标好看往往我们会牺牲掉一些其他的体验。
1.1K10编辑于 2024-05-15 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
用户运营指标体系建设实践
今天主要讲讲，对于电商行业，用户运营主要做什么，如何构建数据化驱动的用户运营指标体系。 数据指标体系的规划设计之前，必须要先搞清楚业务过程，“业务数据化，数据业务化”，强调的是数据和业务紧密的关系。 2.激活转化(Activation) 流量渠道运营只是解决了“酒香怕巷子深”的问题，将用户成功地吆喝过来，但是是否能够最终转化呢，一是你吸引的客户是真有诉求还是只是“好奇心害死猫”重度患者，二是产品本身是否足够有吸引力 2.产品使用环节 用户使用产品爽不爽，交易流程是否纵享丝滑，用了之后是直接卸载还是回头再来呢。产品运营要背活跃转化率KPI，希望数据可以定位薄弱环节，提供优化方向，不断提升用户购买转化率。 这里再赘述一下指标体系基本概念，指标体系构成四要素：指标库、指标之间的管理关系、指标分析时的拆分维度，以及对于指标数据好坏的评价标准。 2.用户运营等一线运营人员关注什么? 今年老板把新客KPI上调了50%，并且开始关注用户ARPU了，作为一线运营同事，我该怎么做呢?
87132编辑于 2022-07-01 - 来自专栏数据万花筒
指标体系|入职新公司如何为新业务搭建一套通用的指标体系并快速实现指标体系落地
前面几讲我们以中国人口数据为例介绍了什么是指标体系，指标体系的意义，同时总结了一套用三个步骤，四个模型搭建指标体系的方法。 2)需求汇总及排期：数据分析师将数据需求整理成文档并根据优先级对需求进行排期。 3)确定指标体系方案：数据分析师以OSM,AARRR/UJM,MECE模型作为指导思想，初步确定指标体系建设方案。 6)搭建指标体系：在搭建指标体系之前，数据分析师需要对入库的数据进行核验，检查数据是否全，数值是否正确。然后，可以根据指标体系建设方案进行指标体系搭建及落地。 7)效果评估：指标体系落地，用于监控业务现状，指导业务决策，定位业务问题。在业务的不断反馈当中逐渐完善整套指标体系。 2).AARRR/UJM模型实现路径拆解，分解业务目标 确定了业务目标为提升用户付费率之后，我们根据AARRR模型实现路径拆解将提升付费率这个目标拆解到每一个子路径上，所以只需要提升每一步骤的用户基数及其转化率最终就能提升用户付费率
1.1K40发布于 2021-01-20 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
维度建模和指标体系构建
一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤： 业务调研：调研需要建模的业务形态，划分基本的业务线/数据域 层次设计：定义数仓层级，保证各层级之间职责明确，划分清晰 规范设计：定义数仓中表/字段的命名规范，建立统一的指标体系 在构建数仓模型之前首先要分析建模的业务过程，主要包含以下三块工作： 调研业务场景和数据需求，划分业务板块和数据域 设计数仓架构：构建总线矩阵，抽象数据域下的业务过程和维度主体，构建总线矩阵 根据数据需求整理指标体系 功能模块 用户 视频 广告主 广告订单 跳转页 广告点击 ⭕️ ⭕️ ⭕️ ⭕️ ⭕️ 广告转化 ⭕️ ⭕️ ⭕️ ⭕️ ⭕️ 广告曝光 ⭕️ ⭕️ ⭕️ ⭕️ ❌ 2.
4.6K41发布于 2020-11-23 - 来自专栏个人总结系列
AARRR模型的数据指标体系
1.2 意义： 渠道的用户份额，不同渠道的获客成本 宏观走势，确定投放策略 是否存在大量垃圾用户 注册转化率，新用户购买转化率 2.日一次会话用户数 DOSU 2.1定义：一次会话用户，即新登录用户中只有一次会话 1.2 意义： 产品的核心用户规模 产品生命周期分析(不同时段用户情况) 产品活跃用户流失，用户活跃率 产品的黏性 2.周活WAU 2.1 定义：自然日期周 或者近7天的登录/使用用户数，常规按照自然周处理 2/20 = 10%， 所以k = 20 * 10% = 2。 2.付费率/付费渗透率(PR/PUR) 2.1定义：付费用户数 占 活跃用户的比例，也叫付费渗透率。 计算方式：每个用户的LTV = ARPU * LT，LT通常是月单位，即ARPU = ￥2 ，LT= 5 月，则LTV = 2*5 = 10、 总体LTV = ARPU * (总用户平均) LT。
2.5K20编辑于 2021-12-03 - 来自专栏数据分析之旅
电商行业数据指标体系
前言： 本文以电商平台为主体，全方位地提供一套完整的电商行业数据指标体系，作为精细化运营的指导体系，避免单点、片面地分析。 一、电商商业环境 在介绍指标体系前，先需要了解电商的商业环境，行业背景，下面简单从市场竞争及产业链维度，介绍电商平台所处的商业位置，以防挂一漏万。 二、电商行业数据指标体系 1. 摘要 电商，本质上也是一种零售交易模式，只是借助互联网的东风将交易效率提升了。 因此思考的数据指标体系沿用人、货、场这三个基本元素来思考的，每一部分也包含不同的维度内容。 2. 核心指标 核心指标是指引公司发展的北极星指标，而且会因不同发展阶段、不同类型业态而有所差异。
2.1K21发布于 2020-08-14
腾讯云开发者
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