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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 E3CI框架可以被抽象为简洁的公式：效能=认知+改进。 为了达到研发效能的目标，需要对团队研发效能的现状有清楚的认识，并提升团队对研发效能的认知。 ▊ 指标设计思路与建议 重点讨论3个关键维度：交付价值、交付质量与交付速率，效能指标体系架构图如下。 ▊ 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。 （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。 如果有工单处理不了的问题，应及时转为需求提给产品研发部门。最喜爱的指标 Top 3：需求交付类指标需求交付类着重于从零到一、从无到有、持续不断地交付有价值的功能。 ，驱动研发指标的是业务，包括有订单收入、GMV、注册用户数和活跃DAU、客单价、产品种类和服务能力、活动促销和优惠规则、客户满意度和内部效率提升；对于做SaaS软件产品服务的研发团队，驱动研发指标的是从意向客户线索到成单交付
63510编辑于 2024-02-04 - 来自专栏指标建设
指标体系建设
2.2 定义维度-普通维度，度量的环境，事实表中存在的实体对象-虚拟维度，已有的维度属二次加工产生一个新的属性值的集合2.3 定义修饰词除了统计维度以外，指标的业务场景的限定抽象3.配置指标3.1 基础指标基础指标
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： 并且，不付费玩家也是付费玩家的体验之一 3.我们熟知的：AARRR其实更适合游戏场景，因为得有人气，付费玩家才玩的爽，所以用户活跃（A）、留存（R）变得很重要。 ① 客户行业：是否我司优势行业 ② 客户地区：是否客户集中区域 ③ 客户企业名：是否行业龙头 交易型一般梳理思路 交易型业务共同点 1.目标清晰：成交 2.流程清晰：进货-库存-销售 3. 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
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
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…… 3.哪些销售运营的动作结果可以被考核？ 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 ，如果使用流程体验不好，会促使运营者取消预定 3.站在开发者角度，问题功能是否被优化/是否看到优化后数据变化（叠加型）紧密围绕以上两个小目标，指标体系就有灵魂，就能说明问题 衡量运营者积极性指标
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。 指标体系的作用包括： ● 监控业务情况； ● 通过拆解指标寻找当前业务问题； ● 评估业务可改进的地方，找出下一步工作的方向。 3.如何建立指标体系？ 可以用下面的方法建立指标体系。 image.png （3）梳理业务流程，找到三级指标 一级指标往往是业务流程最终的结果，例如积分抵扣金额，是业务流程（会员->购买旅游产品->使用积分抵扣->支付金额） 最后的一个结果。 最后，确定的指标如下图，因为一级指标、二级指标、三级指标的结构像金字塔，所以下图也叫做指标体系金字塔。 image.png 每个指标从3个方面确定统计口径： 指标含义：这个指标在业务上表示什么？ （3）拆解的指标没有业务意义 有的报表上的指标很丰富，但是却没有实际的业务意义，导致报表就是一堆“没有用”的数字。
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
指标体系构建-02-从0开始，梳理数据指标体系 一个例子，看懂并列式指标梳理 并列式指标体系，一般用于：描述个体情况 当我们想从几个不同角度，描述问题的时候，就需要并列关系 举个栗子： 我要不要开个黄焖鸡米饭的店 1.这个店的投入/产出很可观 2.我有投入的本金 3.我有经营店的能力 4.我有经营店的时间 每个情况相互独立 每个情况都是决定影响 错误示范 “我手上有很多钱，开个小店才花几个……” 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！ 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： ，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、风控
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
作为数据分析师，构建数据指标体系是较为基础但是极为重要的工作内容。 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。 ? 3.MECE模型--指标体系分级治理 前面两个步骤，首先我们明确了业务核心目标；其次，我们将业务核心的KPI下钻到产品生命周期或者用户路径行为中；接下来我们需要对这些核心KPI向下进行三到五层的拆解，这个过程我们成为指标体系分级治理 又有公式3： 点击UV=曝光UV*转化率 将公式3带入公式1得到： GMV=曝光UV*转化率*访购率*平均客单价 ?
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
Why 指标体系 在没有指标体系的情况下，产品看数据遇到很多问题，这些问题都可以通过指标体系来解决： ? 用户健康度 1、留存和活跃度 通过留存率、活跃度(活跃天数/次数等分布)来监控产品的健康度，不同产品的监控周期不同，对于高频产品，留存率监控次留、3留、7留，活跃度按周来监控，如果按月来监控，当发现指标下降的时候用户已经流失了 ，错过了最佳挽留时机；对于低频产品，按月监控即可；可通过看用户的周活跃天数来判断该产品是高频还是低频，通常周活跃天数大于3，是高频产品，反之属低频产品。 3、用户流动模型 结合用户生命周期，从新增、留存、回流、流失的角色转化来定义用户在产品中的流动，称之为流动模型； ? 比如活跃用户下降，通过指标体系能够拆解到大概原因； 3、可执行性：指标体系是可量化并实现的； 4、可解释性：所有指标的统计逻辑都是可解释的，容易被用户理解的；经验证明那些复杂不可解释的指标最终都会被淘汰
2.5K50发布于 2018-07-23 - 来自专栏云计算与大数据
研发：How To Install Python 3 on CentOS 7
Python 3 is the most current version of the language and is considered to be the future of Python. This tutorial will guide you through installing Python 3 on your local CentOS 7 machine and setting up development Once everything is installed, our setup is in place and we can go on to install Python 3. Since instead we would like to install the most current upstream stable release of Python 3, we will and “How To Use Variables in Python 3”.
68420发布于 2018-10-16 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标体系建设方法
而【体脂率】是一个衡量人体内脂肪含量的多少的指标，对男性而言3-4%左右的体脂是必须脂肪，对女性而言10-12%的脂肪是必须脂肪，低于这个标准就会影响健康。 3、指标用途（why） 解决指标的逻辑问题，明确指标与指标之间的逻辑关系，如：销售利润=销售额-采购成本-头程税费-退税差额，毛利润=销售利润-呆滞计提-资金占用利息。 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。 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。 3、梳理指标逻辑关系 确定各个模块的核心关注指标之后，我们从第一关键指标开始，从上往下梳理指标之间的逻辑关系。 总结 不同行业在不同发展阶段，最终绘制出来的“指标树”可能有很大的差异。
85031发布于 2021-08-24 - 来自专栏容器计算
Spark Opeartor的指标体系
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 glog.Errorf("failed to update SparkApplication %s/%s: %v", app.Namespace, app.Name, err) return err } } 3
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
Why 指标体系 在没有指标体系的情况下，产品看数据遇到很多问题，这些问题都可以通过指标体系来解决： ? 1、留存和活跃度 通过留存率、活跃度(活跃天数/次数等分布)来监控产品的健康度，不同产品的监控周期不同，对于高频产品，留存率监控次留、3留、7留，活跃度按周来监控，如果按月来监控，当发现指标下降的时候用户已经流失了 ，错过了最佳挽留时机；对于低频产品，按月监控即可；可通过看用户的周活跃天数来判断该产品是高频还是低频，通常周活跃天数大于3，是高频产品，反之属低频产品。 3、用户流动模型 结合用户生命周期，从新增、留存、回流、流失的角色转化来定义用户在产品中的流动，称之为流动模型； ? 比如活跃用户下降，通过指标体系能够拆解到大概原因； 3、可执行性：指标体系是可量化并实现的； 4、可解释性：所有指标的统计逻辑都是可解释的，容易被用户理解的；经验证明那些复杂不可解释的指标最终都会被淘汰
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。 FID candidate:', delay, entry); } }).observe({type: 'first-input', buffered: true}); 实际上，从 2024 年 3 从 2024 年 3 月开始，INP 将替代 FID 加入 Largest Contentful Paint (LCP) 和 Cumulative Layout Shift (CLS)，作为三项稳定的核心网页指标 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。
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。 3.留存活跃(Retention) 流量红利过后，我们都知道获取一个新客的成本远比维系一个老客的成本高，百年老店靠的多是回头客的生意。 3.用户运营环节 做了很多的运营动作，营销活动，用户结构是否合理，是否朝着正向发展?需要构建能够全面评价用户健康的指标体系，持续监控。用户的复购或留存率如何，消费频次、ARPU、LTV处于什么段位。 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。 按照电商业务运营过程，整理的用户运营相关的指标体系如下： 指标体系的作用主要是量化业务过程的现状，帮助发现业务问题，定位问题下一步就是如何做了，例如怎样才能提升渠道投放质量或者促进用户持续活跃，从活跃用户成长为高价值用户或者付费用户呢
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。 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。 3).MECE模型实现指标体系分级治理 根据AARRR模型分解了用户路径之后，我们需要将分解后的子目标提炼成数据指标并根据MECE原则使得数据指标之间完全独立，相互穷尽。
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 ）+3天（时间周期） = yidong_r3d_click 从上图可以看出，派生指标由原子指标，修饰词和时间周期组合得到，并且遵循以下几个原则： 原子指标，修饰词归属到某一个数据域下 派生指标只能完全归属到同一个原子指标下面 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 通过上图可以构建出一致性的维度属性和一致性的指标，例如衍生指标最近三天pc平台曝光数 = recent_3_d_pc_exposure。 唯一归属在 广告业务——效果域下，其中exposure 原子指标规定了唯一的曝光的口径（例如 广告业务中的曝光为广告海报整体露出大于1/3且持续3秒）和单位（次） 06 维度表建设 维度是分析业务过程中的环境信息
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
2.2意义： 推广渠道是否有刷量作弊行为 渠道推广质量是否合格 如果某个时间段用户数DOSU很高，是否是APP服务端发生异常(崩溃，网络) 3.获客成本CAC(Customer Acquisition 2.2 意义： 周期性用户规模 周期性用户规模变化趋势，对比推广和非推广期 3.月活MAU 3.1 定义：截止当日，最近一个月登录/使用的用户数，一般按照自然月计算。 三日留存率 Day 3 Rentention Ratio 七日留存率 Day 7 Rentention Ratio 月留存率 Day 30 Rentention Ratio 1.3 意义： 评估渠道用户质量和渠道投放效果 3.客单价/平均每用户收入 ARPU 3.1 定义：统计时间内，活跃用户产生的平均收入，通常以月计算。
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。 3. 人 ”人“这个要素不仅包括了平台交易双方的买家、卖家，还需要加入内部员工。
2.1K21发布于 2020-08-14
腾讯云开发者
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