如果不按照业务流程建立指标体系，虽然指标很多，但指标之间不会有逻辑关系。这个指标一旦确立，就会像北极星一样高高地在天空中闪耀，指引着公司里的每个人都朝着同一个方向前进。但随着时间的推移，各种数据指标增大，SQL就无法运行了。机器学习：人工智能的一部分，指机器从完成的任务中进行自我学习，并通过长期积累实现自我完善的能力。

通过网络流量（广告）赚钱的公司（例如Facebook 和Snap）会选择与活动相关的指标作为其北极星指标。数据指标体系也是一样。它是按各个维度（员工、地域、时间、产品）存储（分片存储），然后用于不同的场景。是指在一定时间内访问某个网站或某个页面的用户总数。通常用来衡量一篇文章或一个事件带来的流量效果。也是评估网站每日流量数据的重要指标。

1、随机数

流程指标：渠道发出订单数、渠道完成订单数、排队乘客数、乘客排队时间、司机正面评价、司机接到订单数、司机取消订单数等。也有很多同学被数据淹没。如果没有系统，各种报表会随着产品的迭代而逐渐增多。那么商科学生在分析具体问题时寻找数据就会变得越来越困难。他们每天都会花费大量的时间在不断寻找数据、检查指标的泥潭中无法自拔。很多数据分析招聘要求都包括建立指标体系，所以建立指标体系是数据分析师的一项基本技能。

2、随机舞蹈

上述小公司的老板们从非常专业的角度让我们深刻理解了数据指标体系的本质。接下来我就谈一下我对于为什么要建立数据指标体系的一些不成熟的想法。逐一碰杯、分配指标的过程，就是指标执行的逻辑！对于我们的产品用户来说，比如销售或者运营，数据指标是指导业务方向的基础，系统保证可以多维度、全方位的上帝视角来看待整个业务，发现各种问题。一切皆可追根溯源！

3、随机点数大师

百分点：指不同时期以百分比表示的相对指标的变化幅度。 1%等于1个百分点。指标体系由N个指标系统组成，必须符合当前业务发展阶段并可量化。指标应用SQL：一般来说，数据仓库会创建一个指标宽表供大家使用，所以会提供SQL的使用。因此，我们需要沉淀搬砖的路线和指标的详细口径。那么如果我们要沉淀一个指标，它具体包括哪些部分呢？

当具体做事的时候，我通常都是以目标为导向的。工作流程中数据指标体系的目标就是构建数据仓库！但在实际工作中，一项指标往往无法解决复杂的业务问题。这就需要利用多个指标从不同维度对业务进行评价，即采用指标体系。