在数据分析和业务运营中，选择合适的指标是衡量企业经营状况和推动业务发展的关键。本文深入探讨了如何在众多业务指标中筛选出核心指标，以有效评估企业经营的好坏。

数据驱动商业发展，现在BI（商业智能）数据分析已成为企业决策的重要工具。本文将深入探讨BI中的北极星指标，揭示其常见误区，并探讨如何正确理解和应用这一重要指标，以助力企业实现真正的业务增长。

这篇文章将带大家认识整个数据指标体系的框架，帮助大家形成全面的认知。随后，会围绕 L2 级数据分析师所需具备的能力展开重点讲解。在下一篇文章中，我会给出更详细的步骤和案例，带着大家一步一步梳理出数据指标体系。

企业数据指标体系构建与应用的挑战、方法及未来展望

许多新手产品经理在功能上线后，常常因为忘记埋点或缺乏数据分析能力而无法准确判断功能是否成功。本文从定义“好”和分析“好”两个维度出发，详细拆解了如何通过数据指标来衡量功能的优劣，供大家参考。

在小红书的营销战场上，传统的投放指标如CPM、CPC和ROI已逐渐暴露出局限性。本文提出，品牌应该重点关注CPE（Cost Per Engagement，每次互动成本）和UV成本（Unique Visitor成本）这两个指标。CPE能够直接反映用户对内容的兴趣和信任程度，而UV成本则能更精准地衡量用户资产的价值。

教培行业的指标繁杂多样，各个职能部门都有其侧重点，这种情况，如何确定各个部门的数据指标？本文从经营性、口碑、教学和运营指标等四个角度出发，给大家分享数据指标的设定经验。

数据指标和标签体系是两个核心概念，它们共同支撑着数据驱动决策的基石。然而，很多人对这两者的区别和应用场景仍然存在疑惑。本文将深入探讨数据指标与标签体系的本质区别，揭示它们在实际业务中的作用和重要性。

在我们日常工作中，工具的好坏直接影响了我们的工作效率。那如何评价我们使用的工具的价值呢？以及，日常使用的体验如何具体判定？在本文中，作者给到了一些判定方法和指标，供大家参考。

在数据分析的世界里，业务指标的波动往往引发一连串的疑问和紧急需求，要求数据团队提供即时的解释和洞察。然而，并非所有的波动都同等重要，也不是每一次变动都需要深入分析。

今天这篇内容相对短一些本篇文章我们主要站在用户增长团队的管理者以及数据分析师的角度，分享如何为自己的用户增长业务构建一个数据指标体系，以便于全面的掌握和了解产品在用户增长方面的数据情况。

在APP运营中，DAU和MAU这两个指标是常用的考核指标，特别是在游戏企业。那么，指标如何计算？如何提升用户黏性呢？这篇文章，一起来看看。