首页DAU×详细页渗透×详细页访问次数。拆解的目的是为了解释，详细页访问次数的变化，后面三者分别贡献了多少？乘法型指标贡献度拆解有两种方式，在实战中结果相差不大，大家可以选择其中一种方式进行应用。①

pv=5750，以「城市」维度为例，通过卡方检验来验证城市维度值分布前后是否一致。▲城市维度中维度值pv量级步骤二：设置零假设H0：假设now

进行判断，往往会更加标准化一些。量化的方式可以涵盖很多种，这里我们主要根据

持续输出原创内容，点击上方蓝字关注预计阅读时间：10min00引言为了更好的度量产品的健康度，如何搭建“业务化”的指标体系，相信是大多数数据分析同学都会接触到的问题，其中「业务化」和「指标体系」是做好产品评估的两个重点。「指标体系」是通过不同维度的观察角度，所形成的的有机统一、相对独立且能反映产品经营状况的一系列指标群。「业务化」则要以业务为出发点去思考问题，这里我们总结一下业务在应用指标时的一些痛点，看看你有没有遇到：痛点1：指标名称和口径在不同业务报表中存在差异，用起来很乱。痛点2：指标太多，针对不同场景不知道用哪些来评估。痛点3：指标每日都在波动，不属于正常区间以内。面对以上问题，我们需要一套体系化的评估方式将产品链路串联起来，从业务为出发点，设计指标体系，并将设计出来的指标体系有机的进行维护，最终回归到评估当中，形成闭环。核心：可度量、可拆解、可描述。下面结合我的工作场景，和大家分享如何搭建一套业务化的指标体系。01搭建指标体系的目的在开始设计指标体系之前，作为数据同学，我们要明确指标体系搭建的目的，我认为目的主要可以划分为四个方向：其一：指导数仓建设。假设我们以数仓建设为起始点，记录用户的行为数据，往往会遗漏很多重要的内容；反而当我们以指标体系为出发点设计数仓，能够清晰知晓哪些内容是需要记录、需要从上游ETL接入，更加完整的搭建数仓。举例：当我们需要设计“人均检索时长”指标时，必然需要将用户的时间信息透传到下游当中。其二：统一指标口径。指标在设计过程中，明确指标口径是非常重要的，相信不少同学在工作中有这样的同感，同样名称的指标在不同场景中的定位有偏差，导致使用方非常的混乱。举例：某个内容的ctr，场景1=点击次数/页面pv，场景2=点击次数/展现次数。类似这种问题，是指标应用中的大忌。因此，需要根据经验以及与业务方的探讨，达成共识口径。其三：衡量业务发展。指标建设的最终目的还是为了辅助产品迭代，而衡量业务的发展现状，则是指标体系应用的“防守方向”。所谓“防守方向”指的是让所有的业务同学清楚，我们现在的产品怎样，通过用户的行为数据，分析现阶段产品满足用户需求的情况如何。衍伸出来“异动分析”“多维监控”等相关内容。其四：探索分析方向。与衡量业务发展相辅相成，探索分析方向则是产品改进的“进攻方向”。在充分了解现阶段产品的状态外，产品还需要增加哪些功能？吸引哪些用户？这些都是需要偏探索性的分析给予业务支持。当我们明确指标体系目的之后，下面将着手设计指标体系，以下将从常规步骤及案例进行说明。02指标体系如何设计指标设计方式有很多，根据不同业务有不同的设计理念，现阶段规范化设计方式常规有三种，大家可以参考：第一种：GSM（Goals，Signals，Metrics），是Google提出的一种自上而下度量用户行为的方法，通常用于衡量产品优劣程度。G目标：明确设计的目标是什么？为了达到的用户目标是什么？S信号：当达到对应用户目标时，用户反馈出哪些行为？M指标：根据用户反馈的信号设计对应指标。第二种：HEART（Happiness，Engagement，Adoption，Retention，Task