数据领域的新手常常对众多数据指标和概念感到困惑，特别是在与运营、数据分析师沟通需求时，那些繁杂的指标往往让人摸不着头脑。作为互联网行业的从业者，深入理解和应用数据指标显得尤为重要。以下是对数据指标知识体系的重新梳理，旨在帮助大家更好地掌握数据指标的基础。

首先，我们来看看常见的数据指标：

1、DAU：日活跃用户量，反映一日内登录或使用产品的独立用户数量。

2、WAU：周活跃用户量，反映一周内登录或使用产品的独立用户数量。

3、MAU：月活跃用户量，反映一月内登录或使用产品的独立用户数量。

4、DNU：日新增用户，指当天新增的用户数。

5、DOU：日老用户，指当天登录的非新增用户。

6、ACU：平均同时在线人数，反映平均在线的用户数量。

7、PCU：最高同时在线人数，反映最高在线的用户数量。

8、UV：唯一访问量，即页面被不同用户访问的次数。

9、PV：页面浏览量，即页面被浏览的次数。

10、ARPU：平均每个活跃用户的收益。

11、ARPPU：平均每个付费用户的收益。

12、LTV：生命周期价值，产品从用户互动中获取的总经济收益。

13、CAC：用户获取成本。

数据分析核心指标与应用解析

14、ROI：投资回报率，计算公式为利润总额除以投入成本总额乘以100%。

15、GMV：成交总额，指下单产生的总金额。

16、支付UV：下单并成功支付的用户数。

对于这些指标，如果感到陌生，可能是因为数据采集的基础——埋点。埋点是互联网领域的数据采集手段，通过在web或app中植入代码来监控用户行为事件。

数据指标可以分为三大类：综合性指标、流程性指标、业务性指标。综合性指标反映产品的整体状况，如DAU、留存率、人均使用时长等；流程性指标与用户操作行为相关，如点击率、转换率、流失率等；业务性指标与产品业务紧密相关，如视频播放数、人均观看时长等。

数据分析方法包括事件分析、留存分析、漏斗分析、用户分群分析、对比分析和多维度拆解等。

此外，数据模型是分类的核心，常见的模型有AARRR、RARRA、Google’s HEART和Customer Experience Index (CX Index)等。

为了统一管理指标，需要创建指标字典，包含基础指标、衍生指标和计算指标，以及指标维度和量度。

最后，关注核心指标和总结核心指标带来的收益，可以帮助我们量化设计的价值，为产品优化提供方向。