很多新人做数据分析，最常遇到两个问题：
一是不知道关注哪些指标，毫无头绪；
二是指标太多，根本看不过来，不知道哪些更重要。
我做了十多年数据分析了，整理了12个互联网分析互联网分析最常用的数据指标，可以说把这12个关键指标吃透，日常业务理解就不会出现太大的问题。话不多说，直接上干货！
老规矩，开始之前先给大家分享一份企业指标体系白皮书 。这份资料包直接带着你从公司的战略目标出发，一步步拆解出关键业务指标，最后搭建出一套适合自己的指标体系。里面还专门整理了一个指标字典，把常见指标都讲得明明确确，做报表、看数据就不用抓瞎了。要是你现在对数据分析指标和报表还没完全搞明白，这份资料正好能帮你把思路理清楚，干起数据分析来也会更有底气。 需要自取：https://s.fanruan.com/bcjjt（复制到浏览器）
一、用户数据
做分析，第一步永远不是看成交，而是先看人。
因为没有用户，后面的行为和结果都无从谈起。用户这一层，最常关注的是4类指标。
1、活跃用户
这是最基础的一组指标，最常见的就是日活和月活。
日活看的是每天有多少人在用你的产品，月活看的是一个月内有多少人来过。它们解决的是一个最朴素的问题：你的产品到底有没有人用。
如果把产品比作一家店，活跃用户就是每天进店的人流量。人多不一定代表生意就一定好，但连人都没有，后面的分析基本就不用展开了。
2、新增用户
活跃看的是盘子有多大，新增看的是盘子还会不会继续长。
尤其是在业务早期，新增用户往往比很多复杂指标都更重要。因为它直接反映出产品有没有增长潜力，市场有没有被持续打开。
很多业务表面上看着热闹，结果一拆数据，发现活跃主要靠老用户撑着，新用户几乎进不来，这时候就要小心了。
3、留存率
如果说新增解决的是有没有人来，那留存解决的就是人来了之后还会不会再来。
留存率本质上看的是用户有没有留下来。常见的有次日留存、7日留存、30日留存。这个指标特别关键，因为它最能反映产品有没有长期价值。
一个产品如果拉新很猛，但用户用一次就走，说明问题不是流量不够，而是产品没有真正留住人。
所以很多时候，留存比新增更能说明业务健康度。
4、渠道来源
同样是新增用户，不同渠道带来的价值可能完全不一样。
渠道来源看的是用户从哪里来，是自然搜索来的，投放来的，内容平台来的，还是活动裂变带来的。把这个问题搞清楚，推广预算才知道该往哪里投，运营动作也才更有方向。
很多团队做增长的时候容易只盯总量，但其实更重要的是拆来源。因为只有知道人是从哪来的，你才能判断哪些渠道值得继续投，哪些渠道只是看起来热闹。
二、行为数据
用户来了，不代表业务就已经成立。接下来要看的是，他们到底有没有发生你期待的行为。
这一层，最常用的也是4类指标。
5、访问次数和访问深度
常见的像浏览量、访客数、访问深度，都属于这类指标。
它们主要看两件事：一是用户来得勤不勤，二是来了以后看得深不深。
一个用户打开产品一次就走，和一个用户反复访问、不断浏览更多页面，这背后的价值肯定不一样。访问越频繁，访问越深入，通常说明产品越有吸引力，用户参与感也更强。
6、转化率
这是数据分析里最常被盯住的一类指标。
因为大多数业务，最终都要走到转化这一步。浏览能不能转注册，注册能不能转下单，下单能不能转复购，每一步都可以看转化率。
**转化率的意义不只是告诉你结果好不好，更重要的是帮你发现问题卡在哪一环。**用户多但转化低，往往不是流量问题，而是流程、页面、产品设计或者权益设计出了问题。
所以转化率，本质上是在看路径是否顺畅。
7、停留时长
停留时长看的是用户愿意在你的产品里待多久。
**这个指标常常用来判断内容吸引力、产品黏性和使用意愿。**尤其是在内容产品、社区产品和工具产品里，停留时长往往很有参考价值。
当然，停留时长也不能孤立看。有些产品停留时间长，是因为好用；有些产品停留时间长，反而可能是因为流程太绕、用户迟迟找不到入口。所以这个指标最好结合转化、路径和页面表现一起看。
8、跳出情况
这个指标关注的是，用户是不是刚进来没多久就走了。
如果大量用户只看了一眼就离开，通常说明入口承接有问题。可能是内容和预期不一致，也可能是页面体验差，或者来的本来就不是目标用户。
所以跳出情况本质上是在提醒你，用户第一眼看到的东西，到底有没有把人留住。
三、业务数据
前面看的是人和行为，最后还是要回到业务结果本身。
毕竟分析做了半天，最终还是要回答一个问题：这门生意到底跑得怎么样。
这一层常见的4类指标，基本都和经营结果直接相关。
9、交易总量
在电商和交易类业务里，最常见的就是成交总额这类指标。
**这个指标主要看业务规模，回答的是盘子到底有多大。**它通常是管理层和老板最先关注的数据，因为最直观，也最容易感知业务体量。
不过只看总量还不够，因为总量高，不一定代表结构健康。
10、人均贡献
只看总量，很容易被大盘掩盖问题。所以还要继续看人均产出。
常见的就是每个用户平均带来多少收入，或者每个付费用户平均贡献多少价值。这个指标可以帮助你判断，业务增长到底是靠用户数量撑起来的，还是靠用户价值提升带起来的。
有些产品用户很多，但人均贡献很低，增长看着热闹，实际商业化并不强。有些产品用户规模不算大，但人均贡献很高，反而更有经营质量。
11、付费情况
这个指标看的是，愿意掏钱的人到底有多少。
**它反映的是业务变现能力，也是判断产品价值感的重要依据。**用户愿不愿意付费，往往比用户嘴上说喜欢更真实。
尤其是会员、内容、工具、教育这类业务，付费情况几乎是必须长期盯的核心指标。
12、商品或内容表现
最后一个指标，关注的是到底是什么东西被用户消费了。
- 如果是电商，就看哪些商品卖得好。
- 如果是内容平台，就看哪些内容最受欢迎。
- 如果是服务型业务，就看哪些服务最容易被购买。
这个指标的价值很实用，因为它能直接指导选品、资源分配、内容策划和运营重点。说白了，就是帮你看清楚，用户到底在为哪一部分买单。
搞清楚指标只是开始，更重要的是日常怎么用起来。很多团队不是缺指标，而是数据分散、拉取慢、口径乱，导致知道不少指标，却用不上几个。分析时，更关键的是有没有工具能快速把数据连起来、算清楚。FineBI 就是一个特别顺手的自助式BI工具 ，它能帮忙把各种数据整合起来，做成日常都能看的报表和分析看板，活跃、新增、留存、转化这一类指标直接就能清晰明了地呈现出来。 其实很多时候，数据分析卡住的点不是不会算，而是工具不够省事，来来回回拉数、对接，浪费了不少精力。而有了FineBI，重复拉数据的烦心事少了，分析效率高了，看数据也更顺 ，团队的工作自然轻松不少。工具的链接我放在这里，建议你们上手体验一下：https://s.fanruan.com/0j1bm（复制到浏览器）
四、总结
数据分析的指标看似复杂，但核心其实就这12个。如果你平时做数据分析，经常会被各种指标绕晕，我建议你先把这12个指标吃透，尤其是和自己业务最相关的那几项，先重点看、重点用。剩下的不用着急一次全学完，工作里遇到哪个，再回过头来补哪个。长此以往，你对业务的感觉会越来越准，对数据的使用也会越来越顺手。