作为一只悲催的运营猫，每天都和各种数据指标打交道，例如：CTR、CPC、oCPC、ROI、CVR、CPA等等。对于一项业务你可以找到几十个指标来进行数据分析，那么哪些指标才是正确的数据指标呢？在《精益数据分析》一书中，作者认为好的数据指标能带来你所期望的变化。
一、什么是好的数据指标？
1.好的数据指标是可比较性的
如果能比较某数据指标在不同的时间段（季度、月份、一天中的具体的某个时段）、用户群体、竞争产品之间的表现，我们可以更好地洞察产品的实际走向。“本周的用户转化率比上周高”显然比“转化率为2%”更有意义。
2.好的数据指标是简单易懂的 。
如果人们不能很容易地记住或讨论某指标，那么通过改变它来改善我们的工作会十分困难，例如用户增长率、日活、月活。
3.好的数据指标是一个比率 。
比率是最佳的数据指标。
比率的可操作性强，是行动的向导 。以开车为例：里程透露的只是距离信息，而速度（距离/小时）才真正具有可操作性。因为速度告诉你当前的行驶状态，以及是否需要调整速度以确保按时抵达。
比率是天生的比较性指标 。如果将日数据与一个月的数据相比较，你会得知该数据当前所经历的是一个短期的突跃，还是一个长期的渐变。再以开车为例：速度是一个数据指标。可只有将当前速度与最近一小时的平均速度进行比较时，才能确知你在加速还是减速。
比率还适用于比较各种因素间的相生和相克（正相关和负相关） 。就开车而言，单位时间内行驶的里程/罚单数这个比率显示了二者的关联性。你开得越快，行驶的里程就越多，但收到的罚单也越多。这个比率可以帮你决定是否应该超速。
4.好的数据指标会改变行为 。
这是最重要的评判标准：随着指标的变化，你是否会采取相应的举措 ？例如，如果把网站做成粉色调能带来更多的营收，你就该把它做成粉色调；如果半数以上的反馈表明用户不会为某功能付费，你就要决定不去开发此功能；如果悉心打造的最小可行化产品不能将订单量提高30%，你就该试试其他方法。
一个好的数据指标之所以能改变我们的行为，是因为它与我们的目标是一致的：拉新、激活、留存、转化。
那么，我们该如何找出正确的数据指标呢？在《精益数据分析》一书中，作者认为想要找出正确的数据指标，有五点需要牢记在心。
二、如何找到正确的数据指标
1.定性指标与量化指标
定性指标通常是非结构化的、经验性的、揭示性的、难以归类的；量化指标则涉及很多数值和统计数据，提供可靠的量化结果，但缺乏直观的洞察。
2.虚荣指标与可付诸行动的指标
虚荣指标看上去很美，让你感觉良好，却不能为你的公司带来丝毫改变。相反，可付诸行动的指标可以帮你遴选出一个行动方案，从而指导你的商业行为。
3.探索性指标与报告性指标
探索性指标是推测性的，提供原本不为所知的洞见，帮助你在商业竞争中取得先手优势。报告性指标则让你时刻对公司的日常运营、管理性活动保持信息通畅、步调一致。
4.先见性指标与后见性指标
先见性指标用于预言未来；后见性指标则用于解释过去。相比之下，我们更喜欢先见性指标，因为你在得知数据后尚有时间去应对——未雨绸缪，有备无患。
5.相关性指标与因果性指标
如果两个指标总是一同变化，则说明它们是相关的；如果其中一个指标可以导致另一个指标的变化，则它们之间具有因果关系。如果你发现你能控制的事（比如播放什么样的广告）和你希望发生的事（比如营收）之间存在因果关系，那么恭喜你，你已拥有了改变未来的能力。
