数据人如何选择核心数据指标？

随着大数据的发展，数据逐渐发挥出其价值，从一串串各不相关的数字度量，到有一定的业务价值，可以起到监测、预警、控制的作用，这里所指的带有业务价值的数字度量就是数据指标。那数据这么多，如何才能选出核心指标呢？

据美国约翰斯·霍普金斯大学发布的实时统计数据显示：截至北京时间4月2日16时11分，全球新冠肺炎确诊病例已超过93万例，共计939436例。其中美国累计确诊216722例，确诊数依然居全球首位，日新增确诊病例2.6万，死亡病例5137例。在全美范围内，疫情高发区的纽约累计确诊数已超8.4万例。

看到这一系列数字，是不是觉得十分震撼？你不是一个人，小特同学也跟你一样，以前觉得没有人比我更懂病毒；觉得我们做的很好，病毒即将消散；觉得记者都夸大其词，一个个的都很糟糕；觉得或许这就是人生吧。到现在，看到一个个掷地有声的可怕数据，终于意识到美国疫情的严重性，推出了2万亿美元的财政刺激方案、采取一系列防御措施来控制疫情发展。

数据化时代到来之前，人们大都是以“我觉得”来作为决策依据，总是自以为是，小特同学就是一个很好的例子。但随着大数据的发展，数据逐渐发挥出其价值，从一串串各不相关的数字度量，到有一定的业务价值，可以起到监测、预警、控制的作用，这里所指的带有业务价值的数字度量就是数据指标。

那数据这么多，如何才能选出核心指标呢？

接下来我们来看看约翰斯·霍普金斯大学是如何选择其核心数据指标的。

从上图可以看出，约翰斯·霍普金斯大学发布的实时数据，按疫情发展过程统计了确诊数、死亡数、治愈数等原子指标，增加了时间/地理维度或修饰，得到一系列的派生指标，包含全球、意大利、美国、纽约、加州、华盛顿等城市等国家及城市的确诊数、日新增确诊数、现存确诊数、死亡数、治愈数等派生指标。

此处都是经历过挑选然后留下的核心指标，如果是让你来做数据图，你会选择哪些指标，为什么？怎么选的？选择方法是什么？

核心指标选择方法可总结4步：找准定位，从点到面、层层剖析、见招拆招。

国内的丁香医生统计的数据指标，就与美国约翰斯·霍普金斯大学统计的指标有所区别。丁香医生统计的指标关注了境外输入数、新增境外输入数、现存重症等指标。若将疫情发展生命周期分为起步期、增长期、平台期、消亡期，则此时国内疫情处于消亡期，美国疫情处于增长期，两国疫情阶段不同，所以其关注的核心指标亦有所区别。

同理，对于企业业务而言，产品亦有其生命周期，且在产品的不同阶段，所需选择不同的数据指标。

PLC模型（Product,Life,Cycle,Theory）：又称为产品生命周期理论，是由美国经济学家raymond vernon提出，用于表示一个新产品从开发进入市场到被市场淘汰的整个过程。产品生命周期可分为初创期、成长期、成熟期、衰退期。在产品不同阶段，各业务方关注的数据指标有所区别。

初创期：产品刚刚上市，各功能都不完善，主要精力在于打磨及验证产品能力，先提供MVP版本的功能，服务有需求的特定人群。这个阶段会着重关注目标人群画像、关键行为、留存率。

以公众号“一个数据人的自留地”为例，公众号目前运营1个月。MVP版本提供的服务主要围绕数据产品开展，包含数据产品、BI、数据指标体系、用户画像、数据分析、数据策略等数据专业文章，以及埋点，SQL兴趣小组、知识星球，帮助数据产品进行知识的沉淀。

产品定位为初创期，所以主要关注点更多是打磨服务能力，了解用户群体的需求与产品服务的匹配度，重点关注的指标如：

1）目标人群画像：职业分布、性别、年龄、地域

2）关键行为：阅读、分享、关注、取消关注、收藏、在看

3）质量：仍读比例、跳出比例、阅读深度