在互联网行业里，很多岗位都需要和数据打交道，比如运营、产品、销售等。数据分析的作用在于以特定的形式将数据分析结果展示给决策者，给他们提供决策参考和依据。
用数据说话，是一个好习惯！最近，有做电商分析师的朋友问我，如何把数据指标业务化？从中得到有意义的洞察，以此提高工作效率呢？今天，和大家一起分析一下。
时间是一个自然属性，业务运作会随着时间的变化而变化，因此根据时间属性来确定指标是最常见的方法。
时间可以是年、月、周、日等，根据自己的业务目的来选择使用。例如：
（1）日销售额、月销售额、年销售额
（2）日完成率、月完成率、年完成率
（3）日活跃用户量（DAU）、周活跃用户量（WAU）、月活跃用户量（MAU）
分析受众用户的使用习惯和业务场景，来确定每个地区的指标，比如：
（1）一线城市：使用人群、男女比例、上季度指标
（2）二线城市：使用人群、男女比例、上季度指标
（3）三线城市：使用人群、男女比例、上季度指标
一线城市、二线城市、三线城市排列，这是按业务中的重要性排序。
对于大型零售企业而言，人、货、场都是零售营运的核心三要素！
例如一个零售品牌企业，可以用以下方法梳理指标体系：
（1）人：可以划分为员工 、顾客；
（2）货：可以根据商品的流动来划分，计划、采购、配货、调拨、回收、物流；
（3）场：可以划分为渠道、店铺等。
对业务进行具体划分的方法，可以根据不同企业的具体情况进行调整，从而梳理出业务的分析架构。
在衡量业务经营状况的过程中，单一数据指标衡量很可能片面化，需要通过补充其他的指标来使我们的判断更加准确。
例如：朋友的店铺月净利润20万元，刚看这个指标感觉这个店盈利不少，发展应该不错，但是再一看前两个月的净利润，发现前两个月的净利润都是40万以上，增加了这一个指标，我们就发现了这个店的经营状况可能存在问题了。
一般来说，我们在计算相关率排除退回订单，会有两个分析方向：
（1）根据商业目的，
（2）根据金融目的。
但是这时，无论我们出于哪个目的，都需要有统一的标准，这样才能更好地统计数据。日常的数据指标在核算时，也要充分考虑到一线的实际业务，这样才能更加客观的运用到日常指导中。
搭建指标体系，不只是罗列指标。这是很多数据分析师都会犯的通病，上来先把大量的指标列好，也不说明优先级，业务根本就看不懂。业务的复杂程度不一样，所需要的指标体系也不一样。
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