几乎所有的数据分析工作都会提到，建立数据指标体系，可我们常常会遇到的问题是，数据有很多，报表也天天都在更新，那如何将这些数据进行结构化输出？如何从这些数据中捋出头绪，如何将数据指标形成具有逻辑关系的体系？下面就教大家建立数据指标体系的五个步骤。
1、找到一级指标，也就是主指标，这个是用来评价这个是到底怎么样的最核心的指标，比如产品卖的好，我们直观的会想到销售金额这个指标。因为这是我们卖货直接收到手中的金额，当然是越多越好。
2、找到二级指标，也就是子指标。我们的一级指标可能是有几个二级指标构成的，比如销售金额等于用户数乘以购买率，再乘以客单价。如果一级指标销售金额没有达成，我们就需要知道是用户量不够，还是用户购买意愿不强，还是卖的便宜了，用二级指标可以帮助我们更好的定位问题。
3、拆解过程指标，一级指标往往代表的是最终结果，但是每个业务都有对应的业务流程。以产品营销为例，其过程有产品包装、营销策划、广告投放、线索收集、产品成交等多个环节。如果只看最后结果，是无法对过程进行监督与改进的。如果想管理的更细一些，就需要进一步添加过程指标，比如用户咨询量、线索率、承担转化率等。
4、对指标进行分维度分析，最终的业务结果有可能是很多人在很长时间内完成的，这就需要对指标的构成进行拆解。比如总销售金额是怎么构成的，每个地区每个团队分别完成多少。通过不同分类维度，把主指标切成若干块，这样能避免平均数陷阱，把整体和局部一起看清楚。
5、建立判断标准，即使有以上四个步骤，我们依然不能说某个产品卖的好还是不好。因为好是个形容词，是和他相对比的，因此就需要一个对比的参照物。参照物的选择本身是个复杂的分析过程，需要做更深入的分析。常见的方法是和同类产品或同行业间进行对比。通过上述五个步骤，可以帮你全面与科学的建立衡量业务表现的数据指标体系。
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