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投资教育行业要看哪些投资分析指标
投资教育行业要看成本端核心指标投资分析指标。
新客获取成本的核心变量是低价正价转化率：随着品牌逐步发展，口碑引流占比提升，广告投放占比下降，以及低价正价转化率逐步提升，正价课用户获客成本有望逐渐降低。
教育是培养新生一代准备从事社会生活的整个过程，也是人类社会生产经验得以继承发扬的关键环节，主要指学校对适龄儿童、少年、青年进行培养的过程。广义上讲，凡是增进人们的知识和技能、影响人们的思想品德的活动，都是教育。
好的数据指标具备哪些特征?
1、准确性
这是最根本的一条原则。这个准确有二个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个统计源数据的源头的数据是对的，如果统计数据指标的基础数据都是错了，那就更666了。一个公司数据收集与记录的准确、完整也一定是一个持续迭代的工程，当然这属于哪一个话题，有空再论。
2、有效性
数据指标的能真实反映要能衡量相对的业务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个指标，使用UV来衡量是错误的。使用跳出率来衡量，有一定的有效性，但还是不够有效;使用转化率也许才是比较合适的(不同公司所要追求的商业目标不一样，所以设计的数据指标是不一样的)，用最近期望用户完成的商业动作访问数/进来的访客数。
3、周期性
数据指标需要定期去复盘。像KPI的指标定义，例如：销售额可能根据当前商业的目标不同，计算口径可能会发生很大的变化。同时，对各个数据指标也要定期进行复盘，是否还可以继续衡量，数据指标还是否有意义。随时KPI指标的变化，往往很多指标的口径也要变更，数据开发最怕就是这个，口径变换要重刷历史。
4、可实现性
在实际企业中，可能受限数据的完整性因素，很多指标没有办法计算得到。例如：公司的市场占有率往往是很难统计，因为整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的成本的计算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据指标的可实现性上往往需要先实现简单的，再根据数据应用深入，数据团队技术强大不断再完善复杂的指标。
关于好的数据指标具备哪些特征，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据对教育教学的作用
随着大数据技术的进步与不断发展，对现代教育所带来的影响是必然的。运用大数据来开展教学工作能有效地改变以往单一、固定的教育教学方法，运用大数据督导来帮助学校做好教育教学工作，能够形成科学、合理、智慧的教学模式。因此，在新时期里，学校必须要努力适应新时代发展，运用新的方法去开展教育工作，以提高学校的教学效率和质量，有针对性地开展教学工作，解决教育过程中所存在的难题，努力实现变革，有助于学校做好教学督导工作，也能够让学校办学变得更规范、合理，从而更好地接受社会大众与教育部门的监督[1]。
二、利用大数据加强教育教学工作
将大数据运用教育改革当中，有利于现代教育工作的开展，起到更好的督导作用。特别是将大数据技术运用到日常教学分析及收集更多教学资源中去，为制定出更好的教学方案提供科学依据。因此，在开展日常教育教学过程中，教师应合理运用大数据，能够从日常教学中的个例找到共同点，通过分析不同教学案例，找出教学中存在的一些问题，针对这些问题，制订出一些具有可行性的执行方案，根据主要问题开展教育督导工作。另外，教师也可通过其他数据库获取一些教学案例与方法，获得更多的经验，并且为更高效开展日常教育工作而做好准备，解决教学效率不高等问题，改变以往单一的教学方式，使得督导手段变得更加多样、更加丰富。运用大数据来督导现代教学，能使教学机制变得更透明、更合理，能够形成统一、有序的教学思路，从而更好地开展教学工作，同时还能够形成强有力的监督机制。例如，由于运用了大数据进行督导，使得学校教学管理变得更加透明，便于接受社会大众及教育部门监督，学校办学变得更加规范，从而提高了学校教育质量和效率。
数据分析指标有那些？
用户行为类指标
用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。
传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。
具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：
拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。
用户活跃类指标：用户活跃类指标是日常关注的重点。活跃用户是一切业务的基础，且活跃行为是可以每日记录的，因此运营/产品部门日常都盯得很紧。
用户留存类指标：留存指标一般和拉新/活跃指标结合起来看。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），因此一般是月度复盘/事后分析的时候看的多。
用户转化类指标：用户转化一般指付费行为，这是互联网商业模式变现的重要渠道。看的指标主要围绕有多少人买，买了多少，是否连续购买等展开。这里和传统企业的会员消费分析很像，能衍生出很多子指标。
用户转介绍类指标：用户转介绍行为类型很多，转发内容/转发商品/介绍新用户加入等，都是转介绍行为。因此转介绍行为的定义常常会结合具体的转介绍形态而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括的话，可以概括为：
有转介绍行为人数：发生转发内容/转发商品/介绍新用户的用户人数
转介绍行为带来的效果：新注册用户/商品购买/内容阅读等等
除了AARRR以外，还有一类特殊的行为：风险类行为，用于识别用户的危险动作。在不同业务场景，风险定义不同。比如电商场景下刷单、薅羊毛，游戏场景下外挂使用，金融场景下欺诈交易等等。
产品类指标
产品类指标是互联网行业特色。用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能，好用的话会一直用，不好用会中途放弃，这些都能记录数据，从而通过产品分析，不断淘汰没人用的功能，优化有人用的功能，提升效率。
产品分析的常见指标如下：
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注意：产品分析是有级别的，最高级的是对整个APP/H5/小程序的页面/功能做盘点。其次是对某一个具体页面（比如首页、商品详情页、购物车页）或者某一个具体路径（比如从首页的banner位点广告进入商品详情，再选择商品进行交易这样一条路径）进行分析。
最细的则是分析某一次改版的，某一个按钮/页面布局调整等等。上边举例的指标更多是对页面/路径分析的指标，其他情况，有空再详细分享。
内容类指标
内容类指标也是互联网行业的特色。互联网上发布的视频/图文，能记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容打交道密切的部门，会很关注这一类指标。
常见的内容指标如下：
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通过这些指标的分析，创作内容的部门，比如：内容运营/新媒体运营，能找到哪些内容阅读高，哪些转发多，从而总结出写文章的套路，提升内容传播范围。利用内容的部门，比如营销推广，能关注哪些内容带来的转化好，从而提高推广效率。
活动类指标
活动类指标，在互联网和传统行业都很常见。相比之传统行业，互联网行业的营销活动密度更高、力度更大，经常是烧钱换增长。因此活动相关指标关注度很高。
常见的活动指标如下：
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通过这些指标的分析，能让负责活动的同事直观看到活动效果，并且在不同类型/不同力度活动进行比较，找到更高效开展活动的方式。
有些活动会包含多个角色，比如拼团活动，会同时有团长/团员两个角色；裂变类活动，有裂变发起人/参与者两个角色。
不同角色的参与条件、达标动作、达标奖励不太一样，因此可以拆分两类群体，分别看活动目标人数/参与人数/达标人数等指标。
商品类指标
商品类指标，在互联网和传统行业都很常见。区别是传统企业大部分是实物商品，互联网则有一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播打赏等等等。
因此互联网行业的商品管理，有可能比传统行业简单一点，不需要那么焦虑的盯着库存周转指标，生怕在仓库里待久了，货都过期了。
常见的商品指标如下：
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通过这些指标的分析，能让负责商品运营的同事直观看到商品畅销/滞销情况，从而调整商品进销存计划，避免商品积压/缺货。
注意，虚拟商品原则上是没有库存的（或者说库存想设多少设多少）。但是滥发虚拟商品，又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。
所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。在达成GMV整体目标情况下，高中低端商品保持一个稳定的库存结构，避免烂大街。
好的数据指标有哪些特征?
1、精确性
这个精确有二个层面的意思，一个是数据目标在技能完成过程中，是精确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个计算源数据的源头的数据是对的，如果计算数据目标的根底数据都是错了，那就更666了!一个公司数据搜集与记录的精确、完整也一定是一个持续迭代的工程，当然这属于哪一个话题，有空再论。
2、有用性
数据目标的能真实反映要能衡量相对的事务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个目标，运用UV来衡量是过错的。运用跳出率来衡量，有一定的有用性，但还是不行有用;运用转化率或许才是比较合适的(不同公司所要寻求的商业目标不一样，所以设计的数据目标是不一样的)，用最近期望用户完成的商业动作访问数/进来的访客数。
3、周期性
数据目标需求定时去复盘。像KPI的目标定义，例如：销售额或许依据当前商业的目标不同，核算口径或许会产生很大的变化。一起，对各个数据目标也要定时进行复盘，是否还能够持续衡量，数据目标还是否有意义。随时KPI目标的变化，往往许多目标的口径也要变更，数据开发最怕就是这个，口径改换要重刷历史。
4、可完成性
在实际企业中，或许受限数据的完整性要素，许多目标没有办法核算得到。例如：公司的市场占有率往往是很难计算，由于整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的本钱的核算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据目标的可完成性上往往需求先完成简略的，再依据数据使用深入，数据团队技能强大不断再完善复杂的目标。
关于好的数据指标有哪些特征，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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