做数据分析最怕什么？抓不住重点，对着一堆数据干着急。
很多人以为看几个数字就能懂业务，其实根本不是这么回事。真正看懂数据，得靠一套清晰的指标体系和分析逻辑。
刚入行时，很多人总对着报表发呆，明明数据密密麻麻，却不知道从哪入手。后来才明白，只有把关键指标梳理清楚，形成一套完整的分析逻辑，才能真正从数据里看出业务门道。
今天就把这些在实际工作中反复验证过的、真正管用的50个常用数据分析指标，按八大维度系统梳理出来，一次性分享在本文。希望能帮读者快速定位问题，少走弯路！
一、用户基础指标
做任何分析，第一步都是搞懂用户。了解用户指标能帮助快速掌握用户规模、来源和留存情况，清楚用户画像。
1.IP（独立 IP 数）
统计周期内访问服务器的唯一 IP 地址数量。这个数据能知道大概有多少不同地方的用户来过，虽然没办法精准到具体个人，但通过 IP 分布能大致判断用户的地域范围，比如哪个城市的访问量高。
2.UV（独立访客数）
基于设备或账号统计的唯一访问用户数，重复访问只算一次。相比 IP 数，UV 更能反映真实的用户数量，能帮助确定每天、每月到底有多少不同的用户在使用产品。
3.DAU（日活跃用户数）
当天至少完成一次有效交互的去重用户数，包括点击、评论、下单这些操作。DAU 是衡量产品活跃度的核心指标，每天都得盯着，一旦下降就要赶紧排查原因，是不是产品出问题了，或者竞争对手有新动作。
4.MAU（月活跃用户数）
近 30 天内至少活跃一次的去重用户数。MAU 能帮助看清产品长期的用户基础，和 DAU 结合分析，就能发现用户活跃度的变化趋势，比如用户活跃度是在稳步上升，还是逐渐下滑。
5.DNU（日新增用户数）
当天首次注册或启动应用的用户数。这个指标直接反映拉新效果，哪个渠道带来的新用户多，哪个活动吸引了更多人，看 DNU 就一目了然。
6.N 日活跃留存率
某天新增用户在之后第 N 天仍活跃的比例。一般重点关注 7 日和 30 日留存率，如果留存率低，说明新用户进来后发现产品没什么价值，留不住人，就得抓紧优化产品体验。
7.TGI（目标群体指数）
用（目标群体中具有某特征的比例 / 总体中该特征比例）×100 计算得出。这个指标能帮你找到特定人群的偏好，比如指数大于 100，就说明这部分人对某个东西的偏好明显高于平均水平，做精准营销就靠它。
二、用户行为指标
知道了用户是谁，还得了解他们在产品里都做了啥。这些指标能帮助还原用户使用产品的全过程，发现体验不好的地方。
8. PV（页面浏览量）
页面被加载或刷新的总次数。PV 高说明内容被看的次数多，但有可能是同一个用户反复刷新，所以得结合 UV 一起看，才能知道到底有多少用户在看。
9. VV（访问次数）
单个用户发起完整会话的总次数，包括从进入到离开的整个过程。通过 VV 能看出用户访问的频繁程度，如果 VV 低，说明用户粘性不够，可能对产品兴趣不大。
10. 平均访问时长
用户单次会话停留时间的平均值。时间长，可能是用户对内容感兴趣，也可能是操作流程太复杂，半天没找到想要的；时间短，大概率是内容没吸引力，或者用户没找到目标就走了。
11. 跳出率（Bounce Rate）
用户仅访问一个页面就离开的会话次数占总会话次数的比例。尤其是着陆页的跳出率，直接影响转化率。如果跳出率高，就得检查页面内容、布局是不是有问题，是不是没有一下子抓住用户注意力。
12. 人均页面访问量（PV/UV）
平均每个用户浏览的页面数量。数值越高，说明用户探索得越深入，对产品兴趣越大；反之，可能需要优化导航和内容推荐，引导用户发现更多内容。
13. 访问来源分布
用户通过不同渠道，搜索引擎、社交媒体、直接输入等进入产品的流量占比。知道用户从哪来，就能把资源集中投放在效果好的渠道上，提高拉新效率。
14. 站内搜索使用率
使用产品内搜索功能的活跃用户占比。这个指标能反映用户的主动需求，如果使用率低，可能是搜索功能不好用，搜不到想要的，或者信息架构不清晰，用户不知道去哪找东西。
15. 页面退出率
从某个特定页面离开网站或 App 的访问次数占该页面总浏览次数的比例。通过这个指标，可以定位到容易让用户流失的页面，有针对性地优化页面内容和功能。
三、转化效果指标
用户来了，能不能完成想要的下单、注册、提交表单等动作，就看这些转化效果指标，它们能帮你找到转化流程中的堵点。
16. 转化率（CVR）
完成特定目标动作的用户数占到达该环节总用户数的比例。不管是哪种转化目标，CVR 都是衡量业务流程效率的关键指标，如果 CVR 低，就得从头到尾检查流程，看看问题出在哪。
17. 漏斗转化率
在多步骤流程中，进入下一步骤的用户数占上一步骤用户数的比例。通过分析每个步骤的转化率，能精准找到转化瓶颈，比如用户在哪个环节流失最多，然后重点优化这个环节。
18. 购物车添加率
将商品加入购物车的用户占浏览商品或相关页面用户的比例。这个指标能看出商品的吸引力和加购环节的体验，如果低，可能要优化商品介绍，突出卖点，或者简化加购流程。
19. 购物车放弃率
将商品加入购物车但最终未完成支付的订单比例。放弃原因有很多，可能是支付流程复杂，或者运费太高，也可能是优惠力度不够，需要具体分析，找到问题所在。
20. 下单转化率
提交订单的用户占到达商品详情页或购物车页用户的比例。这个指标衡量从有购买意向到确认购买的转化效率，如果低，就要检查商品详情页的信息是否全面，购物车页面是否有干扰因素。
21. 支付成功率
成功完成支付的订单数占提交订单数的比例。支付成功率低，可能是支付通道不稳定，经常出问题，或者支付流程设计不合理，需要尽快解决，不然用户流失严重。
四、交易价值指标
业务能不能赚钱，能赚多少钱，这些指标会告诉你答案。它们能帮助评估用户价值和业务营收能力。
22. GMV（成交总额）
所有成功提交的订单金额之和，包括未支付和可能退款的订单。GMV 能反映平台交易规模，但要注意，它不是实际收入，因为有未支付和退款的情况，所以得结合其他指标一起分析。
23. ARPU（每用户平均收入）
总收入除以总活跃用户数。ARPU 能评估整体用户群体的平均变现能力，如果数值低，就得思考如何提高用户价值，比如推出增值服务，或者优化付费模式。
24. ARPPU（每付费用户平均收入）
总收入除以付费用户数。这个指标聚焦高价值付费用户，能看出他们的贡献强度，帮助了解付费用户的消费能力和需求。
25. 复购率
在统计周期内，进行过两次或以上购买行为的用户占所有购买用户的比例。复购率高，说明用户忠诚度高，产品持续吸引力强；反之，要思考如何提升用户粘性，比如推出会员体系，或者定期做促销活动。
26. LTV（用户生命周期价值）
单个用户在其整个生命周期内为产品贡献的总收入，可以是预测值或历史平均值。LTV 决定了获取用户成本（CAC）的上限，是评估长期用户价值的核心指标，只有 LTV 大于 CAC，业务才能持续盈利。
27. LTV/CAC 比值
用户生命周期价值与用户获取成本的比率。一般来说，比值大于 3，说明业务健康，获取用户的投资能得到较好回报；如果比值低，就要重新评估获客策略，降低成本。
28. 付费率
付费用户数占活跃用户总数的比例。付费率直接体现产品的商业转化能力和用户付费意愿，如果低，就得优化付费模式，让用户觉得花钱值得，或者提升产品价值，增加用户付费动力。
五、营销投放指标
做营销推广，最怕钱花出去了没效果。这些指标能帮助评估投放策略是否合理，找到性价比最高的推广方式。
29. CPM（千次曝光成本）
广告每展示一千次所需支付的费用。通过对比不同渠道或广告位的 CPM，能找到性价比高的曝光方式，合理分配广告预算，避免在低效渠道浪费钱。
30. CPC（单次点击成本）
广告每次被用户点击所需支付的费用。CPC 直接反映流量获取成本，如果成本高，就得考虑优化广告素材，提高吸引力，或者调整投放策略，精准定位目标用户。
31. CPA（单次行动成本）
获取一个完成特定目标动作（下载、注册等）的用户所花费的平均成本。不管是哪种目标动作，CPA 都能衡量特定转化目标的获客效率，帮助判断不同投放渠道的效果。
32. CAC（用户获取成本）
总市场销售费用除以对应周期内的新增用户数。CAC 是评估用户增长效率的关键指标，如果太高，可能会拖垮业务，需要想办法降低获客成本，比如优化推广渠道，提高转化率。
33. ROI（投资回报率）
用 (收入 - 成本) / 成本 ×100% 计算得出。ROI 能衡量整体营销或项目的投入产出效率，只有 ROI 大于 0，才说明这次投资有盈利，否则就是亏本的。
34. ROAS（广告支出回报率）
广告带来的直接收入除以广告支出 ×100%。ROAS 专门针对广告活动，能快速判断广告投放是否赚钱，帮助及时调整广告策略。
六、财务健康指标
财务数据是业务健康度的 “体温计”，这些指标能帮你了解企业的盈利能力和运营效率，避免陷入亏损的困境。
35. 毛利率
通过 (销售收入 - 销售成本) / 销售收入 ×100% 计算得出。毛利率反映产品或服务本身的盈利能力，如果毛利率低，说明产品成本高，或者定价不合理，需要优化供应链，降低成本，或者调整价格策略。
36. 净利率
净利润除以销售收入 ×100%。净利率衡量企业整体经营的最终盈利能力，考虑了所有成本和费用。如果净利率低，除了产品成本，还要检查管理费用、营销费用等其他成本是否过高。
37. 库存周转率
销售成本除以平均库存价值。库存周转率能评估供应链效率和库存管理水平，如果周转率低，说明库存积压严重，占用资金，需要优化库存管理，减少积压。
七、产品运营指标
产品功能好不好用，用户爱不爱用，直接影响业务发展。这些指标能帮了解产品功能的使用情况，优化产品体验。
38. 功能使用率
使用某一特定核心功能的活跃用户占全体活跃用户的比例。新功能上线后，通过这个指标看用户接受程度；老功能的使用率能反映其核心价值，如果使用率低，可能需要优化功能设计，或者加强引导。
39. 用户流失率
在特定周期内未再活跃的用户占期初活跃用户的比例。流失率高，说明用户对产品不满意，可能是功能不好用，或者体验差，要及时采取措施挽回用户，比如推出召回活动。
40. 用户回访率
沉寂一段时间后重新活跃的用户占该批沉寂用户的比例。回访率能评估召回策略的效果，如果低，就得调整召回方式，找到更有效的方法吸引用户回来。
八、用户体验指标
用户体验好不好，用户说了算。这些指标能从用户主观感受出发，了解产品口碑和用户忠诚度，为产品改进提供方向。
41. 内容分享率
内容被用户主动分享的次数占其被浏览 / 曝光次数的比例。分享率高，说明内容有传播价值，社交裂变潜力大，可以加大这类内容的产出。
42. UGC 发布率
主动发布内容（评论、帖子等）的活跃用户占活跃用户总数的比例。这个指标能体现社区活跃度和用户参与深度，如果发布率低，可能要考虑推出激励措施，鼓励用户创作。
43. 点赞 / 收藏率
内容获得点赞或收藏的次数占其浏览 / 曝光次数的比例。能直观反映内容受欢迎程度和用户认可度，帮助了解用户喜好，优化内容策略。
44. 评论互动率
内容引发用户评论的次数占其浏览 / 曝光次数的比例。互动率高，说明内容话题性强，容易引起讨论，可以多创作这类有争议性、话题性的内容。
45. 平均观看时长
用户观看视频内容的平均时长，占视频总长的比例更有参考价值。时长越长，说明视频吸引力越大；短了就得优化内容节奏，增加亮点。
46. 完播率
完整观看完整个视频内容的用户占所有开始观看该视频用户的比例。完播率是衡量视频质量和用户粘性的核心指标，如果低，就要反思内容是否优质，是否能留住用户。
47. 社交裂变系数（K-Factor）
平均每个现有用户能带来的新用户数量，等于邀请率 × 转化率。这个指标量化了产品自传播的能力，系数大于 1，说明能实现自然增长，可以加大裂变活动的推广。
48. 获客渠道留存率差异
对比不同获客渠道带来的用户后续留存率。通过这个分析，能找到高质量用户来源，把资源集中投放在效果好的渠道上，提高获客质量。
49. 客户满意度（CSAT）
通过用户调研获得的满意度评分，结合客户投诉数、订单执行率、延期交付率等数据，能直接反映用户对产品或服务的满意程度，帮助你发现用户不满意的地方，及时改进。
50. 净推荐值（NPS）
通过用户调研获得的推荐意愿评分，衡量用户向他人推荐产品或服务的可能性，体现用户忠诚度和口碑传播潜力。NPS 高，说明用户愿意帮做宣传，产品口碑好。
总结
掌握这50个常用数据分析指标，意味着你拥有了数据分析的通用语言和基础框架。它们不仅可以衡量业务状态，更是诊断问题、辅助决策的关键依据。但指标的价值在于应用，在日常分析中，需要综合考量指标间的关联性，紧密结合具体业务场景，并严格统一团队的计算口径。建议收藏本文，作为日常工作的速查手册。
