数据质量数据指标怎么做?我们用银行行业来举例

时间:2020-11-16

银保监对金融机构数据治理工作尤为重视,发文《银行业金融机构数据治理指引》,要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。

我们身处在互联网、大数据时代,对我们而言“数据”,它已经已成为现代企业的基础资源和重要资产,良好的数据质量是企业经营管理的基础。
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同时银保监对金融机构数据治理工作尤为重视,发文《银行业金融机构数据治理指引》,要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。

那我们怎么做好数据质量评估呢?我们从六点来给大家做一个完整的描述。

数据质量评估

完整性 Completeness:用于度量哪些数据丢失了/未录入或者哪些数据不可用。

规范性 Conformity:用于度量哪些数据未按统一格式存储。

一致性 Consistency:用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的,或者部分/全部不一样。

准确性 Accuracy:用于度量哪些数据和信息是不正确的,或者数据是过大过小的唯一性 Uniqueness:用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。

关联性 Integration:用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。

1、用户数据

增量数据:一般是指新增商户量(日增、月增)

存量数据:存量商户可以根据具体的业务来定义存量,注册的时间来定义(例如:注册时间超过一个月就定义为存量的商户),也可以用商户是否产生交易来定义(例如:商户本月产生交易后,在下个月就可以将商户计算为存量商户,假如一直没有交易可以默认为新商户,即没有转化的商户)

活跃度、留存率、续购率等,大部分是针对存量用户的指标,通过这个几个指标可以监测用户的质量如何

转化率,主要是针对新用户从注册到交易成功的转化情况,当然不同的业务,转化的目标可以是不同的,电商业务中从注册到商品加入购物车也是一种转化率,具体业务具体分析并具体定义

用户的来源,就是在统计数据指标时可以转化的维度指标,可以一维的来看数据指标,也可以多维的看数据指标

生命周期(注册-->交易-->活跃-->沉默-->流失)不同业务的生命周期的长短不同,有的业务属于一次性交易,有的业务进行第二次的购买就可以看作是第二个生命周期

获客成本,此指标一般会和市场营销推广挂钩,通过营销获取的客户量的多少,计算平均的获客成本

涉及到营销活动的指标还包括CPA、 CPS、 CPC、CPM、CPT等

2、业务数据

总量:指总的成交量,即GMV

人数:指消费的客户数,有多少客户购买公司的产品

次数:指成交的笔数

人均:可以区分为人均消费金额(不区分是否付费,都包括)和付费人均消费金额

频次:一般是指用户多久购买一次

客单价:平均每个客户消费的金额

日均:平均每天产生的交易性的指标

消费的产品:可以查看不同产品的业务数据指标,是维度性的指标

3、流量数据(行为数据)

点击率、点击量:一般投放的广告会涉及到点击类型的指标

留存:指消费者从第一天访问商品开始,到第N天后还有多少消费者还继续访问

访问深度:即客户访问的路径,从商户访问的路径来判断对商品的兴趣是否强烈。

例如:客户从商品的首页到分类到商品的详情页到评价区等,客户访问的越深表示对商品越有兴趣

跳出率:跳出率对网站监测来说也是一个重要的指标,根据此指标判断整个网站或是某个页面的功能性是否有问题,功能性上没有问题,也只能说明客户对所陈列的商品不感兴趣

访问时长:从进入网站到退出,一共停留了多久。时长越长对网站上的内容越有兴趣

网站流量还有两个相对比较重要的指标,PV 次数和UV访客数,可以查看到网站或是具体页面的一个次数和访客数,如果是活动推广的话,可以看出了解目前活动的推广效果

数据指标体系的作用

1、根据指标体系,进行业务数据的分析报告。针对不同的分析内容选取不同类型的指标

2、建立数据模型,明确模型的目的,选取可以反映出目的的指标,通过指标训练模型,并将模型与实际的业务场景想结合判断效果。

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