一個合格的數據統計后台是如何誕生的？
工作當中，我們經常會有很多需要統計的數據，無論是產品的運營統計、營銷統計、銷售統計或是財務統計，為了都能夠及時方便的查詢到這些數據，所以各類數據統計后台便應運而生了。那么如何設計一個合格的有價值的數據統計后台了，本文旨在能夠幫你打開設計數據統計類后台的思路，希望大家在設計數據類后台的時候能夠有一定的方向，少走彎路。
數據統計的重要性
移動互聯網時代，數據的重要性不言而喻，數據對於每個公司來講都是一筆寶貴的財富；一份有用的數據分析報告對於產品、對於公司的業務決策都是很重要的參考依據，為下一步的規划發展提供了指明燈；那么既然數據對於產品、對於公司如此重要，因此設計好數據統計分析后台對於每個公司來講是一件刻不容緩的頭等大事。
想清楚統計數據的意義和目的，幫助我們過濾垃圾數據
互聯網產品的數據統計包含運營類數據統計、營銷類數據統計、財務類數據統計、銷售統計、廣告統計等等。每個互聯網產品都有自己的數據統計需求，我們會感覺到永遠都有統計不完的數據；數據統計項越來越多，越來越雜，大家也會覺得每項數據統計都很重要。我們在決定統計這項數據之前，不妨深入思考下統計這項數據對於我們的產品或者公司來說有什么意義，有什么價值，能得出一個什么樣的結論，這個結論對產品的改進或者規划有什么指導性的作用。連續性的多問幾個為什么，這樣能夠幫助我們過濾掉很多原本自己覺得需要統計的數據。經過這樣的連續追問，會發現原本很多看似“重要”的數據，其實並沒有什么價值與意義，對於產品的改進或業務決策並沒有任何幫助。
確定業務目標，拆分數據統計指標
以上只是一個過濾數據統計偽需求的方法。那么在設計數據統計后台時，怎樣才能確保我們采集、統計、分析的數據是有價值，有意義。首先我們要知道產品的業務目標是什么，有哪些因素會影響目標的達成，衡量這些因素的數據指標是什么。這樣我們就能推導出應該統計哪些數據，使得統計的數據更有針對性，而不是空穴來風或拍腦袋。完成這些准備后，我們就准確清楚的知道每一項數據是如何被定義出來了，數據定義自然也能夠清晰明了。
通過上面的一連串的分析，我們的統計工作就要了方向和思路了。現在已經知道我們想要哪些數據了，剩下的我們還要分析從什么樣的維度，以及細化到什么樣的顆粒度來統計我們的數據，還要了解采集數據的頻度和周期，這樣才能使得我們的數據呈現的更立體，更豐富。確定了數據統計的維度、顆粒度及統計的頻率與周期，在設計后台模塊的時候，我們也就知道了這些數據的的查詢條件，經過這些步驟的梳理與分析，相信大家的腦海中已經有了一個大概的雛形。
找到最適合的可視化圖表
數據統計類后台中常常會看到有很多圖表，在決定我們想要什么樣的圖之前，我們先要想清楚，希望通過統計圖能夠達到一個什么樣的視覺對比效果。通常統計圖能夠表達出連續變化的趨勢效果，表達幾個項目之間的直接對比，表達出幾個區間的各占占比，或是一個不連續的分布情況。想清楚視覺呈現的對比效果，我們在尋找最適合的統計圖。如果想看一段時間內的連續變化趨勢，適合用折線圖為表達；如果是希望看到多個並列項的數據對比，適合用柱狀圖或者條形圖；如果希望直觀的看到幾個區間數據的對比，適合用餅圖或者環形圖；如果想看到一些不太規則的分布情況，適合用散點圖來表達。
有一定關聯項的數據統計都可以通過可視化的圖形來表達，這樣看上去更直觀，更清晰；當然運營中也會有一些關聯性比較弱，又沒有明顯規則的數據，這類特殊的統計項只能通過傳統的表格形式來呈現。
最后的總結
設計一份合格的數據統計類后台，首先要根據產品目標推導出業務指標，做好數據定義；然后，分析數據統計維度及查詢條件；最后想清楚希望通過可視化的圖表達到怎樣的對比效果，選擇最適合的圖表形式展示視覺效果。
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