关于指标体系构建的方法论非常多，基于实际业务场景加上方法指导都可以照猫画虎地构建出自己的指标体系。但光有了所谓的指标体系不是终极目标，想要更加高效的数据驱动决策、数据赋能业务运营，指标好坏的评价标准是必不可少的要素。
一、为什么要对指标进行评价？
没有规矩不成方圆，交通规则是对车辆行为好坏的判断依据，法律法规、道德准则是对人的行为表现的判别准绳。如果没有对应的规则，所谓的“自由”终究会带来人类社会的灾难。从指标的定义上看，是指衡量预期中打算达到的指数、规格和标准。但很多初入行的数据人会更多关注指标的数值，而忽略了背后的含义。例如，现在很多智能体脂称，它可以将你身体的各项指标与标准的健康值进行比较，从而告诉你你的BMI指数是正常还是异常，医院检查验血指标标识也是同样道理。
在数据领域，如果一个分析报告或者数据产品仅是提供数据是什么的能力，缺少对数据指标表现判断的标准，充其量只是承担了一个取数的工具，并没有起到将数据形成知识或者信息的能力，需要使用者再加以加工才能用于决策。所以，我们需要指标好坏的评价标准，从而能够准确地衡量业务表现是好还是坏，表现不好，需要进一步制定改善策略。
二、指标好坏评价的标准有哪些？
生活中我们往往不羡慕各种首富赚了多少钱，但是身边的朋友一夜暴富或者财务自由时，你心理却有可能会不平衡，因为你们一直在一个圈子在同一个维度水平内。别人家的孩子也是如此。没有对比就没有伤害，对比是数据指标评价的最主要的方法，通过比较来判断业务表现是正向发展还是走下坡路，是否需要及时关注。
1.与历史同期对比
以史为鉴可以知得失，所谓增长就是通过各种运营手段方法之后，用户、业绩是否呈现了不断上升的趋势。时间对比是最常用的对比方式。
- 环比：当前周期对比前一周期，例如今天环比昨天业务增长的百分比，当前周期-前一周期/前一周期
- 周同比：一般是按照星期对齐，如本周一对比上周一，对于旅游出行或有明显周期属性的业务，环比不合理，比如周六景点门票的人通常比周五工作日人多，如果用本周六对比上周六则更加合理地看近期业务表现的趋势。
- 节假日同比：一些促销节日或者法定节假日，看今年国庆节较去年表现如何，因为有些法定节假日的日期每年并不相同，例如今年春节2.1-2.7对比去年1.28-2.5
- 年同比：当前周期对比去年同期，当前周期-去年同期/去年同期
- 历史峰/谷值/近X天日均：业务创造历史，比如单量突破某个里程碑，发个喜报可以起到团队激励的作用，鼓舞士气
2.与预测趋势对比
既要向钱看，也要向前看，利用算法模型可以预测业务发展的趋势，从而设定正常波动的阈值区间，可以将指标值与预警线进行对比
3.与目标值对比
你的KPI完成了吗？打工人背KPI，KPI与考核挂钩，季度考核绩效系数强相关，指标化管理手段的核心思想也是将工作指标化，指标KPI化，将数据指标与公司业务目标、个人KPI对比，监测目标完成度，可做到过程的动态调整，而不是到季度末考核的时候发现没完成。
4.与大盘平均/中位数/众数对比
统计学中有很多的概念，平均值、中位数、众数等，数据指标管理的过程，不同部门、不同层级关注的指标维度不同，例如一个区域运营，背的是自己的区域的KPI，做的好不好呢？是骡子是马牵出来溜溜，和其他Top比较，或者和大盘比较如何。例如，不同人群的ARPU/留存率，普通会员与钻石会员数据差异。
5.与行业竞对对比
在这个快速变化内卷的时代，除了关注自身外，还需要时刻关注竞争对手的情况，比如市场占有率此消彼长，新客获客成本你10块，只看自己挺好的，同行5块，那差距就出来了。在业绩汇报中经常会遇到，洋洋洒洒讲了很多漂亮的指标，老板一句：“和XX竞对比呢”直接哑口无言。
6.数据建模分析
除了单一的指标评价外，可以基于考核的指标体系或者业务运作的关键指标抽象成业务健康度的综合模型。例如，每天只需要告诉老板今天业务正常，可以安心睡觉了。或者告诉先告诉他业务出问题了，其次是哪里出问题，影响各自是多大。
三、指标评价标准的应用场景
1.丰富数据可视化产品数据信息化能力，提升决策效率
呈现数据只是数据可视化产品的生理需求，通过交互式操作解决过去需要SQL取数或者依赖数据团队取数的问题，期望需求是不仅告诉我数据是什么，还要告诉我数据好坏，进而是我该怎么做。
2.提供指标预警监控能力，及时发现业务问题
自动化预警推送是基于对指标好坏的评价，基于标准配置指标报警规则，一旦数据触发预警规则，可以推送IM消息或者邮件等，第一时间发现业务问题，缩短问题发现时间窗口。
四、总结
指标评价标准是数据化管理的标尺，只有建立业务好坏的评价依据，才能更好的用数据指导业务决策。不管是在做数据分析还是数据产品设计，都要将指标的评价依据融入其中，评价标准是将数据知识化、信息化的必备要素。
