名词百科
什么是 BI 数据看板？
一句话定义
BI（Business Intelligence）数据看板是把业务数据汇总、计算并以图表形式呈现的分析工具，用于监控经营状况与发现异常。
它到底是什么
看板的价值不在「有图表」，而在回答具体问题：今天转化率是否异常、哪个渠道的成本在上升、哪类商品在滞销。没有问题指向的看板，通常上线两周后就无人打开。
它与报表的区别在于交互与探索：报表是固定输出，看板支持筛选、下钻、对比，用于日常决策而非归档。
怎么运作的
指标定义：每个指标要有唯一口径与计算逻辑，并写清数据来源。口径不统一是 BI 项目最大的失败原因。
数据链路：业务库 → 抽取 → 清洗转换 → 汇总表 → 展示。直接查业务库做聚合会影响线上性能。
更新频率：实时、小时级、日级。频率越高成本越高，需按决策需求确定，多数经营看板日级足够。
呈现：按角色分层——管理层看趋势与异常，执行层看明细与待办。同一张看板满足所有人，通常谁都不满意。
容易混的几个概念
- 报表：固定格式输出，偏归档与合规。
- 数据中台：数据能力的基础设施，BI 是其消费端。
- 大屏：可视化展示形态，常用于对外汇报。
- 指标字典：指标口径的统一定义，是 BI 的基础。
常见问题
看板做了没人看怎么办？
多半是没有绑定具体决策场景。可行做法是从「每周例会上要回答的几个问题」倒推看板内容，而不是把所有数据都放上去。
为什么两个看板的数字对不上？
口径不一致。常见差异来自时间范围（自然日与滚动）、去重方式（用户与设备）、退款处理（计入与不计入）。需要指标字典统一。
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埋点埋点是在产品中预置数据采集点，记录用户的行为、页面与属性，用于分析使用情况与转化路径。它是数据驱动决策的原始素材。A/B测试A/B 测试是把用户随机分成两组，分别看到不同版本，通过对比指标差异判断哪个版本更有效的实验方法。AARRRAARRR 是把用户生命周期分为五个阶段的增长模型：获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）、推荐（Referral）。跳出率跳出率是只浏览一个页面就离开的访问占比；访问时长是单次访问的停留时间。两者用于判断落地页是否匹配用户预期。LTVLTV（Life Time Value）是单个用户在整个生命周期内贡献的价值；CAC（Customer Acquisition Cost）是获取单个新用户的成本；ROI（投资回报率）是收益与投入的比值。UTMUTM 参数是加在链接末尾的一组标记（来源、媒介、名称等），用于标识流量的出处。它让分析工具能把访问归因到具体渠道与活动。GMVGMV（Gross Merchandise Volume，商品交易总额）是平台或商家在统计周期内的成交金额总和，通常按订单金额计算，不扣除退款、取消与优惠。DAUDAU（日活跃用户数）是一天内使用过产品的去重用户数；MAU（月活跃用户数）是一个月内的去重用户数。两者之比反映用户使用频次。