前言

业务指标量化是衡量企业运营效果的重要手段，通过具体的数据和数值，可以更加直观地了解企业的运营状况，为企业决策提供有力的数据支持。在业务指标量化的过程中，需要注意以下几个方面。

首先，要明确业务指标的选择。不同的业务有不同的指标，需要根据企业的实际情况和目标来确定哪些指标需要量化。例如，对于电商平台，可以关注销售额、订单量、用户数量等指标；对于制造企业，可以关注生产效率、产品合格率、成本控制等指标。明确指标后，还需要确定指标的计算方法和统计周期，以确保数据的准确性和可靠性。

其次，要注重数据的收集和分析。数据的收集应该全面、准确、及时，以确保数据的真实性和有效性。同时，还需要对数据进行深入的分析和挖掘，找出数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供有力的支持。

最后，要注重业务指标量化的实际应用。业务指标量化的目的不是为了追求数字上的完美，而是为了指导企业的实际运营。因此，在应用业务指标量化的过程中，需要结合企业的实际情况和目标，制定具体的计划和措施，以确保业务指标量化的实际效果。

综上所述，业务指标量化是企业运营管理的重要手段，需要注重指标的选择、数据的收集和分析以及实际应用的效果。只有在这些方面做得足够好，才能为企业的发展提供有力的支持。

一、统计指标

统计指标有两方面的含义,第一,在统计学中,统计研究的对象是大量社会现象,主要是宏观和微观经济现象,的数量特征和数量关系。另一方面,指标是用于衡量事物发展程度的单位或方法,也称为度量。

我们关心的统计对象可能是发生在企业中的某项业务,也称为业务对象,比如，公司统计每位员工的加班时长，员工可说是统计对象。所以，业务对象指标可以是一项业务的数据记录,经过统计设计与分析后被用作的了解业务的相关数据指标。

二、统计指标特点

由于统计指标的要素包括指标名称,计量单位,计算方法,时间限制,空间限制,和指标值，这些要素使得统计指标具有3个显著的特点，即，数量性，综合性,和具体性,我们接下来对这3个特点分别进行介绍。

1. 数量性：首先,所谓数量性就是所有的统计指标都是可以用数值来表现的,这是统计指标最基本的特点。统计指标所反映的就是企业业务指标的数量特征，这种数量特征是统计指标存在的形式,没有数量特征的统计指标是不存在的。
2. 综合性：其次,综合性是指统计指标能够把企业相同性质产品进行统计,比如某一类商品在2021年度中在国内各地区的销售数量。统计指标的形成都必须经过从个体到总体的过程。
3. 具体性：最后,统计指标的具体性有两方面的含义,一是统计指标不是抽象的概念和数字,而是一定的具体的业务现象的量的反映,是在质的基础上的量的集合。二是统计指标描述的是在企业中客观存在的,已经发生的事实,它反映了企业业务状况在具体地点,时间,和条件下的数量变化。

那么作为一名数据分析人员,如何在实际工作中设计一个与业务相关的统计指标?

完整的统计指标

一个完整的统计指标应当至少包括4个方面的内容,定义指标名称,明确统计的时间和空间范围,确定量化尺度或计量单位,以及明确指标的具体计算方法。

统计指标的理解和使用方法

统计指标通常有两种理解和使用方法,

1. 一是用来反映企业的总体数量状况的指标,比如,年末企业职工总数,全年销售总额,利润年度增长率。
2. 其次,可用于描述企业总体数量状况的概念和数值。比如,到2021年末,甲企业年末职工人数为1000人,乙企业2021年利润增长率为15%。

三、统计指标类型

统计指标按照其反映业务的内容或业务数值的表现形式,可以分为总量指标,相对指标,和平均指标三种类型。

总量指标

总量指标通常用于反映企业在一定时间,地点条件下的总体规模或业务规模的统计指标**,通常以绝对数的形式来表现,因此又称为绝对数指标**,比如,企业厂房面积,产品销售总量,实现的利润总额。总量指标按其反映的时间状况不同又可以分为时期指标和时点指标。

时期指标

时期指标反映的是企业某项业务在一段时期内的总量,如生产的产品数量,提供的服务次数，销售收入，某一商品的销售额。时期数通常可以累积，从而得到更长时期内的总量。

时点指标

时点指标反映的是一个企业的某个业务在某一时刻上的总量,如年末职工总数,销售网点数,公司的会员人数。时点数通常不能累积,各时点数累计后没有实际意义。

总量指标的作用

总量指标在企业管理中的作用有两个方面,

• 一是总量指标反映一个企业的人力,物力,财力状况的基本指标。
• 二是总量指标是计算相对指标和平均指标的基础指标。

相对指标

相对指标是两个有联系的业务指标进行对比的比值。

相对指标一方面能够说明业务对象之间的数量对比关系,另一方面,可以把业务对象的绝对差异抽象化,使原来不能直接对比的业务指标可以进行对比。

相对指标大致可以分为6个类别,分别为,计划完成相对数结构相对数指标,结构相对数指标,比例相对数结构相对数指标,比较相对数结构相对数指标,动态相对数结构相对数指标,和强度相对数结构相对数指标。

计划完成相对数指标

这个指标是指计划期内实际完成数与计划完成数对比的比值,它表明某一时期内某种计划的完成程度,一般用百分数表示。

计算公式为:实际完成数/计划完成数x100%

结构相对数指标

结构相对数指标是指总体中某部分数值与该总体数值对比的比值.它反映总体内部构成情况，一般用百分数表示。

计算公式如下：总体部分数值/总体数值x100%

比例相对数指标

比例相对数指标是指在同一总体中,某一部分数值与另一部分数值对比的比值,它反映总体各部分的内在联系和比例关系,一般用比例表示。

计算公式为:总体中某一部分数值/同一总一总体另一部分

比较相对数指标

它是指同一时间的同类指标在不同空间对比的比值. 它反映不同国家,不同城市，或不同企业之间的差异程度,一般用百分数或倍数表示。

计算公式为：A 单位指标数值/B 单位指标数值x100%

动态相对数指标

动态相对数指标是指某一业务现象在不同时期两个数值对比的比率,它反映该现象在时间上的发展变化方向和程度。

计算公式为:报告期基数/基期基数x100%

平均指标

平均指标反映的是企业的业务对象在在一定时间,地点条件下所达到的一般水平的综合指标,是业务对象的代表值,它描述分布数列的集中趋势。

平均指标的种类有数值平均数和位置平均数。前者包括算术平均数,调和平均数,和几何平均数。后者则包括中位数和众数。

算术平均数的基本公式形式是一个业务对象的平均数,是业务数据总数除以业务数据总量。在实际工作中,由于数据来源不同,算术平均数有2种计算方法,简单算术平均数和加权算术平均数。调和平均数是业务指标倒数的算术平均数的倒数。

调和平均数是平均数的一种。在计算调和平均数时,业务指标的值不能出现等于0的情况。几何平均数是n个业务指标值连乘积的n次方根。几何平均数多用于计算平均比率和平均速度。

众数是一个业务对象中出现次数最多的指标值。只有在集中趋势明显时,才能用众数作为业务对象的代表值。

中位数是将业务对象的数据指标值按照大小顺序进行排列后的居于中间位置的那个数值。

四、数量指标和质量指标

统计指标按照它所反映业务的内容和特点,以及数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。

数量指标是指在企业经营中用以反映规模大小和数量多少等数量特征的各种业务指标。它们通常用绝对数来表示,比如,企业生产的主要产品的产量,生产线的投资规模,厂房的面积,职工人数。数量指标为各种有关质量指标的计算提供依据。

质量指标是反映企业相对水平或平均水平的业务指标,一般用相对数或平均数表示。质量指标能够反映业务之间的内在联系和对比关系,对评估各业务部门的成绩和发掘内部潜力具有重要作用。比如,企业的平均工资,单位面积产量,股票价格，单位产品成本等。

数量指标是指描述企业绝对数量的规模或水平的业务统计指标,其数值的大小一般随企业规模的大小而增减。而质量指标是指描述企业业务数量相对程度或一般水平的业务统计指标,质量指标是用来说明企业内部部门的水平高低,质量好坏的指标,反映企业的相对水平和平均水平。比如,企业平均工资,商品的价格。

五、统计指标的作用

我们可以从二个方面来理解统计指标的作用,

1. 第一,统计指标可以综合地反映企业的业务对象在数量上变动的方向和程度
2. 第二,统计指标可以分析企业复杂业务现象中各个业务指标的变动,以及它们的变动对企业的影响程度。

通常业务统计指标按管理功能作用不同，可以分为描述指标，评价指标，和预警指标。

1. 描述指标：比如,反映企业运行的状况指标有厂房面积指标,资金拥有量指标,职工人数指标,研发投入指标。反映企业生产经营过程和结果的销售总额指标,各类产品的销售额指标,固定资产指标,流动资金指标,利润指标。
2. 评价指标是用于对企业运行的结果进行比较,评估和考核,以检查工作质量或其他定额指标的结合作用。包括企业经济活动评价指标。
3. 预警指标一般是用于对企业运行进行监测,对企业运行中可能发生的失衡,失控等进行预报,警示。通常选择企业运行中的关键性,敏感性业务,建立相应的监测指标体系。

六、统计测度

统计测度就是运用各种统计方法对客观世界中的各种可能的“度”进行度量,测量,观测,观察,推测,预测的过程,目的是在测度以后给出让大家能够明白的定量结论。

企业管理者运用统计测度对企业中的各种可能的业务数据进行度量,测量,观测,观察,推测,预测的过程,目的是在对一个业务指标进行测度之后,给出让企业管理或业务人员能够明白的定量结论。

七、测量尺度概念

测量是对人或事物的特征，比如一个人的身高或一个西瓜的重量，用数值来表示。而测量尺度是统计学中,对不同种类的数据,依据其尺度水平所划分的类别,这些尺度水平分别为:定类、定序、定距、定比共4个类别。

测量尺度是按照计量的精确程度,其计量尺度水平是从低级到高级的。从数学角度来看,所有业务对象的统计指标都可以作为变量来看待,指标值对应变量值。根据测量尺度,我们能够正确解释如何对变量进行赋值。接下来,我们分别讨论上述4种尺度的相关概念。

定类尺度

定类尺度是指4类测量标准中最低的一种。依据不同的特征和属性，把测量对象划分为若干互斥的类别,使达到同类同质,异类异质。可以用数字或其他符号加以标记和区别。

定类尺度只是将测量对象分类,各类是并列的平行关系,而无先后次序。它是最粗略,计量层次最低的计量尺度,即使用数字或符号标注类别时,也不能做任何运算,只具有等于或不等于的数学特性。它常用于性别,民族,婚姻状况,和职业类型等测算。

定序尺度

定序尺度是对事物之间等级差或顺序差别的一种测度。

该尺度可以将事物分成不同的类别,而且还可以确定这些类别的顺序。

定序尺度结果虽然也表现为类别,但这些类别之间是可以比较顺序的，比定类尺度的数学特征高出一个层次。定序尺度的取值反映了排列次序,具有等于,不等于,大于,小于的数学特性,但不能进行代数运算。各个定序尺度的值之间没有确切的间隔距离，定序变量的取值只具有大于或小于的性质,只能排列出它们的顺序,而不能反映出大于或小于的数量或距离。

例子：城市划分,特大城市,大城市,中等城市,小城市生活水平：贫困，温饱，小康，富裕

定距尺度

相较定类尺度和定序尺度而言，定距尺度对事物能进行准确测度。

定距尺度不仅能比较各类事物的优劣,还能计算出事物之间差异的大小,所以其数据表现为“数值”。

对于定距尺度,数值得大小反映了排列顺序,尺度的每一间隔都是相等的,可以进行加,减运算,只要给出一个度量单位,就可以准确地指出两个计数之间的差值。

由于定距尺度中没有绝对零点,不能进行乘、除运算。

定距尺度是对事物类别或次序之间间距的测度，该尺度通常使用自然或物理单位作为计量尺度,如收入用“元” ,考试成绩用"分",温度用"度",重量用"克"，长度用"米"。

定比尺度

定比尺度是类似于定距尺度，但又高于定距尺度的一种计量方法。

定比尺度数值得大小反映了排列次序,可以进行加减乘除运算。

在定比尺度中, “0”表示“没有”或该事物不存在未发生,所以有绝对的真正意义上的0点。

例如,人的年龄身高体重可以用定比尺度计量,企业的产值销售额,职工人数同样可以用定比尺度计量,因为"0"是这些标志表现的绝对界限。

由于定距尺度和定比尺度的应用前提和运用原则相同,我们可以把定距尺度看作是定比尺度。

八、测量尺度比较

定类尺度和定尺度都是描述定性数据的，而定距尺度和定比尺度可以用于描述定量数据。而定量数据又分为离散型的和连续型数据。我们不难看出,计量尺度是由低级到高级,由初略到精确,下一页的表给出了四种测量尺度的特征和运算功能的对比情况。

我们必须注意到在对企业业务指标进行计量时,定类尺度用于区分品质上的差异,比如,员工的性别,职业。定序尺度用于职工受教育程度的度量,

比如,小学,初中,高中,大专,大学本科,硕士研究生。

定距尺度或定比尺度都可用计量企业的销售额,资产负债率。由于定距尺度和定比尺度的应用前提和运用原则相同,我们可以把定距尺度看作是定比尺度。

一个指标体系中的指标应属于相同的测量尺度。比如,为了计算企业的2年产品销售率,我们使用定比尺度,分别为: 95%, 97%。为了评估企业2年的环保等级,我们使用定序尺度,有:优秀,良好。

九、数据和变量分类

数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起,通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。换句话说,就是相同内容,相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起,而把相异的和需要分别管理的信息区分开来,然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。

数据类型

根据前面关于测量尺度的讨论，按照数据的计量结果，我们可以将统计数据区分为定类数据,定序数据,定距数据与定比数据4个类别。由于不同测量尺度对应着不同的数据类型。在统计分析中，区分数据的类型十分重要，不同测度类型的数据,扮演的角色是不一样的。

定类数据

由定类尺度计量形成的数据,结果表现为类别,是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类,各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息,并且不能在各类别间进行排序。

例如,一个服装企业将顾客所喜爱的服装颜色分为红色,白色,黄色。那么,红色,白色,黄色即为定类数据。

定序数据

由定序尺度计量形成的数据,结果表现为类别,但能区分顺序,属于中间级别。

定序数据不仅可以将数据分成不同的类别,而且各类别之间还可以通过排序由定序尺度计量形成的数据,结果表现为类别,但能区分顺序,属于中间级别。

定序数据不仅可以将数据分成不同的类别,而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说,定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间可以进行比较顺序。

例如，企业职工的受教育程度就属于定序数据。仍可以采用数字编码表示不同的类别:文盲半文盲=1,小学=2,初中-3,高中=4,大学=5,硕士=6,博士=7。

定距数据

由定距尺度计量形成的数据,结果表现为数值,可以进行加,减数学运算。

定距数据是具有一定单位的实际测量值(如摄氏温度,考试成绩等)。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异,还可以通过加,减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。

例如,同学甲的数学成绩为90分,同学乙的数学成绩为95分,所以,同学乙的数学成绩比同学甲高出5分。

定比数据

由定比尺度计量形成的数据,结果表现为数值,可以进行加、减、乘、除数学运算。属于数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样,均为实际的测量值。

定比数据与定距数据唯一的区别是:在定比数据中是存在绝对零点的,而定距数据中是不存在绝对零点。

因此，定比数据之间不仅可以比较大小，进行加,减运算,还可以进行乘,除运算。在统计分析中,区分数据的类型十分重要,不同测度类型的数据,扮演的角色不一样。

变量类型

变量是指是指没有固定的值,可以改变的数,变量是常数的相反。

变量通常以非数字符号来表达,一般使用字母。

变量的用处在于能一般化描述指令的方式。结果只能使用真实的值。按照数据的类型,变量类型可以分为定类变量,定序变量,定距变量,和定比变量。

定类变量和定序变量属于定性变量,而定距变量和定比变量则属于定量变量或数字变量。

定性变量

定性变量是没有数量上的变化,而只有性质上的差异。

根据定类数据和定序数据,定性变量可以分为两种,

一种是名义变量,这种变量即无等级关系也无数量关系,比如,天气的变量取值阴或晴,性别变量取值男或女,职业变量取值工人，农民，教师，或干部。

另一种定性变量是有序变量,它没有数量关系,只有次序关系,例如,产品变量取值高一,高二,和高三,学生的数学成绩变量,变量取值可以为优,良,中,及格，不及格。分为一等品,二等品,三等品,矿石的质量变量分为贫矿和富矿,高中年级变量

定量变量

由定类变量和定比变量形成的数据变量称为数字变量。比如,企业的销售额,工资总额,职工人数,其变量为不同的数值。根据其取值的不同,可分为连续型变量和离散型变量。