术语表
本书出现的商业数据分析关键概念，按主题归类，可随时检索。词条会随书稿修订持续补充。
基础概念
商业数据分析Business Data Analysis
用数据方法回答"生意为什么这样、下一步怎么做"的分析实践，连接业务问题、数据证据与决策行动。
指标 / 度量Metric / Measure
可被量化的业务结果或过程量，如销售额、转化率；是分析的"名词"，常配合维度拆解。
维度Dimension
用于切分、分组指标的视角，如时间、地区、渠道、用户类型；分析常是"按某维度看某指标"。
数据驱动决策Data-driven Decision
以数据证据而非直觉为主来制定业务决策的工作方式。
数据产品Data Product
把数据分析能力封装成可重复使用、面向特定人群的产品形态（报表、仪表板、自助分析工具、算法服务等），让用户能持续自助获取洞察。
详见：相关章节
自助式分析Self-service Analytics
业务人员无需依赖数据团队，自己通过工具查询、拖拽、可视化探索数据的分析模式。
详见：相关章节
下钻Drill-down
从汇总视图逐层进入更细粒度数据（如全国→省份→城市）以定位问题根源。
同比 / 环比YoY / MoM
同比＝与上年同期比，看长期趋势、剔除季节；环比＝与上一周期比，看短期变化。
数据透视表Pivot Table
把明细数据按行/列维度快速汇总、聚合的交互式表格，Excel / Tableau 等通用。
详见：相关章节
仪表板 / 看板Dashboard
把多个关键指标与图表集中在一个页面、持续监控业务状态的视图。
详见：相关章节
用户与业务分析
漏斗分析Funnel Analysis
沿用户转化路径（访问→注册→下单→支付）逐环节计算转化率，定位流失最大的环节。
详见：相关章节
队列分析 / 同期群分析Cohort Analysis
把同一时期进入的用户归为一组（队列），跨时间跟踪其行为（如留存），剥离时间因素看真实表现。
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RFM 模型RFM
用最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三个维度给用户打分分层，识别高价值与流失客户。
详见：相关章节
用户分群User Segmentation
按行为/属性把用户划分成有差异的群体，以便差异化运营。
详见：相关章节
用户生命周期价值LTV / CLV
一个用户在整个生命周期内预计带来的总利润，用于衡量获客与留存投入的回报。
详见：相关章节
留存率Retention Rate
在某一时间点后仍然活跃/使用的用户比例，衡量产品粘性。
详见：相关章节
转化率Conversion Rate
完成目标动作（如购买）的访客占全部访客的比例。
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复购率Repurchase Rate
一段时间内再次购买的用户占比，反映忠诚度。
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客单价AOV
平均每次交易的金额，= 总销售额 / 订单数。
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北极星指标North Star Metric
最能代表产品为用户创造核心价值的那一个指标，用来对齐团队方向。
统计与分析方法
描述性统计Descriptive Statistics
用均值、中位数、标准差等概括数据分布与特征，回答"数据长什么样"。
相关分析Correlation Analysis
衡量两个变量线性关联的强度与方向（相关系数），相关不等于因果。
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回归分析Regression Analysis
用一个或多个自变量解释/预测因变量的关系，如用广告投入预测销售额。
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分类预测Classification
给样本预测离散类别标签（如"流失/不流失"）的监督学习任务。
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时间序列分析Time Series Analysis
对按时间顺序排列的数据建模，识别趋势、季节与周期以做预测。
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聚类分析Clustering
在无标签数据中发现自然分组的无监督学习任务，如用户自动分群。
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帕累托图Pareto Chart
按降序排列的柱状图叠加累计百分比折线，体现"少数因素造成多数影响"（80/20）。
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箱线图Box Plot
用四分位数展示数据分布与离群点的图，快速看中位数、离散与异常。
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A/B 测试A/B Test
对两版方案随机分流对比，用统计显著性判断哪个更好。
可视化
视觉变量Visual Variables
表达数据的图形通道——位置、形状、大小、颜色、明度、纹理、方向；选错变量会误导解读。
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数据可视化Data Visualization
用图形编码数据，让人更快识别模式、异常与关系。
图表选择Chart Selection
按"看构成/比大小/看关系/看分布/看趋势"的目的匹配图形，避免炫技。
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