备注：这里的指标不涉及成本、费用跟利润相关。
1、uv（访客数）
解释：uv是unique visitor的简写，是指通过互联网访问、浏览这个页面的设备数，设备在app端来说就是手机，pc端来说就是电脑，以下统计只举例app端。
统计：count(disitnct mid)
意义：最基础的指标，用来衡量一个产品或者平台的访问量级。
2、PV（访问量）
解释：PV是page view的简写，相对uv来说，pv是指的访问量，每访问一个页面就增加一次，不会去重。
统计：count(mid)
意义：我们通常不会单独看pv数，一般会看人均pv数，用来衡量访问深度，访问深度越高表示用户更愿意访问或者愿意继续往下看，这个指标可以用来衡量访客质量或者说产品的吸引力。
3、新访客uv
解释：该设备今天第一个状态为第一次到访平台，则今天整天这个uv为新访客uv(这个口径也许要看具体每个公司的具体情况，供参考)
统计：count(distinct if(是新访客=1,mid,null))
意义：衡量产品或者平台推广效果的重要指标。产品或平台要成长发展，必须不断开发新的访客。
4、未购老uv
解释：该设备今天第一个状态为未下单状态但不是第一次到访平台，未购老uv区别于新访客uv，就是未购的uv里面除了新访客uv的那部分(这个口径也许要看具体每个公司的具体情况，供参考)
统计：count(distinct if(是新未购买uv=1,mid,null))
意义：未购老uv一方面可以用来衡量新访客的回访情况，另一方面未购老是新客的基础，基数很大程度影响了新客的量级。
5、已购买uv
解释：该uv今天第一个状态为已下单状态 (这个口径也许要看具体每个公司的具体情况，供参考)
统计：count(distinct if(是已购买uv=1,mid,null))
意义：这个就是老客户的访问情况，不管是什么产品或者平台，发展目标都是不断的拓展新访客的同时维持住老访客，老访客代表老客户的一个粘性。
6、客户数
解释：当天已下单已支付，且未取消订单的用户数
统计：count(disitnct uid)
意义：所有的生意都是以盈利为目的的，访客最后的归属就是变成客户或者流失。把访客变成客户就是企业的生存之道。
7、纯新客数
解释：第一次购买的用户数，首单为剔掉优惠后实际支付金额>0且首单收货人手机号码在历史新客首单收货人手机号码中没出现过
统计：count(disitnct if(是纯新客=1,uid,null))
意义：企业要增收一方面需要老客户持续贡献业绩，另一方面也需要有新的客户来贡献业绩增量。
8、马甲新客数
解释：第一次购买的用户数，首单为剔掉优惠后实际支付金额>0且新客首单收货人手机号码在历史新客首单收货人手机号码出现过
统计：count(disitnct if(是马甲新客=1,uid,null))
意义：衡量新客健康度指标，有马甲不代表一定不健康，只是特殊时期比如做拉新活动的时候马甲率太高就可能是异常，需要及时处理。
9、老客数
解释：如果不分析马甲新客就是除纯新客之外的客户，分析马甲新客就是除纯新客及马甲新客之外的客户。意思就是不是第一次购买的客户或者第一次购买但是剔掉优惠后实际支付金额=0的客户。
统计：count(disitnct if(是老客=1,uid,null))
意义：成熟的企业，大部分业绩来自老客，召回老客的成本也比拉一个新客的成本低，维护老客的意义不言而喻。
10、客户转化率
解释：客户数/uv
意义：衡量产品或者平台的运营效果。对电商来说，影响转化率的因素很多，我们要具体业务具体分析。大的方向，比如分流量入口，搜索的人群转化率一般就比逛的人群转化率高，为什么？因为搜索的人群本身目的性就比逛的人群的目的性要强；再比如，活动的时候有些商品也许价格没有降，转化率也比平常要高，这是因为场的原因，活动气氛带动。另外商品价格，大家都爱打折；视觉、用户体验等等很多因素都会影响这个指标，一个把客户利益当做价值观的企业，真的是良心企业。
11、新客转化率
解释：新客数／(未购uv）
新客数／(新访客uv+未购老uv）
意义：衡量产品或者平台对未购访客的运营效果。
12、老客转化率
解释：老客数/已购买uv
意义：衡量产品或者平台对老访客的运营效果。
13、销售额/GMV
解释：这个指标各家可能口径不一，主要差异就是在于，是否统计取消订单的部分，是否统计优惠金额等其它一些稍微细节一点的地方。
统计：sum(sales)
意义：衡量一个产品或者平台的业绩规模，反应企业的运营效率。
14、新客销售额
解释：新客产生的销售额
统计：sum(if(是新客=1,sales,null))
意义：衡量一个产品或者平台的新客业绩规模。
15、老客销售额
解释：老客产生的销售额
统计：sum(if(是老客=1,sales,null))
意义：衡量一个产品或者平台的老客业绩规模。
总结一下：
以上指标列了不少，但是通常我们在做一个分析报告的时候都是有一些关键的KPI，而不会把所有的指标都列出来，主要看这个报告的目的是什么，抓一下关键的指标来重点关注。
每一个关键指标，需要讲深讲透，比如销售额，它的公式很多：
销售额
=客户数*人均消费
=新客销售额+老客销售额
=app端+wap端+微信端+pc端+其它端
=...
客户数
=uv*转化率
=新客数+老客数
=...
人均消费
=人均订单*客单价
=人家订单*每单件数*件单价
=人均购买件数*件单价
=...
什么时候用哪个公式，怎么用，用了某个公式还得继续往下深挖什么原因影响了某个指标。一句话来说，数据分析其实也是一门艺术，你越往里走，你就会发现它的艺术价值。
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有朋友问学Python数据分析要看什么书？
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通俗易懂，我就是跟着它从零基础学起的，跟着书上的代码敲一遍。