本篇内容为数据分析入门方法系列的第4篇，综合指标分析的思路，有需要回顾前三篇方法的，传送门在这里对比分析、分组分析、平均和交叉分析。
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之前提到的对比、平均、分组和交叉的分析思路，都是在单一指标下分析的方法。而综合指标评价法是建立在复杂数据情况下，将多个指标的转化为一个综合指标对某一特征进行总体评价，如人民的幸福程度、人才评价、用户活跃程度等，这种方法经常出现在行业报告中。
极光数据在2019年8月19日发布的APP流量价值评估报告中，就用到了综合指标分析方法。首先构造了流量价值这个综合指标，然后从四个维度：用户规模、流量质量、用户特征和产品特性分别选取相应指标。
权重是如何确定的、具体值是多少，我们就不得而知了，只能看到它的分析结果，下面的截图是分析结果的一部分，一二线城市流量价值较高。
一、综合指标分析法的步骤
综合指标分析说白了其实是我们自己造一个指标，但也不是凭空捏造，要说明具体来由及相关逻辑计算方法，即权重分配，整个过程符合常规逻辑即可。
01 确定指标找出要进行综合评价的所有相关指标，确定指标有几个原则需要注意：
指标应充分枚举，不要遗漏。如在进行人才评定的时候，从基础能力、创新能力、沟通能力、执行力、品德修养、团队意识几个方面来考虑，就把涉及这5个方面相应的指标都罗列出来，尽量不要有遗漏。
指标之间应相互独立，不要出现共线性问题。这一条也很好理解，如评价沟通能力的一项指标是和团队成员的协作程度（0-10之间打分），而在团队意识里同样有一项类似的指标和团队成员共事的能力（0-10之间打分），这两个指标名字不一样，但实际上表达的意思是一样的，如果这两项指标都出现在最后的综合评价里，那就重复了，对分析人员来说是做了重复功，对整个分析来讲，也是无意义的。
【逻辑树模型】
在确定指标的过程中，其实我们用到了一个数据分析的思维方法，或者叫一个数据分析模型，那就是逻辑树。逻辑树模型是将一个问题层层分解，找到末端原因所在的一个方法，因其长的像一个树状的结构，所以叫逻辑树。如我们设置人才优秀程度的评定方法，第一层从基础能力、沟通能力、创新能力等5个方面来评价，第二层将涉及这几个方面的指标相互独立地罗列出来，逻辑树的关键在于找到末端原因
02 填充数据
当确定好需要哪些指标以后，就将反映指标的数据填充进去。将每个人的相应指标下的打分结果（0-100分）填充进去。我们还可以直接求和计算其得分，图片中红色背景填充的为top3项。
03 确定权重依据历史经验，我们将赋予每个指标相应的权重，如下图所示，基础能力5%的权重，执行力35%的权重等，权重相加应为100%
04 综合分析对每行数据计算其加权后的值，再相加就得到了一个综合值，即图片中的权重得分。注意加权值的计算方式：
加权以后的综合值和不加权的值有什么区别呢，我们同样把加权以后的得分前3项标红了，可以看出来原本得分排名第三的烂漫的汉堡因为在加权以后排不上前三了，区别就在于权重。
二、应用案例
上述人才优秀程度评定的例子是建立在数据在同一区间，也就是所有的打分都是在0-100分之间，图片所示的是更多的情况下，数据范围各不一致，假设我们要分析一个网站某一天的用户活跃程度，通过用户登陆网站次数、主流时间（秒）和点击量三个指标来得到一个综合值。
step1
数据标准化
如果不进行数据标准化，那么量纲较大的指标对结果的影响就大，量纲较小的指标对结果的影响就小，这种影响是应该消除的，所以，数据标准化，即将数据按比例缩放到一个特定的区间，便于后续比较和分析，常用的数据标准化的方法有0-1标准化和Z-score标准化。
0-1标准化，也叫离差标准化，是通过对一组数据最大最小值的线性变换处理，使之落在[0,1]区间内，对于一组数据，其0-1标准化后得到的新值的公式为：
其中，min为该组数据的最小值，max为该组数据的最大值，yi为标准化后的新值。
先对登陆次数进行标准化
同样对驻留时间和点击量进行0-1标准化。
step2
计算加权后的综合值
权重的确定方法就不细展开了，这里只是提供一种做法，当把登陆次数、驻留时间和点击量都标准化以后，就可以分配权重并得到一个新的综合值了。
step3
结果分析
对结果进行降序排列，就可以得到综合指标最高的top10的用户ID了，从而进行贴心的维护~
方法不难，能用是真。最后，多看行业分析报告，能提高在分析方法上的觉悟能力。这个系列会写一些入门级的分析方法，工具的运用都大同小异，思维的不同决定个体的差异，希望大家能get到其中的奥秘。
提供入门级数据分析的学习路线规划，分享从Excel到统计学的干货。数据分析是一项技能，希望人人都能分析数据。
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