随着大数据的发展，数据逐渐发挥出其价值，从一串串各不相关的数字度量，到有一定的业务价值，可以起到监测、预警、控制的作用，这里所指的带有业务价值的数字度量就是数据指标。那数据这么多，如何才能选出核心指标呢？

据美国约翰斯·霍普金斯大学发布的实时统计数据显示：截至北京时间4月2日16时11分，全球新冠肺炎确诊病例已超过93万例，共计939436例。其中美国累计确诊216722例，确诊数依然居全球首位，日新增确诊病例2.6万，死亡病例5137例。在全美范围内，疫情高发区的纽约累计确诊数已超8.4万例。

看到这一系列数字，是不是觉得十分震撼？你不是一个人，小特同学也跟你一样，以前觉得没有人比我更懂病毒；觉得我们做的很好，病毒即将消散；觉得记者都夸大其词，一个个的都很糟糕；觉得或许这就是人生吧。到现在，看到一个个掷地有声的可怕数据，终于意识到美国疫情的严重性，推出了2万亿美元的财政刺激方案、采取一系列防御措施来控制疫情发展。

数据化时代到来之前，人们大都是以“我觉得”来作为决策依据，总是自以为是，小特同学就是一个很好的例子。但随着大数据的发展，数据逐渐发挥出其价值，从一串串各不相关的数字度量，到有一定的业务价值，可以起到监测、预警、控制的作用，这里所指的带有业务价值的数字度量就是数据指标。

那数据这么多，如何才能选出核心指标呢？

接下来我们来看看约翰斯·霍普金斯大学是如何选择其核心数据指标的。

从上图可以看出，约翰斯·霍普金斯大学发布的实时数据，按疫情发展过程统计了确诊数、死亡数、治愈数等原子指标，增加了时间/地理维度或修饰，得到一系列的派生指标，包含全球、意大利、美国、纽约、加州、华盛顿等城市等国家及城市的确诊数、日新增确诊数、现存确诊数、死亡数、治愈数等派生指标。

此处都是经历过挑选然后留下的核心指标，如果是让你来做数据图，你会选择哪些指标，为什么？怎么选的？选择方法是什么？

核心指标选择方法可总结4步：找准定位，从点到面、层层剖析、见招拆招。

第一步：找准定位

国内的丁香医生统计的数据指标，就与美国约翰斯·霍普金斯大学统计的指标有所区别。丁香医生统计的指标关注了境外输入数、新增境外输入数、现存重症等指标。若将疫情发展生命周期分为起步期、增长期、平台期、消亡期，则此时国内疫情处于消亡期，美国疫情处于增长期，两国疫情阶段不同，所以其关注的核心指标亦有所区别。

同理，对于企业业务而言，产品亦有其生命周期，且在产品的不同阶段，所需选择不同的数据指标。