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SaaS 产品关键指标指南 - 从网站到注册、激活率再到流失率和净收入复购率
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我们向 330 多个团队询问了他们如何构建和使用数据栈——从工具选择到人工智能的应用。以下是我们的发现。
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探索我们开源 AI 数据集生成器背后的设计选择、挑战和成就。
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构建一个您的团队真正会使用的销售仪表盘。查看 10 个关键指标、技巧以及 Metabase 中的一个实时示例。
嵌入式分析意味着让您的用户直接在您的产品中访问图表、指标和报告，这样他们就可以在不离开您的应用程序或依赖他人提供答案的情况下探索和处理他们的数据。
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现代数据栈如何演变：分享您的数据栈，看看它与其他数据栈有何不同
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仪表盘旨在指导决策，而不是制造混乱。在本指南中，我们将探讨五个常见的陷阱以及如何修复它们。
在发布之前，我在 ProductHunt 上主持了一场“问我任何事”（AMA）活动，回答了有关 Metabase、嵌入、建立开源公司等问题。
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用于自定义嵌入式分析的 React 工具包，可无缝集成到您的 UI 中
好奇其他商业智能工具？看看我们对 Metabase 替代品的评测，因为我们喜欢良性竞争。
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学习如何创建具有影响力的地图数据可视化，并提供有关使用图钉地图、网格地图和区域地图的技巧，以突出模式并做出数据驱动的决策。
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了解时间序列数据以及如何可视化它。包含最佳实践和实用备忘单。
学习如何通过选择正确的类型、减少混乱和突出数据来改进条形图和线形图。更多最佳实践和实用备忘单。
学习如何清晰地呈现数据。使用 TL;DR、简化幻灯片、突出关键点，并提出自信的建议以做出更好的决策。
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为了改善 Metabase 的自助服务，我们使用了 dlt 等开源工具来自动化联系人丰富，并为不同团队定制数据模型。
您可以使用商业智能工具进行小规模的日志分析和数据可视化。这里有一些入门的提示和建议。
在您的支持工单中自动筛选并准备好所需的客户数据和见解。您还可以在 Salesforce、Stripe、Jira 或允许嵌入 URL 的平台中嵌入仪表盘。
Metabase 的使用情况分析可以帮助您了解哪些客户参与度最高，以及对他们来说最重要的是什么。
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探索 Chart.js、ECharts 和 Nivo 等常用数据可视化库的特性。
了解哪些仪表板最受欢迎，如何跟踪活跃用户和设置/配置的更改，查看审计日志以监控事件，以及更多内容。
清除过时、未使用的问题和仪表板，为最有价值的内容腾出空间。通过缓存消耗资源最多的问题来提高加载时间。
如何利用使用情况分析来组织您的 Metabase，并将人们引导至他们想要（和应该）查看的数据。
这里有十个 Metabase 的功能，可能需要一些时间才能发现，但一旦您发现它们，您可能会发现自己会经常使用它们。
通过位于欧盟（法兰克福）、亚太（新加坡、悉尼）或拉丁美洲（圣保罗）的新云托管选项，加快您的 Metabase 速度，使其更接近您和您的数据。
H2 未经身份验证的远程代码执行漏洞及其响应的总结。
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如果您不了解数据角色到足以确定职位描述或工作量，那么您将面临倦怠、人员流失以及公司整体数据文化的终结。我们的数据团队提供了一些关于如何建立健康数据团队的建议。
发现了更多与 H2 连接字符串相关的漏洞，并已修补。如果您使用的是 Metabase 0.43 或更高版本，请立即升级。
我们已修补第三方安全研究人员发现的一个严重漏洞。
有效的指标不是一刀切的解决方案。以下是如何创建有用的北极星指标和反指标，以开始构建您的指标存储。
经过验证的方法和资源，可帮助每个人在日常工作中利用数据。
尽快开始查询您的生产数据库，因为对数据仓库进行建模的最佳方法是在现实生活中进行原型设计。
一份不完整的清单，列出了与维护数据栈相关的较不明显的成本，以及一些可以用来控制这些成本的方法。
使用 Zendesk、Freshdesk 或任何其他工单系统？您可以开始为支持工单添加标签以进行内容分析，并在支持仪表板中查看结果。
NPS 调查数据可以为客户成功提供关键信息，但您必须提出正确的问题才能获得最佳结果。
现代数据栈如何帮助您改善客户旅程并增加收入。
如果您想提供客户分析，您需要交互式嵌入。
星标数最多的前一千个 GitHub 仓库的巴士系数是多少？
Metabase Cloud 提供的内容以及它为何物有所值。
我们与 Amogh Sarda 和 Ali Baghshomali 谈论了初创公司中常见的数据恐怖故事以及如何避免它们。继续阅读，了解建立产品事件管理和从电子表格升级到 BI 的最佳实践。
我们从 Google 地图收集了一些数据，以找出世界上最受欢迎的旅游目的地中的热门景点。
在 Metabase，我们内部使用 Metabase，所以我们认为使用 Metabase 来看看我们如何使用 Metabase 会很有趣。
日本和韩国的高平均储蓄率可缩短实现财务独立的时间。
使用 dbt Slack 的数据构建仪表板，以分析数据工作随时间的推移如何变化。
在组织内建立以数据为中心文化的最佳方式是什么？TJ Muehleman 和 Krishnan Raghupathi 分享了他们关于如何开始的经验和建议。
您可能拥有大量的项目管理工具，但真正了解您的产品数据和客户仍然是一个挑战。了解 Metabase 如何帮助您的产品团队在不完全依赖事件插桩的情况下做出更明智的数据驱动决策。
您的营销团队行动迅速，没有时间花费数周来审查和配置分析工具。了解 Metabase 如何帮助您提升这些增长计划。
您的数据并非无懈可击，但当您获得意外结果时，需要练习才能轻松地质疑这些数据。了解如何磨练您的数据直觉，并在数字波动时保持冷静。
对于分析师圈子之外的人来说，创建有效的图表和仪表板并不总是直观的。我们收集了一些技巧，以帮助您确保数据可视化效果最佳。
您听说过客户生命周期价值 (LTV) 是一个重要指标，但您具体应该如何知道使用哪个公式？本文为 SaaS 公司提供了一个简单的 LTV 公式，以及该指标的用例和人们在处理 LTV 时遇到的常见陷阱。
Metabase 一直非常重视数据隐私，今天我们荣幸地宣布，我们已获得 SOC 2 Type 1 合规认证。
数据可视化就是传递正确的故事。折线图是可靠的首选，但拥有更多选择也很重要。请继续阅读，了解有关何时使用散点图、进度条等的技巧和示例。
通过处理临时分析请求的这些技巧，帮助您的分析师避免倦怠（提示：答案在于自助分析！）。
对于不了解的人来说，商业智能的职业道路听起来可能很相似。我们写了一篇解释，说明数据团队中以下常见角色的区别：数据分析师、数据科学家、BI开发人员、数据工程师和分析工程师。
也许您是电子表格专家，但却越来越好奇神秘的商业智能领域。什么时候该转向BI平台了？
没有两条数据之旅是完全相同的。我们与AngelList Venture的数据主管Brandon Krull谈了他的化学转向数据工程的经历。
数据探索SQL速查表：发现五个基本的SQL命令和函数，助您开始数据分析。
官方集合和问题审核可帮助人们找到他们可以信赖的情报。
在处理数据时，您的偏见和先前的信念可能会以多种意想不到且巧妙的方式扭曲您的结论。了解如何为您的推理辩护。
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现代数据栈（MDS）由一套灵活的技术组成，可帮助企业存储、管理和学习数据。
所有作家请注意。我们正在寻找希望撰写有关商业智能、数据分析以及Metabase一切相关文章的人。
我们很高兴分享我们新开发的这个网站，它将帮助您学习如何充分利用Metabase。
我们将介绍您可以在生产环境中运行Metabase的各种方式，并为您在使用Metabase后如何继续操作提供一些指导。
我们正在统一我们的开源和企业存储库，并使企业代码库公开可访问。
我们正在推出Metabase Cloud。
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我们正在对查询构建器进行大修并添加新功能。我们非常希望听到您的想法。
模块化驱动程序和性能改进。
如果葡萄牙语是您喜欢的语言，今天对您来说是个好日子。
我们的第一个官方翻译终于来了。
0.30版本有很多变化，所以这是准备方法。
您现在可以将Metabase仪表板嵌入您的应用程序中，轻松为您的用户提供分析，并更快地迭代。
了解白标Metabase，以提供量身定制的品牌分析体验，满足您的组织需求。
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了解AWS初创公司如何使用Metabase进行简单、可扩展的分析，而无需传统BI工具的复杂性。
在不到一小时的时间内为您的初创公司设置分析！一份快速指南，助您获得Metabase的可行见解。
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了解Metabase如何处理权限，在透明度与严格的访问控制之间取得平衡，以实现安全、灵活的数据共享。
Metabase现已支持仪表板范围的过滤器。
探讨组织记忆在分析中的挑战，并发现有效维护组织知识的策略。
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发现Metabase，一款开源的BI工具，设计简单易用，让您公司中的每个人都能轻松访问数据。
2025年11月
深色模式 🌑 加上更强的治理和更紧密的流程
2025 年 8 月
仪表盘筛选器置于更相关的位置、原生查询的时间分组、全新的嵌入方式等
2025 年 6 月
仪表盘卡片的数据可视化工具、数据库连接路由、开发实例等
2025
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