1-数据基础能力建设-产品指标

北极星指标（North Star Metric）

数据上报通道建设

用户在产品上的每一次操作行为要上报到数据仓库成为某个库表中的一行记录都要经过Agent部署、埋点、上报、转发、清洗、调度入库等多个步骤，每一个步骤都需要严格保证数据的一致和稳定

数据体系建设 

遇到的问题：数据库表没有说明文档，字段定义和统计逻辑不清晰，业务核心指标口径不统一

解决的方法：通过规范数据上报、建立标准化接口、规范数据字典

指标体系建设 

What is指标体系，指标体系是由指标和体系两部分组成。指标主要包括：用户数、次数、人均次数、时长、点击率、转换率、渗透率、留存率、成功率等；体系是由不同的维度组成，而维度是指人们观察、思考与表述某事物的“思维角度”，比如：区分不同模块来看用户数，这个模块就是维度。

产品迭代周期

指标体系作用

How to规划指标体系

不断体验产品，熟知产品的基本功能，明确产品的KPI目标和战略重点 (核心指标，留存-时长-投稿率)   

   1. 设计合适的评估指标

        1.1  产品规模和质量

            对关键概况指标做模块或者路径上的拆分-判断核心指标是否有影响，显著与否

            crash和网络请求时长，pvuv等

         1.2 用户健康度

                1.2.1 通过留存率、活跃度(活跃天数/次数等分布)来监控产品的健康度，不同产品的监控周期不同

                                    有的产品周期是   7日/14日/30日 

活跃度

        1.2.2基于用户当前的行为状态，通过各类预测z模型，对其进行精细化运营，来拉长用户生命周期

活跃用户构成结构

用户生命周期

        1.3 渠道质量

app需要通过不同渠道去推广引导用户下载安装，不同渠道的用户质量差异比较大，所以需要分渠道来监控

渠道拆分

1.4 资源触达

梳理清楚产品的资源位，通常包括： 公众号、banner、红点等。每个资源位的评价指标类似，即活动效果评估，包含两部分：a，活动自身的pv、uv和点击率，如果是公众号，则是发送、到达、点击整个链条数据都要包括；b，活动给产品带来的价值，从新增、回流、留存上来评估;

1.5 用户属性

终端数据是用来详细描述用户本身的属性，明确使用产品的用户是什么样的人群，一方面可以指导产品的设计方向；另一方面可以作为精细化推荐重要特征。

用户分层

总结：

总体框架

1、数据上报环节要保证准确性和扩展性强。数据上报不准确，后面的链条做的再好都是无用功，需要开发和测试多方验证保证上报准确性；扩展性强是为了产品扩展功能的时候数据上报框架依旧可用，只需增加某些id即可。另外尽可能把用户的所有操作都做上报，包括操作成功和失败。

2、计算框架最好能够包括中间表建设。一方面使的指标计算逻辑很清晰，且由于中间表的复用性很强，指标计算可以节省大量计算资源；另一方面在后续问题分析过程中，使用中间表要比直接从原始流水简单很多，且便于产品在idea上自助提取数据。