成為一名合格的資料分析師，業務知識很重要。光有分析技巧但沒有業務知識支撐，分析出的結果也只會是空中樓閣，難以落地推行。
只有理解業務，才能建立業務資料模型。
指標：如果你不能衡量它，你就無法增長它。
將業務場景用指標來衡量，更有利於對業務知識的把握。
指標建立的要點：
指企業/產品/消費者在整個業務關係階段的週期。
不同業務劃分的階段不同，傳統營銷分為：潛在使用者，興趣使用者，新客戶，老客戶，流失客戶
應用指數法，將指標進行加工：
使用者貢獻 = 產出量 / 投入量 * 100
使用者價值 = 貢獻1 + 貢獻2 + ...
rfm：使用者生命週期中，衡量客戶價值的立方體模型。可以用於客戶分組
r：最近一次消費時間
m：總消費金額
f：消費頻次
使用者分群是市場營銷中的一種常見策略，他提取使用者的幾個核心維度，用象限法將其歸納和分類
activation 使用者活躍
活躍使用者佔比：活躍使用者數、總使用者數，用於衡量產品健康程度
使用者會話session次數：使用者開啟產品操作和使用直到推出產品的整個週期。5分鐘內沒有操作缺省會話結束
使用者訪問時長：一次會話的持續時間
使用者平均訪問次數：一段時間內的使用者平均產生會話次數（使用者黏性）
retention 使用者留存
revenue 營收
refer 傳播
使用者行為的資料分析是乙個很廣泛的課題，不同業務領域背景的使用者行為分析不一樣
功能使用率/滲透率：使用某功能的使用者/總活躍使用者數
會話 session：也叫 session，是使用者在一次訪問過程中從開始到結束的整個過程。
在網頁端，30分鐘內沒有操作缺省會話操作結束
路徑圖：使用者在一次會話的過程中，其訪問產品內部的瀏覽軌跡。通過使用者路徑可以加工出關鍵路徑轉化率。
類似於更加豐富的漏斗圖。
首頁訪客佔比：只看了首頁的使用者數 / 總訪客數
退出率：從該頁退出的頁面訪問數 / 進入該頁的訪問數（1000人訪問該頁面，500人退出，退出率=50%）（退出率偏產品，任何頁面都有退出率）
跳出率：瀏覽單頁即退出的此處 / 訪問次數（1000人訪問該頁面，500人瀏覽單頁即退出，跳出率=50%）（跳出率一般衡量各個落地頁，營銷頁等頁面）
重要的一點是組合。
七周成為資料分析師（秦路） 第二週 業務
業務的重要性 唯有理解業務，才能建立業務資料模型。模型未動，指標先行。如果你不能衡量它，你就無法增長它。結構化，公式化，業務化後，可以進一步指標化。銷售 運營 市場 rightarrow 指標 rightarrow 推動業務 機器學習 管理 指標建立的準則 針對核心業務建立核心指標 比率好的指標應該...
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