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在产品和运营的实践中，数据是一切动作的依据和指引。作为互联网产品和运营技战术体系的第一篇，首先谈谈我对互联网数据体系的解读和使用。
就像人走路的时候需要看到前方的道路，产品和运营在做决策前也需要睁开“双眼”。左眼，是数据；右眼，是用研。（哎，别问我为什么不是左眼用研，右眼数据。。。）通过线上数据反馈，可以准确地发现问题，找到规律，求证猜想，平息主观之争，为产品改进和运营优化的制定和实施提供明确的方向。
互联网公司数据职能设置
互联网公司普遍十分重视数据，数据部门职能设置却各不相同。大多会设置独立的BI部门（如携程、京东），有些（如亚马逊）也会把数据人员分散在各个团队。
数据职能有三个主要角色：
数据工程师，负责搭建底层数据架构，定义数据埋点规范、编写埋点代码（有时也会由开发人员植入埋点代码）、以及建立和管理数据库报表。
BI，负责根据业务需求在数据库中抓取对应数据项，编写SQL代码，生成各类报表。BI更类似于传统的数据库管理员（DBA）。
BA，负责对BI生成的报表进行分析，结合业务知识对数据进行透彻解读，输出有明确指导意义的观察和建议。BA人员通常需要有较强的业务背景知识，能够准确地理解数据背后的业务状况和波动原因，并用业务“语言”输出分析结论。
我在实践中的体会是，两种组织架构方式各有明显的利弊，优缺点截然相反。当数据人员集中在一个部门时，数据库管理和报表定制均十分专业高效。但因为离业务部门较远，业务理解受到影响，在数据定义和解读上相对偏薄弱。数据职能分散在各个业务线时则正好相反。并有较严重的数据重复拉取，人力浪费不说，还因口径定义上的差异，导致同一数据在不同部门各不相同。例如转化率=订单数／访客数，有的部门在访客数中去除“疑似机器人”部分，有的部门则统一访客数为“二跳访客”，带来转化率数据的明显差异。
一个比较好的做法是把数据工程师和BI集中在数据部门，在各个业务线分别设置BA人员，两边对接。
数据使用方式
互联网需要进行数据观察的领域十分广泛，每个细分领域都有不同的核心KPI，应当根据核心目标拆分背后的影响因素，有针对性地提出数据需求，制定数据报表。
通常数据的使用方式分为如下情况，
常规数据报表主要用于需要长期持续观察的核心数据。例如：
流量漏斗监控，可分为首页跳失率、商详页到达率（分为浏览-商详、搜索-商详两大分支）、加车率、结算率、结算完成率等核心环节漏斗数据。
用户渠道来源情况，如各渠道来源的用户数、新客数、订单占比、转化情况等等。
品类转化率波动，如各品类的流量、订单、SKU销售数量等。
流量分发效率，如各频道／栏目的CTR、商详页到达、转化、复访率等。
当常规监控的核心数据项发生超阈值波动或趋势性波动时，通常会触发专题分析，并根据分析结果采取相应对策，以推动数据回到常规范围。
常规数据报表建议通过公司的BI系统定制在线报表，按监控频度进行观察分析。
专题数据分析通常按专题的主要影响因素确定数据项，拆分观察维度，抓取多维度数据，对某个专题目标进行分析，找到影响因素所在的数据维度，得出结论，指导后续动作。例如：
针对某个重大事件的状况或效果分析，如双11大促后的数据总结盘点。
核心数据出现重大波动，如Web平台转化率持续提升的原因分析。
出现趋势性状况，如某付费渠道来源的用户数量持续下降。
某个专题研究，如95后导购特征和消费特征分析。
产品经理常有的困惑是，当上线了某一个功能或者频道后，目标数据出现了某种变化，然而，变化背后的影响因素非常多，例如时间因素导致的差异（如工作日的转化率高于周末），竞争对手的动作，季节性因素等等。核心数据的波动往往是这些影响因素综合作用的结果，很难准确界定该功能本身带来了多少直接影响。
运营也常有类似的诉求，例如当首页图标做了飘红，或者引导文案做了一些调整，数据出现了波动，但却很难确定多大程度为该特定运营动作的效果。
上述情况下，最好的方法就是做AB测试：取两个数据集，在数据集样本的选取中对各种影响因素做均匀的随机分布（如地域、用户群体特性），并对其中一个数据集实施特定产品功能或运营动作，在同的一时段中，观测目标数据在两个测试集上的差异，从而精确判定待观测功能／动作的准确效果。
这里要特别注意两点：
1，为了确保统计效果的准确性，需要有较大的样本量和统计时长（结果数量=用户量*统计时长，要么用户量足够大，统计周期可以略短；如果用户量较小，则需要更长的统计周期）。
2，如果某一个样本中存在少数对均值影响巨大的样本（例如一个金额巨大的订单），需要予以排除，以减少偶然性带来的偏差。
这是个大数据的时代，差异巨大的用户群体面对海量的商品和选择，“千人一面”带来的糟糕体验已不再适用。每个用户在系统中都会留下自己的线索和足迹，体现自己在商品品类、价格段、品牌偏好等方面的阶段性需求。系统可以通过数据有效发现当前用户的当前需求，进行有效的推荐，而用户也会感受到系统“懂我”，产生良好的购物体验。亚马逊早年的“Everything Store”理念，在当前时代下，也逐渐转化为“Everyone Store”，也就是我们常说的“千人千面”。
数据是千人千面的基础，通过机器学习和算法设计，让系统在各个模块中进行智能化推荐，自动组装匹配当前用户的场景，是数据使用的最重要方式之一。这部分我会在后续文章中结合实际案例重点展开。
数据体系运用的后几篇文章中，我会逐一对常规数据报表、专题分析和AB测试，结合实际案例进行逐一阐述，敬请期待。
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1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病；
2)求推荐算命看相大师；
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询；
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失，包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势，东西宠物丢了能不能找回、取名改名等；
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