数据驱动经验分享：从方法到实践
学了数据运营心得体会大全(23篇)
学了数据运营心得体会大全（23篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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智能制造技术的发展与实践经验分享
智能制造技术的发展与实践经验分享随着科技的进步和社会的发展，智能制造技术已经成为当今工业发展的重要趋势。
智能制造技术的应用不仅提高了生产效率，降低了生产成本，还推动了国家经济的快速发展。
本文将从智能制造技术的发展概况入手，分享一些相关的实践经验。
一、智能制造技术的发展概况智能制造技术是在机器学习、人工智能和大数据等技术的支持下，将传统制造业与信息技术相结合的一种生产模式。
它以提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本为目标，通过数字化、智能化和自动化的手段，实现整个制造过程的优化和升级。
随着物联网、云计算和大数据技术的迅猛发展，智能制造技术逐渐从理论研究走向实践应用。
在制造业中，智能制造技术已经应用于各个环节，比如产品设计、生产计划、供应链管理、生产执行和质量控制等。
尤其是在高端装备制造、汽车制造和电子制造等领域，智能制造技术发挥了巨大的作用。
二、智能制造技术在生产过程中的应用智能制造技术在生产过程中的应用可以分为两个方面：数据驱动的生产优化和自动化的生产执行。
数据驱动的生产优化是指通过采集和分析各类生产数据，找出生产过程中的瓶颈和问题，并提出相应的改进措施。
自动化的生产执行则是指通过智能设备和机器人等自动化设备，实现工序的自动化执行和协调。
在数据驱动的生产优化方面，智能制造技术通过使用传感器和物联网设备等采集生产过程中的各类数据，包括温度、压力、湿度、速度等各类传感器数据，以及生产计划、库存、质量等管理数据。
然后利用大数据技术对这些数据进行分析和挖掘，找出生产过程中存在的问题，并提出改善方案。
比如，在生产过程中，通过对传感器数据的实时监控和分析，可以及时发现设备异常和质量问题，从而减少故障率和提高生产效率。
在自动化的生产执行方面，智能制造技术可以实现工序的自动化执行和协调。
通过使用机器人和自动化设备，可以实现工序的自动化操作和传送，从而提高生产效率和降低人力成本。
同时，智能制造技术还可以实现设备之间的协同工作和信息的实时传递，从而提高整个生产系统的响应能力和灵活性。
数据驱动决策：利用数据支持决策制定的最佳实践
数据驱动决策：利用数据支持决策制定的最佳实践数据具有巨大的力量，不仅可以揭示问题的本质、预测未来发展趋势，还可以为决策者提供科学依据，帮助他们做出更明智的决策。
对于企业和组织来说，数据驱动决策已经成为一种最佳实践，它可以在竞争激烈的市场环境中带来巨大的竞争优势。
本文将探讨数据驱动决策背后的原理、关键要素以及实施策略，帮助读者充分利用数据来支持决策制定。
什么是数据驱动决策？在过去的几十年中，数据的产生和积累呈爆炸式增长，各行各业都面临着处理海量数据的挑战。
数据驱动决策正是利用这些数据来指导决策制定的一种方法。
它与传统的主观决策方式相比，具有更高的科学性和准确性。
数据驱动决策不仅依靠个人经验和直觉，更注重利用数据来验证和支持决策。
数据驱动决策的关键要素要实现数据驱动决策，有几个关键要素需要考虑：1. 数据质量数据质量是决策制定的基石，只有准确、完整和可靠的数据才能产生有意义的分析结果。
决策者需要确保数据的来源可靠、采集方法正确，并对数据进行清洗和预处理，以消除错误和噪音。
2. 数据分析能力决策者需要具备数据分析的能力，能够理解和应用各种分析方法和工具。
他们需要具备统计学、数学建模、数据可视化等专业知识，能够根据需求选择合适的分析方法，并从数据中提取有价值的信息。
3. 数据驱动的文化要真正实现数据驱动决策，需要在组织中建立数据驱动的文化。
这需要从高层领导开始，将数据驱动决策作为组织的核心价值观，并通过培训和激励机制，促使员工在工作中充分利用数据来支持决策。
数据驱动决策的实施策略要实施有效的数据驱动决策，以下是几个实用的策略：1. 明确决策目标和需求在进行数据分析之前，决策者需要明确决策的目标和需求，明确要解决的问题是什么，需要从数据中获取哪些信息。
只有明确了目标，才能有针对性地采集和分析数据，避免数据分析的盲目性。
2. 建立数据分析流程建立一套完整的数据分析流程，包括数据采集、数据清洗、数据分析和结果呈现。
人行ACS工作总结：数据驱动管理的最佳实践及应用探索
人行ACS工作总结：数据驱动管理的最佳实践及应用探索（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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219478076_“数据驱动”下精准教学的实践研究
大数据时代，精准分析学情，精准设计教学，精准实施教学，精准设计作业，精准评价教学等，都离不开数据驱动。
江苏省南京市板桥中学（以下简称“板桥中学”）已经建成了较为成熟的信息化平台，为精准教学的实施奠定了硬件基础。
学校围绕“数据驱动”这一核心，致力于数据驱动与教学融合的实践探索，全面展开精准教学研究，努力推动学科育人实践不断走向深入。
一、制定“数据驱动”精准教学的实施路径数据驱动是通过移动互联网或者相关软件采集海量数据，通过组织数据形成信息，并对相关信息整合和提炼，在此基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。
作用于教学体系建设方面，即利用教育大数据挖掘和分析技术，将教学各个环节以及网络环境中实时生成的数据“翻译”成有价值的信息，进而为教师的教学决策和学生的学习决策提供更加准确、及时、全面的支持。
“数据驱动”下的精准教学，即教师在进行教学设计时，明确学生的主体地位，通过大数据分析，从学生的认知储备、认知过程、认知障碍入手，在目标精准、问题精准、干预精准上下功夫，锁定学生发展的增长点及着力点，为激发学生内生力提供动能。
抓住智慧校园建设契机，板桥中学搭建了智学网、东师理想、钉钉、课堂观察等数据平台。
智学网平台主要对学生的学测信息进行采集及诊断，东师理想平台主要用于校本化资源及研修数据的采集和分析，钉钉平台主要用于学生自然信息的采集，课堂观察平台主要用于课堂教学数据的采集。
学校依托相关公司开发了基于教育大数据的数据采集与分析平台，打造了基于教育大数据支撑下的课堂互动教与学支持系统。
利用该系统，一方面，可按目标采集数据，经过比对分析，将教育管理、教学活动、专业发展等教育业务综合起来，优化学生的学习行为；另一方面，通过数据记录和分析，对相关监测对象的行为进行预测、预警和有效干预，以提升教师的教学成效和学生的学业表现。
“数据驱动”下精准教学的实践研究蒋玉中 毛海玲大数据时代，教育教学与技术的结合更加紧密。
江苏省南京市板桥中学制定“数据驱动”精准教学的实施路径，设计“数据驱动”精准教学的实践模式，建构“数据驱动”精准教学的多场景应用模式，即数据驱动下的实证精准教研模式、学科精准教学模式、学生个性化精准辅导模式，以及以学定教的同心育人课堂模式，推动学科育人实践走向深入。
数据驱动下精准教学的实践和思考
数据驱动下精准教学的实践和思考作者：陈建青沈建良来源：《中小学信息技术教育》2019年第06期综观常态教学存在的问题，究其原因是传统教学缺少对教學数据的精准采集与分析。
基于现代教育技术的发展、课堂教学改革和对传统教学的反思，余姚市子陵中学教育集团自2014年配置网上电子阅卷软件，走出大数据分析的第一步;2016年试点平板电脑进课堂，探索数据驱动教学，数据分析、精准评估;2018年尝试章节评估“先阅后扫”，构建三级数据链。
通过5年多的实践，2017年学校被评为宁波市智慧校园示范学校，列入浙江省精准教学实验项目学校，试点教学班学科成绩增量明显。
下面将我们的一些经验和做法与大家分享，仅供参考。
教学数据采集，线上线下相结合教学需要数据，数据无处不在。
传统教学中教师更多地关注结果数据（成绩），而忽视教学过程中产生的实时数据。
随着技术的发展，大数据的采集和分析成为现实，可以采集到学生的学习过程、学习行为、学习态度、学习结果等数据。
如课前预习，课堂、课后作业的完成时间，以及完成情况、正确率;考试后形成的试题分析报告;在线学习提问、答疑的情况;学生练习中的错题收集等，这些都是有价值的数据。
数据的采集可线上、线下相结合。
线上数据，利用专业技术平台，如平板电脑教学平台等学习终端，记录学生在线课堂中的作业、互动、成绩、完成时间等相关数据;在线答疑与辅导的频次等，采集“电子数据”。
线下数据，主要是通过学生的线下作业、测试、课堂学习行为、学习态度、学习品质等采集。
其采集模式有三种：一是采用“先阅后扫”软件（如“乐课网”平台软件），一般是章节（单元）的测试，在教师纸质阅卷（保留教师批改痕迹）完成后，进行扫描采集数据，形成班级、学生个体的数据分析报告。
二是采用网上电子阅卷，一般应用于学校的大型考试，采用“先扫后阅”的方式，采集数据，完成大数据分析报告。
三是观察谈话。
在日常教学中，通过观察、谈话等形式，了解学生在课堂内外的学习行为、学习情绪、学习态度、学习习惯等。
数据驱动决策的实践心得与挑战
数据驱动决策的实践心得与挑战在当今信息爆炸的时代，数据被认为是企业决策的重要驱动力。
数据驱动决策不仅可以提高业务效率，还可以帮助企业更好地了解市场趋势和客户需求。
然而，实践数据驱动决策并不是一帆风顺的，它可能会面临一系列挑战。
本文将分享我在数据驱动决策中的实践心得，并探讨所面临的挑战。
数据的重要性数据决策的价值数据不仅可以帮助企业做出更明智的决策，还可以提高决策的准确性和效率。
通过对大数据进行分析，企业可以更好地了解用户行为、产品偏好等信息，从而调整营销策略、产品设计等方面，实现更好的发展。
数据的种类数据种类繁多，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据易于分析，如销售额、用户点击率等；而非结构化数据如社交媒体评论、图片、视频等更具挑战性，但也蕴含着巨大的商机。
实践心得建立数据文化要实现数据驱动决策，首先需要在企业中树立数据文化，让每个部门都意识到数据的重要性，并将数据纳入决策流程中。
数据采集与清洗数据采集是数据驱动决策的第一步，确保数据的准确性和完整性至关重要。
数据清洗是保证数据质量的关键环节，有效清洗数据可以提高后续分析的准确性。
数据分析与可视化数据分析是数据驱动决策的核心环节，通过数据分析可以挖掘出隐藏在数据背后的信息。
数据可视化可以将复杂的数据呈现方式简单易懂，帮助决策者更直观地理解数据。
面临的挑战数据安全与隐私在数据驱动决策过程中，数据安全和隐私问题备受关注。
企业需要采取一系列措施确保数据的安全性，同时也要遵守相关的法律法规，保护用户的隐私。
数据质量不佳数据质量不佳会导致分析结果不准确，进而影响决策的准确性。
为了提高数据质量，企业需要加强数据采集和清洗工作，确保数据的准确性和完整性。
数据驱动决策是企业发展的关键，实践中需要不断完善数据采集、分析和应用的流程，有效应对数据安全、质量等挑战。
只有建立起良好的数据文化，充分发挥数据的力量，才能实现更加智能化和有效的决策。
以上便是我在数据驱动决策中的心得体会，希望能够对您有所启发和帮助。
数据驱动决策实践案例分析
制造业：通过数据驱动的生产线优化，提高产品质量和生产效率。
汇报人：XX
Hale Waihona Puke PART FOUR添加标题
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数据源不统一，导致数据不一致和冲突
数据质量低劣，影响决策的准确性和可靠性
数据采集和处理的误差，导致数据失真
数据安全和隐私保护的挑战，限制了数据的获取和使用
数据质量不高：数据来源多样，格式不统一，难以保证准确性
数据量庞大：需要高效的数据处理工具和算法，以快速处理和分析大量数据
数据驱动决策可以帮助企业更好地理解市场需求、优化产品设计和改进运营管理，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
数据驱动决策需要借助先进的数据分析工具和技术，如大数据分析、机器学习和人工智能等，以实现更快速、准确和智能的决策。
提高决策的准确性和有效性
优化资源配置和运营效率
增强企业竞争力和创新能力
降低风险和不确定性
案例背景：介绍制造业面临的挑战和机遇，以及数据驱动决策在制造业中的应用场景。
案例描述：详细介绍一个或几个制造业中数据驱动决策的成功实践，包括数据来源、分析过程、决策内容和实施效果等方面。
案例分析：对实践案例进行深入分析，探讨数据驱动决策在制造业中的优势、挑战和实施要点。
案例总结：总结案例实践的经验和教训，提出对制造业数据驱动决策的建议和展望。
亚马逊的推荐系统：利用大数据和机器学习技术，为用户提供个性化的购物推荐，提高销售额和客户满意度。
谷歌的广告定位：通过分析大量数据，将广告精确地定位到目标受众，提高广告效果和转化率。
星巴克的定价策略：根据市场数据和消费者行为分析，调整产品价格和服务策略，以实现商业目标。
沃尔玛的库存管理：利用历史销售数据和预测模型，精确地预测和调整库存，降低库存成本和提高运营效率。
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目录1.数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能2.数据驱动闭环：数据采集—数据建模—数据分析—数据反馈3.数据驱动各环节方法与实践一、数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能数据驱动能做什么？我们认为主要包含驱动决策、驱动产品智能两方面的价值。
图 1 数据驱动价值驱动决策包括运营监控、产品迭代、营销分析、商业决策。
其中涉及的每一个场景在今年数据驱动大会都会有专门的讲师来介绍。
驱动产品智能，现在基本上已成为所有的电商类、资讯类产品的标配，如“产品推荐”、“猜你喜欢”等。
企业要么组建团队实现智能化的应用场景，要么应用外部工具来解决问题，因为在流量红利逐渐消失的今天，千篇一律的内容会让你的“留存”数字非常难看。
我们曾为某一家很知名资讯类企业做 Feed 流的改版，神策来提供具体的推荐策略。
通常，个性化推荐的评价指标是 CTR——展现了一千种内容，有多少人点击？在 2018 年，我们认为再评价一个算法的好坏，用 CTR 非常不合适。
神策从关注指标CTR 转为衡量“命中了策略的人”跟“命中热门随机内容”的两大用户群体，观察他们在平均访问深度、7 日留存、停留时长等更深层指标上的差异。
二、数据驱动闭环数据采集——数据建模——数据分析——数据反馈，这是一个完整的数据驱动闭环。
我们在很多场合提到此，这里不再赘述。
PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 2 数据驱动闭环有很多企业来找我做关于数据采集方面的分享，我用这张图描述了典型的数据分析平台，一个为数据驱动而构建的数据分析平台，各位可以参考。
PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 3 一图全面展示数据分析平台架构三、数据采集：一切数据应用的根基1. 采集内容：数据类型、数据所有者、数据来源数据采集是一切应用的根基，“大、全、细、时”由桑文锋提出（详情可戳此查看桑文锋谈大数据分析的四个重要环节），是神策一贯坚持数据采集理念，具体到采集内容上，包括数据类型、数据所有者、数据来源。
数据类型包括用户行为数据、用户数据、业务运行数据、内容数据：用户行为数据，可以描述用户在什么时候、什么地点、以什么方式、用什么样的手机、通过哪种浏览器做了一件什么事情；用户数据，描述用户本身的属性，比如某顺风车给乘客打上各种各样的标签，这些标签肯定会用于后续产品迭代；业务运行数据，在线下业务比较重的场景同样很多；内容数据，包含用户浏览的具体内容，也包括与用户发生交互的对象。
从数据所有者上来讲，我们采集第一方数据——也就是“我们自己的产品，我们自己的用户，自己用户在自己产品上发生了什么。
”这是第一方数据。
第一方数据采集在完全可控环节下发生，不仅比较便捷。
在隐私策略方面，我们完全符合最严格的 GDPR 标准。
目前我们采集第一方数据为主；而第三方数据，市面上一些免费的 SaaS 工具可以做采集和统计，并做一些处理、脱敏；用这些数据作为第三方数据，提供给客户。
这是有悖我们价值观的，我们绝不涉及。
从数据来源上来讲：新零售的火热，线下数据采集还是非常火的，不管是摄像头、蓝牙探针等，是线下场景很好的补充。
不过从目前实践经验来看：摄像头、ID 识别的准确度非常低，基本不太可用。
对这一部分，我们保持持续关注，一些客户会将通过二维码、店员主动拿 Pad 做展现等方式，将用户从线下行为引到线上，从而保证用户数据的可采集、可衡量。
2. 根据需求采取合适的采集方案我们一贯的观点，是数据采集没有万能灵药，要根据需求选择合适的采集方案，这一点我在不同场合讲很多次，这里不再展开。
PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 4 根据需求采取合适的采集方案3. 数据采集的接入这是宏观上对于不同内容，不同来源数据的采集统一架构。
PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 5 一个典型的用户行为相关数据采集这是一种典型的用户行为采集方案。
客户端采集轻交互的内容；服务器日志采集 Nginx、UI、Server 浏览、检索、理财产品等内容。
而对于一些业务操作，例如客户跟客服之间的交互，或者内部的客户运营，主要是在业务采集上搞定的。
4. 客户端采集我来介绍下目前被提及最多的客户端采集。
客户端是直接跟用户发生交互关系的一端，可以是 APP、小程序、网页、H5、公众号等，客户端采集数据操作，包括点击按钮、浏览页面、下拉框选择、提交表单、上传照片、切换导航条等。
这些操作是轻交互的，它的采集在通常意义上被称为埋点，我个人觉得埋点更多指客户端采集。
（1）客户端采集的基本原理客户端采集的基本原理有三点：第一：提供 SDK 与使用者的应用“编译”到一起客户端采集有各种各样的模式，但本质上都是提供 SDK 和使用者的应用编译在一起。
抛开埋点方式，完成这样的事情，很多容易被忽视的，基础属性要覆盖我们能想到的所有内容，包括简单的用户行为相关、操作系统版本、物理分辨率等，还有很多客户通过 SDK 提供部分风控数据的采集。
比如说 iphone 手机有没有越狱，浏览的时候是横屏还是竖屏，以及电量等等。
（之所以要用 SDK 采集当前的电量，是因为如果用户用模拟器访问，那么它的电量变化跟真正的手机有非常大的不同。
）所以基础属性虽然看起来比较简单，但是很多时候可以发挥很大的作用。
第二：SDK 完成匿名 ID 生成、基础属性采集、数据打包压缩加密、本地缓存、网络传输等工作数据打包和加密，不仅可以在本地打包，还可以在必要的时候删掉，神策现在服务很多银行证券客户，对加密要求的非常高，比如给某一个字段要用什么加密等，这些都是 SDK 要完成的。
本地缓存在 IOS 与安卓中特别重要，因为为避免影响用户体验，当发生一次点击，对应的数据不会立刻传到后端，所以都是缓存到本地等待最佳网络时机。
本地缓存、网络缓存这些都是SDK 来做的。
第三：一般使用 HTTP(S) 协议通过公网传输数据有人问，所谓的代码埋点、全埋点、可视化埋点有什么不一样？我们可以这样理解：SDK 完成基础数据的采集、数据储存打包、传输等，同时向上埋点应用层提供 API，所谓的代码埋点就是直接利用 API，告诉采集了什么数据。
全埋点则是在用户完成某个操作的时候，自动的调用 SDK。
所以说 SDK 完成一些基础工作，代码埋点开发者直接调用 API；而全埋点开发者不用直接调用，可以比较自动的完成。
说到这里会打一个广告，我们会马上出版一本书，专门讲安卓 8 种全埋点，到时候有兴趣的话可以看看。
（白皮书 |《Android 全埋点技术白皮书》重磅推出！开源所有项目源码！）（2）ID-Mapping 构建多设备用户管理体系多设备下的用户关联是今年新的进展，新的趋势。
ID-Mapping 解决的是不同用户多设备的使用情况。
PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 6 构建多设备用户管理体系大家可以看下如图的例子。
我们做了一些工作，后台架构有很大改进，可以实现将第二个设备，跟同一个用户绑定，只要用户登录，神策就可以把不同情况下登录的数据完全打通，这是非常典型的 ID-Mapping 的场景。
同样非常典型的场景是用户行为多端关联机制。
用户产品本身可以多端使用，可以在网页上使用，例如说发了营销 H5，用户在微信内置浏览器 H5 完成注册，跳到 Appstore 完成激活。
如果不能将营销 H5 的用户行为，与登录激活之前的行为贯通，那么也没有办法详细分析 H5 的营销效果。
再如，小程序突然火起来了，客户有需求，为此我们专门做了小程序采集，包括预置采集的事件，以及小程序相关的属性，同时一样带动了代码与自动化采集两种方式，小程序可以充分得到微信里面的社交信息，对小程序分享传播的属性采集是非常重要的。
PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 7 小程序的采集小程序最复杂的事情，它有不同的匿名 ID 或者设备 ID。
一个人在设备上，又使用小程序，又使用一个 APP，又换了一个小程序，但是两个小程序之间登录帐号打通，最终我们实现可以把两个 LoginID 与 OpenID 设备贯通起来。
5. 服务器日志采集PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 8 服务器日志采集我现在画了很简单服务器日志采集架构图，看似技术上没什么问题。
从实际经验上来说：想高质量搭建日志采集非常难，设置日志用哪些内容，一次性工作很难。
更难的还体现在产品迭代上，比如产品两周发一个版本，程序员会说产品功能都测不完，没法搞日志。
要搭建一个高质量的日志采集，要贯穿在整个开发流程，从最早期一直到运维上线，到复盘整个迭代项的时候，每一步都要有意识。
这也是为什么很多SaaS 产品都没有采集日志的能力。
PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 9 用户行为数据应用案例这是我们在中国银联典型的案例，包括设备指纹采集、加密传输等，当然这个图画出来体现对用户行为数据不同的应用，除了做日常行为之外，还有一些其他的应用。
最后是业务数据的采集，包括 CRM 系统等。
四、数据建模数据建模最重要的是数据模型的选择，以及对应的储存。
数据模型选择为什么重要？因为数据模型抽象好了，后面的分析模型可以做的更好。
如果数据模型抽象的太复杂，整体过程非常复杂。
我们现在的数据模型是 Item 实体、Event 事件、User 用户，我们不会把模型搞得太复杂，现在模型下面，数据采集到建模所要做的工作是比较少的，基本可以通用化、产品化。
我们已经有了标准的数据模型，同时通过不同的采集方案采到了很多数据，所要做的工作主要是把采集到的数据映射，这里面非常多的工作不再具体展开。
不同的数据模型选不同的储存方案，储存方案的选择主要根据数据本身的特点，例如是否可追加、可修改、访问是以什么样的访问为主，是否会需要删除等。
五、数据分析有了标准模型，有非常合适的储存结构，后面是对数据怎么分析。
1. 数据统计与分析的两种方法论数据统计与分析有两种方法论，通常情况下是图片左边方法论，PM 给 RD 提，老板要看这些报表，给 RD 提要求，RD 写一些东西并发邮件出来，改程序后又有新的需求。
老板可能问你 PV 为什么是这么多？你可能要把整个计算过程完整讲一遍……在这种情况下，RD为了不想太频繁操作和改变，总是会给 PM 设置各种限制。
PPT 下载 | 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图 10 数据统计与分析的两种方法论右边的方法论，抽象的模型覆盖指标体系以及大部分分析需求，通过友好的交互让需要数据的人自主获取数据。
这种方法论是神策产品提供的，我们不需要问你看什么指标，因为你看的指标可能在整个行业都有通用性，我们会把需求抽象下来，接下来就是模型抽象。
如此，你的工作就变成你自己用分析模型，通过拖拖拽拽，把你要的条件选出来，就能完成一次分析。