如何选取数据指标
如何去选择数据指标？在明确此问题之前，我们首先要确定的问题是，数据指标的目的，就是它服务于什么？
服务于一个产品的长期目标：比如对平台生态的把控，只要这个平台存在这个需求也就一直持续的存在，是一个非常长期并且持久的需求
服务于一个短期需求：比如我们的监控体系发现在某一个时间段监控指标出现了异常，我们需要了解异常出现的原因，再或者PM发现了这个流程还有很多需要优化和调整的地方，那数据在这个时候可以帮助我们进行策略的调优和决策
| 数据指标服务于长期目标
长期把控比较常用的数据获取方式：抽样调查、监控指标体系的搭建
抽样调查：比如我要知道某一个内容平台现在的生态是如何的，这个内容平台目前有1000W个投稿，我们不可能把1000W个投稿都看一遍，我按某种规则，从里面筛选出1000个投稿，让审核同学去对这1000个投稿进行一定的标注，标注他的优质的还是低质的，来判断目前的生态是怎样的
再从低质的里面呢，我们可以再次进行抽样来去分析低质的原因是什么？（进一步缩小和明确问题），这样可以帮助我们很好的判断目前的现状，而且可以帮助我们精确的分析现在的问题点在哪里
虽然case分析有很多好处，但是他对我们内容生态的响应是非常滞后的，（具有滞后性），是一个非常耗费精力的工作，且不可能是一个小周期开展的事情，所以我们需要一些可以快速响应的方式，这里就要提到监控指标体系的搭建，如何去搭建一个监控指标体系呢？
搭建一个监控指标体系＝＝如何获取核心指标
核心指标一般包括几个方面的特点，具有整体性、粗粒度性、强指向性 ，是反应我们产品理想态的指标，我们所有的策略和流程的落脚点都是为了优化他
举个例子，推荐算法，是想匹配那些用户更感兴趣的东西给他，这里我们的核心指标可能包括：用户的举报情况、用户留存时长、用户互动情况
用户留存越长，互动的次数越多 说明他对这个内容 可能是更感兴趣，这些呢是一些粗粒度指标。细粒度指标包括 用户举报的原因，帮我们衡量看是哪一个环节出了问题（PS.针对不同内容会有不同的策略和算法来cover）用户互动的情况，点赞or评论or弹幕？反应他对内容不同的喜爱程度，当然可能还会有一些更细致的指标
这里需要强调，颗度粗细是个非常主观的概念，会根据自己的项目目的，去进行一些粒度调整，从而来判断最适合的指标有哪些
| 数据指标服务于短期目的
服务于短期目的的数据指标，包括数据指标归因，希望对数据的变化来摸清到底原因是什么，数据指标起到的作用就是帮助我们进行问题的细化，细化有两个方面的细化
一、横向细化，横向的标准是流程之间是没有依附关系的，他们是彼此独立的n个系统，比如说tiktok是国际化抖音，某一个指标发生了异常，那我们首先要去进行国家维度的拆分，国与国之间是非常独立的，通过这个来判断是全球性行为？or地区性行为？比如对我们常用的是手机系统进行拆分，是Android的问题还是IOS的问题来判断是不是我们研发过程中有一些Bug导致了一些系统的不兼容，这些都属于横向拆分的范畴
二、纵向拆分，即流程之间是要有依附关系的，是一步步纵向垂直下钻走到这里来的
举个例子：比如我们发现了广告的转化率变低了↓（广告率是我们商业化的一个监控体系中的核心指标）寻找原因，通过横向拆分之后来判断出是美食广告的转化率变低了，对问题进行纵向拆分，看是哪一个环节出现了问题，从而梳理出几项指标：
1.广告的触达vv（触达vv=观看数）
2.用户的互动情况，如果互动情况变弱的话，可能是我们推荐算法产生问题，我们没有准确的做到广告和人群之间的匹配，比如我们给男生推荐了女性美妆用品，给女生推荐了健身用品，那用户群体的互动情况会变得比较弱，
3.进行到下一个流程又涉及到，链接点击率&链接点击数，用户在点击链接之后，跳转成功与否，跳转链接成功率，我们可以用来梳理每一层漏斗和漏斗之间的关系，通过转化率比对来看看到底是那一层出现了问题，导致我们的转化率变低了
| 服务于策略优化的数据指标
对于策略优化的数据指标主要目的为帮助衡量我们在进行产品决策与执行中的的解决方案是不是合理的，是不是符合预期的，这时我们至少要建立两个类型的指标
收益指标&风险指标，此乃一对孪生兄弟，结伴彼此出现，也亦为一把双刃剑这里需要明确，在多数情况下资源是有限的，均衡的，给一方去做了资源的倾斜，另外一方肯定会有一定的资源的受损， 例如一款社区类产品UGC，难免会有内容创造者在平台发布了一些不妥的内容，平台对此要进行规避风险处罚处理，虽然主观意识上觉得这对内容生态有一个积极的作用，但实际上在制定一些策略和规则的时候，对于制定者要去衡量那个度，哪个度是合适的，这个时候就要用指标来辅助我们进行判断
对于收益指标，可能是用户举报、负反馈降低，这两项说明大部分用户他的负项感知变弱了
同样对于风险指标，规则界限过于严密导致大量用户被拦截与社区之外DAU数据急剧下降，投诉率飙升大量用户流失，这也是我们产品部不希望看到的。还有很多类似都可以分成收益和风险从这两方面去形成一个整体的考虑
