这是一篇介绍提数经验的文章，作者有一丢丢啰嗦，但是能看出他总结的都是自己踩过坑总结的经验，，首先抛出的还是德鲁克老人家的“如果你不能量化它，那么你就不能管理它”，重点在一个量化，一个管理，量化的目的在于管理，一切的量化都要最终落地于管理（关于怎样的量化是好的量化，推荐《精益数据分析》，讲的很详细）。数据并不一定能给你想要的结果，当结果不是我们想要的时候，需要进行分析，到这背景就铺垫完了。我真正想说的是，提数的维度如何划分，才能便于管理。分两个角度讲，1、维度+度量：其实就是颗粒度的问题，颗粒度的粗细要根据产品发展阶段等因素来确定，这个很关键，过粗的话，几乎没有用处，无法分析出导致异常数据的真实原因，粒度太细的话，容易造成资源的浪费，那怎样确立颗粒度呢？我觉得这个不是一蹴而就的，数据只能辅助决策，永远不可能得到绝对的结论，只能根据经验和实践去探索。其实通过数据发现的问题也是有颗粒度的，可根据产品的发展阶段逐步细化，形成数据体系（是不跟没说一样） 2、上周参加培训，学到一个模型OSM，如下图所示，我觉得这是一个很好的划分维度和确立颗粒度的方式，颗粒度的确定，还是为了管理O，这个模型就像是背背佳，用它就很难跑偏，省时省力，我喜欢哈哈哈，一起来试试吧~
提数据的正确姿势
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