文章内容从三个圈子带你远离假想的数据，帮助大家了解数据是如何耗费假想的设计者和假想的函数的，合理展示了在假想的新项目中如何创建数据目标，真正可用的解释方法有哪些。
数据开销
驱动材料中的数据成本已经恶化。那边恶化的主要表现已经是双面的，有助于决定情景，定量分析情景结果。在此期间，了解数据创造和发明测试分数的核心领域；前期量化分析数据有利于素材的迭代更新，如果中间没有证据空，就用到最后。费老师举了一个58APP里IM和布氏漏斗有效对话的例子，一步一步去看驱动是怎么变质的。
什么样的过程叫做“有效对话”？End-C用户输入宝贝详情，面对面点击IM入口收集对话内容，end-B用户获得振兴，被end-C看到胜出，这就是有效对话。从图中可以看出，该过程接触四个页面，页面中的自动跳转将是完全自然的，因此可以获得对话布氏漏斗。
布氏漏斗曲线的不雅数据反映了三个主次测试分数:
c端用户主张对话；
b.最终用户振兴率低；
c端用户不如B端用户开朗。
试着弄清楚测试结果可以是原来的结果(以两足建筑作业线的应用场景为例):
c端用户在检索对话之前会询问结构化语言，比如正在询问什么考试分数。在这个过程中，用户填写买房志愿的成本不够强大或者不清楚；
c终端用户不了解中介公司的服务情况，容易估计振兴；
最终用户B只是不知道询问者的情况和对供应的需求，他们有填写报告的强烈愿望。而且他们处境庞大，大概率处于家居行为形态，和谐时容易盘活。
这时候，通过思维风暴的全过程，我们可以得到很多推论。根据这些可靠或不可靠的推论，我们可以计算出几个实质性的假设面和恶化面，然后对劣前阶段和止损选择进行评论，也就是达到了有目的恶化的目的。的确，在新项目中，志愿填报单战经纪人服务审核(已经发布很久了)的功能是对老一辈的考验。
创建数据目标
在对方案没有疑问之后，如果设计师念经，把资质证书从全过程数据中去掉，如何整理比较管理体系的量化分析目标？费老师介绍了一个数据目标创建的模板——Google的GSM(Goal-Sign-Metric)模板。
整理心情:假设目的地确定测量数据目标，从假设目的地出发，计算出相关的可量化分析目标。
以IM的“购房志愿者申请表”为例，这个新项目是单独出来的。我们来看一下应用gsm模板的数据目标结构，以便进行函数转换。
目标的预期目的地
上一段提到，想象的目标决定了要测量的数据目标。所以，第一步要搞清楚想象的目标是什么，要理性处理哪些考试成绩。那么，明确陈述买房自愿报告表有两个主次目的:开发倡导对话的C端用户自愿报告度；发展b端经纪人，盘活志愿报学位。
符号符号
目的地毋庸置疑。我们假设如果能到达这些想象中的目的地，用户会有什么样的看法和行为？假设买房的申请形式其实是符合用户需求的，他们会有什么反应？所有人都期待:
c端用户觉得合理，为了订单去挖的人多，挖完写完就收藏的人也多；
c端用户非常喜爱，自动将死亡意向单发送给经纪人，调整后再发送给经纪人；
经纪人看到可疑兴趣，会自动盘活可疑兴趣。那时，当一般目的完成时，用户可能会有不良反应。
度量测量目标
征兆中，有哪些疑点可以转化为数据目标，这些都可以成为衡量预期结果的目标。通过对比前面的标志，我们可以看到可用的目标是:
1.1挖写导入功能的面对面命中率；
1.2挖写后面收到的转化率；
2.1死亡意向清单面对面命中率；
2.2死亡意向表修订率；
2.3死亡意向清单的再收集产量和收集频率；
3.1C端用户主张对话转化率；
3.2对话首次推广后的B端振兴率。
在那种情况下，每个人都会得到一系列的比较管理体系的绩效衡量指标，这将是资格证书功能在一定程度上退化的结果。
在应用这个模板的时候，需要注意的是，所有的征兆和疑点都是可以定量分析的。在创建数据目标的过程中，双方都有夸大的地方，关键项目放在第一位。在新的项目中，远见者最好停止独立整理数据目标，从而将材料核心领域的数据目标分离出来。形成定量分析目标的极值集；其次，没有必要只专注于管理中心目标，最终的发布结果会受到很多果实的危害。团队的感情很容易改变，单个功能退化的整个过程都得到了显著的提升。但实际数据目标可以通过全程对比，资质证书功能是否能满足用户需求。比如买房使用自愿报告单的用户数量，自愿报告单内容的维护程度，都可以合格这个功能的服务质量。
解释方法
以上几招可以帮你搞清楚需要看哪些数据。收集数据后，解释过程也同样重要。肖飞老师总结出了一些经常应用并且真正使用的数据解读方法。让我们一起学习。
相关行业模板
多年不教数学，看到公式计算就发抖。
可以代表业务行为场景来掌握。a为重要任务页面，B为分享邀请页面，T为完成重要任务并分享的用户。你要知道那两页里的相关行业可以这么斤斤计较。P=重要任务页面到邀请页面的转化率=T/A，R=重要任务页面在整个流程所有场景后到达邀请页面的份额=T/B，几个页面的相关行业指数f-score=2*pr/(pR)。
热战
热打是大家比较熟悉的一种数据可视化方法。可以在一个页面中笨拙的展示各个控制模块的脸点击量，在PC的页面和APP中挡水板的页面都可以说明。以58APP的尾页为例。热争取可以表达用户到尾页后往下掉的转化情况。比的是每个屏幕的转换，然后大家创造发明。仅此而已。那种数据所发出的帮助实际上不能应用于恶化。
费老师推荐的。如果把分离出来的用户细分一下看看呢？我们都知道58同城的用户已经扩散到各个运营线上，横向对比一下租车、租房、运营两条腿车的用户。与需要供给的用户相比，后面的页面差别很大。有些功能用的次数是一样的，有些功能却有很多小妾。相比童心，会有大量的植物种植在取暖和传播中。
除了用户细分，用户的运动轨迹也可以用来解释反汇编的应用。在58M页末重做的新项目中，新版本发布后，数据发生了明显的转变。这时候，很容易判断重做的结果。如果把用户的运动轨迹分离出来，再进行讨论，就会产生发明。实际结果是隐藏的。下面就跟着紫晓菲老师一个一个了解一下吧。
M的端到端页面新增了三项，分别是运动轨迹、更少的用户步数、页面中从目录到详细信息的转换量。少用户步骤是指用户第一次进入网站获取宝贝详情所采取的步骤；从下图可以看出，少走2-4步的用户份额提升了5.72%，少走大量步的用户份额有所降低，由此可以看出，末页重做使用户能够更快到达目的页面。
可以用不同的方式比较页面的回流，比如新版本中最后一页的回流(方式A)和间接进出目录页的最后一页的回流(方式B)。新版本的最后一页接受了图标样式的大类，比老版本更夸跨年进口，数据呈现:①B模式会额外修剪，没用控制；②模式B的回报率是模式A的两倍；③模式A的终止选择概率较低；所有这些主要可以在尾页显示返工和大规模导入的结果。
再看换算量的对比，是基于上文中的A、B两种方法。在方法A中，目录被较低地转换为详细信息，并且使用率被选择得较低，这表明方法A中“列表-详细”的转换量较低。然后根据上面的各种资质证书，整个PC的尾页也会随着重做发布一大类图标样式。
趋向于图
大家对趋势图并不陌生。这是一个可以用笨拙的方式表达数据的图表。邵谦老师还是要说几句。第一，没有必要只关注平均值，它是不断趋于关注的；增加不可能比详细的指示更好，但不会改变的持续增加具有实际意义。第二，坐标部分很关键；现在很多人已经要求项目报告的报告时，为了让数据更优雅，会在断面坐标上做“脚印”，放大数据的波动性(如下图)。所以大家看别人数据表的时候要注意坐标。第三，3%的波动很一般。不需要-3%的泻气，也不需要3%的焚火。
转换布氏漏斗
内容从布氏漏斗的例子开始，相信大家之前都有别扭感。那种解释方法可以帮助有远见者从宏观笨拙的角度准确定位考试分数和核心区域。除了引导功能变差，还能引导用户判断和讨论，为问卷调查和访谈提供底价。
最开始的时候，小菲老师给了你经验。数据不是评价思路的唯一限制。想象一个老师太功利了。你应该付出很多努力去想象自己。数据仅供参考。如果你真的想让资格证起作用，那么在目标创建过程中，只要你在场，就应该尽可能地停止片面的评价。
王丹、夏兰编译
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