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“文中示例相关数据都为假的模拟数据，而非真正的商业数据，以此声明”

此文是想梳理下，对于“数据”这个概念，到底意味着些什么，帮助大家从不同层次理解多面的数据。先明确下获取数据的目的-度量。

度量是什么

**【度量Measure】是一种测量评定对象的方式，它帮助我们结构化的获取对象的状态与变化，我们运用这些数据进行洞察，转化为有用的信息，帮助决策和优化，**这个过程也是分析诊断的过程。

那日常

会有怎样的一些信息获取呢？（这里面包含了数据也包含了一些正负性的反馈）

我们对一个功能上线进行一组完整的项目结果质量数据模拟：

• 净交易收入额比去年同期上升2.0%，达到2千万
• 订单量为222，比上周上升了2.0%（对交易产生直接正向作用）
• 方案产出数共222件，比上周上升了22.2% （对内容产出有直接的提升）
• 用户的满意度为2.2 ，上升了2% （之前是2.0）
• 用户使用表现出沉静，轻松的情绪（比之前挫折，晦涩要好很多）
• 功能点击，周活跃2200，点击率22%，周留存22.2%（0-1）
• 功能渲染和可交互时长为0.2秒加载完成。用户在使用时交互顺畅无卡顿（符合业界前端质量交付标准）

这段描述符合整个产品使用的过程，它似乎是一个多面体，帮助我们了解整个产品黑盒。这个描述越精细越多维，我们得到的信息就越清晰越客观。（包含多元数据内容，并对数据已进行比对和使用，得到一定的有效信息）反之，假如哪个环节出现问题。我们能清晰看到问题出现的环节，并且通过其表征的信息进行问题的深挖（再细化相关数据或者关联的层次）。

我们可以拆解到这几个层次的数据

业务结果、用户反馈（态度与情绪）、行为点击、系统性能

可理解为：良好的产品运行-》用户流畅使用-》良好的用户反馈-》预期的产品转化结果

从获取方式来说，大致可以从两个大角度（这里从广义的范畴去分）