数据分析涉及不同业务领域，业务理解往往比数据技巧更关键。新人常问Python、SQL，却鲜少问业务，而后者才决定分析成败。业务洞悉决定分析师的上限，技巧只是逼近它。
用户获取：从曝光到下载，涉及渠道到达量、CTR、转化率及CPM、CPC、CPA等成本指标。ROI衡量投入产出，日新增用户数区分自然与推广增长，获客成本常被新手忽略。
用户活跃：DAU/MAU衡量市场体量与健康度，PV/UV是网页端基础指标。会话次数反映粘性，访问时长因产品类型而异，功能使用率体现使用深度。
用户留存：留存率关乎产品可持续发展，Facebook有40-20-10法则。流失率过高未必有问题，取决于产品形态。退出率与跳出率用于网页优化。
营销：用户生命周期分两种含义，生命周期价值对金融、电商可计算。忠诚指数、流失指数、价值指数（RMF模型或PCA）是精细化运营的基础，矩阵法可指导策略。
传播与活动：K因子大于1可自传播，病毒传播周期通常仅两三天。分享率、活动曝光量、参与率需通过网页参数精细化分析，好活动应机制化。
营收：活跃交易用户数是核心，GMV、成交金额、销售收入层层递进。客单价、ARPU、ARPPU因行业而异。复购率是营收届的留存率，回购率衡量跨期消费。退货率是风险指标。
商品：购物篮分析含连带率、商品热度、关联度（支持度、置信度）。进销存涵盖采购、库存、销售，涉及SKU/SPU、售罄率、折扣率等。
