这个五一，安排的比较轻松。一天去骑行，两天去崇明岛，还有两天可以在家里宅着。今天就是第二天。安排了一个阿姨来打扫清洁，我也在家宅一宅。
最近徐老师准备离职了，想想也是情理之中。在这边呆了两年，内容组也没有什么突破，自从去年恒星做出来后，已经很久没有新的内容了。想想，其实也的确没有那么多新应用可以做。我们只有不断挑战自己，向行业最高水平对齐，才能一直有目标感，一直保持亢奋积极的状态。
超哥，实习生到位后，我业务上的压力会少很多。对于很多事情更加深入。慢慢地要将精力放到方法论上来。
在自己负责的业务线内，我希望能够做到以下几点：
1）理解业务线（从宏观理解用户）
第一个层次：三知道，业务的okr（全年/当前季度），关键指标表现如何，业务最近在做什么具体产品、运营动作。
第二个层次：业界生态理解。当前我们服务的业务方所出的产品生态整体发展怎么样，业界里做的好的都怎么做的，我们的地位阶段如何？如果你是产品负责人，你觉得应该做的是什么。
第三个层次：人的层次，理解业务方的特点，思维习惯上的一些特点。比如cathy喜欢一步一个脚印。每次做好一件事。
【todo】：熟读业务核心数据周报，业务周报，参加业务周会，平时阅读产品相关资讯；
2）理解业务怎么用数据（从微观上观察用户）
第一个层次：业务当前在关键策略打法上，用什么样的指标体系来帮助衡量支撑（gsm）。如果没有，那我们需要拉着ba一起帮助他们梳理出来。
第二个层次：业务目前对于数据快报，数据看板，自助计算，其他数据产品（ua，persona，ab看板）的使用频次怎样，都是在什么场景下使用的，什么角色的人在使用？（比如，主要还是看快报，看板仅仅是数据有问题需要分析的时候才用。比如，异地运营团队，每周都要通过自助计算拉不同城市的数据表现。）
【todo】
协同数仓沉淀不同业务线的数据知识指南（埋点/指标维度gsm/数据产品/业务简介/核心数仓/数据集指南）；
构建用户数据使用的运营看；by季度做用户使用情况分析；
3）找到数据产品发力的机会点：
产品探索期，业务不断的试错改进，不断挖掘用户的更多场景方向，基本都是围绕着产品可行性展开工作。所以需要的帮助的更多是一些基础的通用方法能力数据产品的支持。在这个阶段，需要的数据支撑更多：快速拿到ab实验，高效探查用户路径，快速拿到产品整体核心数据的表现。
产品成长期：可行性验证完成，不断扩大产品用户规模，渗透。这个时候运营团队上场，他们对数据的依赖程度不一样了，比如城市运营，需要先做数据分析，对城市做划分，哪些城市先进入，不同城市的运营目标怎么定。然后进一步搭建运营看板后，就每周监控整体运营指标，拆到最小运营粒度（比如不同城市的运营位）的数据表现。觉得哪些动作需要调整；运营工具类产品，最好能切入业务运营系统，形成闭环；
产品成熟期：这个阶段没有太大的产品动作，更多需要做数据治理，把数据的易用性提升。
【todo】对照自己业务的阶段，总结分析可能的机会点。调研市面上的运营工具产品
4）数据加工方法。
这是一个额外的要求，我希望我们不仅仅对应用层非常了解，对于底层核心的内容信息也有一定了解。让自己更往上层走一步
基础的埋点知识：utm，lhc，，tag，refer参数；以及埋点具体是怎么生产出来的；
基础的处理数据逻辑：链路时长，意向订单归因等中间层沉淀的逻辑都是怎么加工的；
数仓核心的模型表：最底层的来源，最基础的大宽表怎么用，有什么字段；
【todo】：核心知识文档沉淀
5）数据分析方法：
如果只是给别人用而自己不用，那一定做不到好产品，所以需要通过自己的分析发现一些业务问题。
基础的数据分析方法：数据对比分析，tgi，指数分析法，异常分析等
【阅读谷歌数据分析】：总结沉淀经典方法案例
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