请直面这样一个事实：你其实沉迷在妄想之中
数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。这些指标与你的商业模式（即营收来源，支出成本，客户数量以及客户获取策略的效果）有关，因此往往十分重要。
什么是好的数据指标
好的数据指标是比较性的。如果能够比较某个数据指标在不同的时间段，用户群体，竞争产品之间的表现，你可以更好的洞察产品的实际走向。
好的数据指标是简单易懂的。如果人们不能很容易的记住某个指标，那么通过它来改变会十分困难。
好的数据指标是一个比率。比率之所以是一个重要指标有几个以下原因：
- 比率的可操作性强，是行动的指导。以开车为例：里程透露的是距离信息，而速度才是真正有操作性
- 比率是天生的指标性指标。
- 比率还适用于各种因素间的相生相克（正相关和负相关）
好的数据指标会改变行为。这是最重要的评判标准：随着指标变化。
各种重要的指标
- 定性指标与量化指标。定性指标通常是非结构化的，经验性的，揭示性的，难以归类的。量化指标则涉及很多数值与统计数据，提供可靠的量化结果，但缺乏直接的洞察。
虚荣指标与可付诸行动的指标。虚荣指标看起来很美，但是不能提供实际的作用。可付诸行动指标可以帮你选择出一个好的行动方案，从而指导你的商业行为。
- 探索性指标与报告性指标。探索性指标是推测行的，以预测的方式来帮你（各类预测算法）。报告性指标则让你对公司的时刻日常运营，管理活动保持信息畅通，步调一致（类似于训练时的loss偏差）
- 先见性指标与后减性指标。先见性指标用于预测未来；后见性指标用于解释过去。相比之下，我们更喜欢先见性指标，因为可以未雨绸缪，有备无患。
- 相关性指标与因果性指标。如果两指标是一同变化的，则说明他们是相关的；如果其中一个指标会导致另一个指标的变化则成为因果性指标（类似于函数关系）
