資料可分為以下幾個維度：

• 使用者維度：分為顯式、隱式
• 物料&表現資料維度
• 其他資料

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資料經過以下過程逐步湊體現出業務利用價值：

S1-採集

　　採集的資料包括結構化和非結構化兩種，是正確的業務建模、高效工程的基礎。其中最重要的一部分是埋點資料，埋點的資料要經歷ETL清洗、資料整合、報表呈現等過程才能進入下一步資料探勘的步驟。

　　埋點資料指標的規劃涉及到三個主要方面：指標定義、指標維度、更新週期。

　　埋點資料按照型別又會分為：

• • 點選、收藏、加購、購買、瀏覽時長等等業務方面的行為資料。使用者行為=商品/內容等資訊載體（類目、年代、明星、etc）+顯性操作（購買、關注、下載、etc）+隱形操作（時長、跳過、etc）
  • Query
  • icon
  • 推薦/展示邏輯資訊

　　採集的資料通過以下六個維度考察是否符合要求：

• • 完整性
  • 及時性：根據業務需求及特性來決定採集頻率
  • 規範性
  • 一致性：相同名稱的資料在不同場景下依然代表同樣的含義。
  • 準確性：定義準確，無歧義
  • 關聯性

S2-資料探勘

　　在資料中發現業務的隱藏資訊和規律

S3-決策

S4-資料驅動

　　方向1 確定分析目標，根據資料分佈發現業務問題。

　　方向2 找到合適的指標，制定相應資料閥值，監控資料異常

　　方向3 評估資料渠道，通過對資料的二次加工和分析，比較渠道優劣，從而確定迭代方向

　　通過資料，亦可實現行為路徑分析、單體使用者行為跟蹤、精細化使用者分群等常見的運營需求。